Прогнозирование продаж.

@analyst · Регистрация: 12.01.2009

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Добрый день.
Мой вопрос касается прогнозирования продаж. У меня есть исторические данные по продажам за 5 лет. Мне нужно выполнить прогноз на пол года вперед (по дням). Подскажите каким методом здесь можно воспользоваться?
заранее благодарен.

@ANILAG · 25.10.2011, 00:17

Прогнозирование на основе рядов динамики с использованием метода скользящей средней (простой или взвешенной).
Вам необходимо иметь данные по годам, как минимум, с разбивкой по кварталам.
Используя метод экстраполяции, составите прогноз на перспективу.
Смотри Учебник и Практикум по статистике Р.А.Шмойловой и Гугл в помощь: http://www.4analytics.ru/progn... excel.html
Очень важно определиться при выборе модели прогнозирования:
1. аддитивная модель
2. мультипликативная модель

@analyst · 09.11.2011, 11:38 **[ТС]**

В принципе алгоритм ясен.
Как вычислить прогноз продаж по месяцам или кварталам тоже ясно. Не понятно только как сделать прогноз по дням?

@ANILAG · 09.11.2011, 17:47

В идеале Вы должны располагать необходимым объемом исходной информации по дням. В противном случае, придется прибегнуть к опыту и поправочным коэффициентам с учетом дня недели (выходные, предпраздничные и т. д.), не забывая при этом о важной составляющей - сезонной компоненте.
Принцип метода скользящей средней идентичен для любого временного отрезка, с той лишь разницей, что в этом конкретном случае придется в интервал сглаживания (окно) включать большее количество уровней (дней).
Если необходимо сохранить периодически повторяющиеся колебания, то в интервал включают меньшее количество уровней и, наоборот, если необходимо сгладить, то интервал делается шире.
В первом случае можете включить в интервал 10 дней, во втором - 15. Можно сделать интервалы и шире, но чтобы были кратны количеству дней в году.Желательно включать нечетное количество дней.

@analyst · 09.11.2011, 18:42 **[ТС]**

Спасибо за ответ.
Вот данные, которые у меня есть.
Мне нужно сделать прогноз по дням. Соответственно нужно, чтобы сохранилась не только сезонная компонента, но и еженедельная компонента (продажи в субботу и воскресение - самые большие). То же самое в праздники. Получается, что для сглаживания нужно брать самый минимальный интервал - сам член и 2 ближайщих соседа?

@ANILAG · 11.11.2011, 04:06

Винтервал сглаживания включила 5 значений. Конечно, очень длинны

@ANILAG · 11.11.2011, 04:36

См. график - в интервал сглаживания включила 5 значений, поэкспериментируйте с 7 точками.
Совет: никогда не вводите в одну ячейку значения разного формата (в данном случае - дату и день недели: получается некрасиво подписанная ось).
Для того, чтобы выявить сезонную компоненту, тренд, случайную компоненту - необходимо произвести (а возможно изучить) "Декомпозицию временного ряда". Определиться с мультипликативностью (аддитивностью) модели.
Общее представление см. в приложениях.

@ANILAG · 11.11.2011, 04:52

Это ошибочно отправленное сообщение (в 03.06) попытаюсь заполнить следующим: для построения графика используйте - Сервис > Анализ данных > Cкользящая средняя. При выборе выходного диапазона придется указать ячейку немного выше той, которая приходится на середину интервала сглаживания.

@analyst · 23.11.2011, 11:16 **[ТС]**

Скользящее среднее конечно - хороший метод, но в данной интерпретации он не выполняет то, что нужно. А нужно учесть недельные составляющую колебаний продаж. Дело в том, что само собой разумеется, что продажи максимальны в выходные. А МСС приводит к тому, что эти продажи сглаживаются и даже становятся меньшими чем в рабочие дни. Что само собой - не правильно.

@ANILAG · 23.11.2011, 18:48

Эффект Вы получите только после того, как произведете аналитическое выравнивание, т. е. определитесь с трендовой компонентой. Здесь придется перебрать несколько уравнений регрессии, исходя из коэффициента детерминации (квадрат коэффициента корреляции) и наименьшей величины остаточной дисперсии! Только после этого делается поправка на сезонность (для этого необходимо рассчитать индекс сезонности, потом откорректировать его) и в конце сделать поправку с учетом случайной компоненты, т. н. форс мажорные факторы! А то, что в моем графике выделено розовым цветом - только сама скользящая средняя, с помощью которой теперь и необходимо определить индекс сезонности, как отношение исходных уровней к СС. В Вашем случае лучше использовать в качестве уравнения регресси параболу (полином 3-4 степени).
См. внимательнее документ .doc!

Добавлено через 15 минут
Если желаете, могу переслать док-т Excel в качестве образца? Правда, там расчет сделан с учетом разбивки по кварталам!

@analyst · 29.11.2011, 18:15 **[ТС]**

Сообщение от ANILAG

Если желаете, могу переслать док-т Excel в качестве образца? Правда, там расчет сделан с учетом разбивки по кварталам!

Добрый день.
Если не сложно выложите, пожалуйста, этот пример сюда.
Заранее благодарю.

@ANILAG · 29.11.2011, 21:03

Это расчетная часть курсовой, я рассматривала несколько вариантов, прежде чем остановиться на том, по которому коэффициент аппроксимации был наименьшей (либо по SS - остаточной дисперсии).
Для экспоненциального сглаживания и определения альфа-коэффициентов использовала "Поиск решения".

@analyst · 30.11.2011, 11:24 **[ТС]**

Скиньте ещё пожалуйста Книга 10. Откуда вы берёте данные для модели.

@ANILAG · 30.11.2011, 12:07

Все исходные данные в первых столбцах, точнее в C3:C22

Добавлено через 39 минут
То, что у Вас ссылка на книгу 10 - это аналог ссылки на лист "Индекс сезонности"
(например: "Индекс сезонности" Транспонировать H38:K38 в "Скольз. средн." I3:I6
Другими словами - скорректированный индекс сезонности с листа "Индекс сезонн." транспонируется на лист "Скольз. средн."

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
50 самых полезных примеров кода Python для частых задач py-thonny 17.06.2025 Эффективность работы разработчика часто измеряется не количеством написаных строк, а скоростью решения задач. Готовые сниппеты значительно ускоряют разработку, помогают избежать типичных ошибок и. . .	C# и продвинутые приемы работы с БД stackOverflow 17.06.2025 Каждый . NET разработчик рано или поздно сталкивается с ситуацией, когда привычные методы работы с базами данных превращаются в источник бессонных ночей. Я сам неоднократно попадал в такие ситуации,. . .	Angular: Вопросы и ответы на собеседовании Reangularity 15.06.2025 Готовишься к техническому интервью по Angular? Я собрал самые распространенные вопросы, с которыми сталкиваются разработчики на собеседованиях в этом году. От базовых концепций до продвинутых. . .	Архитектура Onion в ASP.NET Core MVC stackOverflow 15.06.2025 Что такое эта "луковая" архитектура? Термин предложил Джеффри Палермо (Jeffrey Palermo) в 2008 году, и с тех пор подход только набирал обороты. Суть проста - представьте себе лук с его. . .	Unity 4D GameUnited 13.06.2025 Четырехмерное пространство. . . Звучит как что-то из научной фантастики, правда? Однако для меня, как разработчика со стажем в игровой индустрии, четвертое измерение давно перестало быть абстракцией из. . .
SSE (Server-Sent Events) в ASP.NET Core и .NET 10 UnmanagedCoder 13.06.2025 Кажется, Microsoft снова подкинула нам интересную фичу в новой версии фреймворка. Работая с превью . NET 10, я наткнулся на нативную поддержку Server-Sent Events (SSE) в ASP. NET Core Minimal APIs. Эта. . .	С днём независимости России! Hrethgir 13.06.2025 Решил побеседовать, с утра праздничного дня, с LM о завоеваниях. То что она написала о народе, представителем которого я являюсь сам сначала возмутило меня, но дальше только смешило. Это чисто. . .	Лето вокруг. kumehtar 13.06.2025 Лето вокруг. Наполненное бурями и ураганами событий. На фоне магии Жизни, священной и вечной, неумелой рукой человека рисуется панорама душевного непокоя. Странные серые краски проникают и. . .	Популярные LM модели ориентированы на увеличение затрат ресурсов пользователями сгенерированного кода (грязь -заслуги чистоплюев). Hrethgir 12.06.2025 Вообще обратил внимание, что они генерируют код (впрочем так-же ориентированы разработчики чипов даже), чтобы пользователь их использующий уходил в тот или иной убыток. Это достаточно опытные модели,. . .	Топ10 библиотек C для квантовых вычислений bytestream 12.06.2025 Квантовые вычисления - это та область, где теория встречается с практикой на границе наших знаний о физике. Пока большая часть шума вокруг квантовых компьютеров крутится вокруг языков высокого уровня. . .

@analyst 437 / 144 / 9 Регистрация: 12.01.2009 Сообщений: 678 Записей в блоге: 1

	Прогнозирование продаж. 24.10.2011, 11:27. Показов 8806. Ответов 13 Метки нет (Все метки) Добрый день. Мой вопрос касается прогнозирования продаж. У меня есть исторические данные по продажам за 5 лет. Мне нужно выполнить прогноз на пол года вперед (по дням). Подскажите каким методом здесь можно воспользоваться? заранее благодарен. 0

@ANILAG 195 / 74 / 4 Регистрация: 15.09.2011 Сообщений: 89
	25.10.2011, 00:17
	Прогнозирование на основе рядов динамики с использованием метода скользящей средней (простой или взвешенной). Вам необходимо иметь данные по годам, как минимум, с разбивкой по кварталам. Используя метод экстраполяции, составите прогноз на перспективу. Смотри Учебник и Практикум по статистике Р.А.Шмойловой и Гугл в помощь: http://www.4analytics.ru/progn... excel.html Очень важно определиться при выборе модели прогнозирования: 1. аддитивная модель 2. мультипликативная модель 1

@analyst 437 / 144 / 9 Регистрация: 12.01.2009 Сообщений: 678 Записей в блоге: 1
	09.11.2011, 11:38 [ТС]
	В принципе алгоритм ясен. Как вычислить прогноз продаж по месяцам или кварталам тоже ясно. Не понятно только как сделать прогноз по дням? 0

@ANILAG 195 / 74 / 4 Регистрация: 15.09.2011 Сообщений: 89
	09.11.2011, 17:47
	В идеале Вы должны располагать необходимым объемом исходной информации по дням. В противном случае, придется прибегнуть к опыту и поправочным коэффициентам с учетом дня недели (выходные, предпраздничные и т. д.), не забывая при этом о важной составляющей - сезонной компоненте. Принцип метода скользящей средней идентичен для любого временного отрезка, с той лишь разницей, что в этом конкретном случае придется в интервал сглаживания (окно) включать большее количество уровней (дней). Если необходимо сохранить периодически повторяющиеся колебания, то в интервал включают меньшее количество уровней и, наоборот, если необходимо сгладить, то интервал делается шире. В первом случае можете включить в интервал 10 дней, во втором - 15. Можно сделать интервалы и шире, но чтобы были кратны количеству дней в году.Желательно включать нечетное количество дней. 1

@ANILAG 195 / 74 / 4 Регистрация: 15.09.2011 Сообщений: 89
	11.11.2011, 04:06
	Винтервал сглаживания включила 5 значений. Конечно, очень длинны 1

@ANILAG 195 / 74 / 4 Регистрация: 15.09.2011 Сообщений: 89
	11.11.2011, 04:52
	Это ошибочно отправленное сообщение (в 03.06) попытаюсь заполнить следующим: для построения графика используйте - Сервис > Анализ данных > Cкользящая средняя. При выборе выходного диапазона придется указать ячейку немного выше той, которая приходится на середину интервала сглаживания. 1

@analyst 437 / 144 / 9 Регистрация: 12.01.2009 Сообщений: 678 Записей в блоге: 1
	23.11.2011, 11:16 [ТС]
	Скользящее среднее конечно - хороший метод, но в данной интерпретации он не выполняет то, что нужно. А нужно учесть недельные составляющую колебаний продаж. Дело в том, что само собой разумеется, что продажи максимальны в выходные. А МСС приводит к тому, что эти продажи сглаживаются и даже становятся меньшими чем в рабочие дни. Что само собой - не правильно. 0

@ANILAG 195 / 74 / 4 Регистрация: 15.09.2011 Сообщений: 89
	23.11.2011, 18:48
	Эффект Вы получите только после того, как произведете аналитическое выравнивание, т. е. определитесь с трендовой компонентой. Здесь придется перебрать несколько уравнений регрессии, исходя из коэффициента детерминации (квадрат коэффициента корреляции) и наименьшей величины остаточной дисперсии! Только после этого делается поправка на сезонность (для этого необходимо рассчитать индекс сезонности, потом откорректировать его) и в конце сделать поправку с учетом случайной компоненты, т. н. форс мажорные факторы! А то, что в моем графике выделено розовым цветом - только сама скользящая средняя, с помощью которой теперь и необходимо определить индекс сезонности, как отношение исходных уровней к СС. В Вашем случае лучше использовать в качестве уравнения регресси параболу (полином 3-4 степени). См. внимательнее документ .doc! Добавлено через 15 минут Если желаете, могу переслать док-т Excel в качестве образца? Правда, там расчет сделан с учетом разбивки по кварталам! 1

@analyst 437 / 144 / 9 Регистрация: 12.01.2009 Сообщений: 678 Записей в блоге: 1
	30.11.2011, 11:24 [ТС]
	Скиньте ещё пожалуйста Книга 10. Откуда вы берёте данные для модели. 0

@ANILAG 195 / 74 / 4 Регистрация: 15.09.2011 Сообщений: 89
	30.11.2011, 12:07
	Все исходные данные в первых столбцах, точнее в C3:C22 Добавлено через 39 минут То, что у Вас ссылка на книгу 10 - это аналог ссылки на лист "Индекс сезонности" (например: "Индекс сезонности" Транспонировать H38:K38 в "Скольз. средн." I3:I6 Другими словами - скорректированный индекс сезонности с листа "Индекс сезонн." транспонируется на лист "Скольз. средн." 1