MegaAdmin
Администратор
- Регистрация
- 11.08.15
- Сообщения
- 61,661
- Реакции
- 298,160
- #1
Голосов: 0
Прогнозирование продаж 2. прогнозные модели на основе экспоненциального сглаживания
Среди методов прогнозирования «экспоненциальное сглаживание» снискало себе славу самого быстрого и простого в исполнении метода прогнозирования. Большинство компаний используют этот метод в своем арсенале.
По своей сути экспоненциальное сглаживание близкий родственник «сезонной декомпозиции». Как и «сезонная декомпозиция» метод «экспоненциального сглаживания» позволяет учитывать тренд и сезонный фактор, но есть и еще кое-что. Экспоненциальное сглаживание придерживается той мысли, что не вся историческая информация одинаково ценна для построения прогноза. Так фактические продажи последних трех месяцев для нас гораздо важнее, чем фактические продажи в эти же сезоны двухлетней давности. Поэтому при прогнозировании вес последних событий экспоненциально возрастает в наших глазах.
Формат обучения - дистанционный
Сложность – начальный уровень
До этого курса необходимо пройти обучение по программе «Прогнозирование продаж. Прогнозные модели 1. На основе сезонной декомпозиции»
После успешного окончания данного курса рекомендуем изучить курс «Прогнозирование продаж 3. Прогнозные модели на основе многофакторной регрессии».
Используемое ПО - Excel
Основная идея
Разновидности моделей экспоненциального сглаживания
1-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – alpha.
2-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – beta.
1-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – gamma и phi
Подбор параметров
Влияние горизонта прогноза на подбор параметров
Построение прогнозов и 95% доверительных интервалов
Анализ «Факт-Прогноз»
Недостатки и ограничения экспоненциального сглаживания
Автоматизация построения прогнозов в Excel
Материал может быть удален по просьбе
Скачать:
Среди методов прогнозирования «экспоненциальное сглаживание» снискало себе славу самого быстрого и простого в исполнении метода прогнозирования. Большинство компаний используют этот метод в своем арсенале.
По своей сути экспоненциальное сглаживание близкий родственник «сезонной декомпозиции». Как и «сезонная декомпозиция» метод «экспоненциального сглаживания» позволяет учитывать тренд и сезонный фактор, но есть и еще кое-что. Экспоненциальное сглаживание придерживается той мысли, что не вся историческая информация одинаково ценна для построения прогноза. Так фактические продажи последних трех месяцев для нас гораздо важнее, чем фактические продажи в эти же сезоны двухлетней давности. Поэтому при прогнозировании вес последних событий экспоненциально возрастает в наших глазах.
Формат обучения - дистанционный
Сложность – начальный уровень
До этого курса необходимо пройти обучение по программе «Прогнозирование продаж. Прогнозные модели 1. На основе сезонной декомпозиции»
После успешного окончания данного курса рекомендуем изучить курс «Прогнозирование продаж 3. Прогнозные модели на основе многофакторной регрессии».
Используемое ПО - Excel
Основная идея
Разновидности моделей экспоненциального сглаживания
1-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – alpha.
2-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – beta.
1-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – gamma и phi
Подбор параметров
Влияние горизонта прогноза на подбор параметров
Построение прогнозов и 95% доверительных интервалов
Анализ «Факт-Прогноз»
Недостатки и ограничения экспоненциального сглаживания
Автоматизация построения прогнозов в Excel
Материал может быть удален по просьбе
Скачать:
Похожие темы
- [Зайко Олеся] От нуля до 150к в месяц с помощью Профи (2023)
- [Дмитрий Кот] Приёмы создания конкурентных преимуществ (2024)
- [Product University] Шаблоны холодных писем, заголовков и питчей инвесторам (2021)
- [Product University] Шаблоны личных финансов (2021)
- [Product University] Шаблоны финансовых моделей для оценки будущего проекта (2021)
- [Product University] Шаблоны контент-планов (2021)
- [Product University] Шаблоны оценки команды (2021)
- [Product University] Шаблоны и чек-листы для фрилансера (2021)
- [Product University] Шаблоны для отдела продаж (2021)
- [Дмитрий Зверев] Система офферов в инфомаркетинге - версия 5.0 (2024)