Metode peramalan penjualan rata rata

Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya Tonton video atau baca artikel di bawah ini: Rata-rata bergerak adalah teknik untuk mendapatkan gambaran keseluruhan tentang tren dalam kumpulan data, rata-rata dari setiap subset angka. Rata-rata bergerak sangat berguna untuk meramalkan tren jangka panjang. Anda bisa menghitungnya untuk jangka waktu tertentu. Misalnya, jika Anda memiliki data penjualan selama dua puluh tahun, Anda dapat menghitung rata-rata pergerakan lima tahun, rata-rata pergerakan empat tahun, rata-rata pergerakan tiga tahun dan sebagainya. Analis pasar saham akan sering menggunakan rata-rata pergerakan 50 atau 200 hari untuk membantu mereka melihat tren di pasar saham dan (semoga) meramalkan posisi saham. Rata-rata mewakili nilai 8220middling8221 dari serangkaian angka. Rata-rata bergerak sama persis, namun rata-rata dihitung beberapa kali untuk beberapa himpunan bagian data. Misalnya, jika Anda menginginkan rata-rata pergerakan dua tahun untuk kumpulan data dari tahun 2000, 2001, 2002 dan 2003, Anda akan menemukan rata-rata untuk subset 20002001, 20012002 dan 20022003. Rata-rata pergerakan biasanya diplot dan paling baik divisualisasikan. Menghitung Contoh Rata-rata Bergerak 5 Tahun Contoh Soal: Hitunglah rata-rata pergerakan lima tahun dari kumpulan data berikut: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M Penjualan rata-rata untuk subset kedua selama lima tahun (2004 8211 2008). Yang berpusat di sekitar tahun 2006, adalah 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M Penjualan rata-rata untuk subset ketiga selama lima tahun (2005 8211 2009). Berpusat di sekitar tahun 2007, adalah 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Lanjutkan menghitung setiap rata-rata lima tahun, sampai Anda mencapai akhir himpunan (2009-2013). Ini memberi Anda serangkaian poin (rata-rata) yang dapat Anda gunakan untuk merencanakan grafik moving averages. Tabel Excel berikut menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung untuk 2003-2012 bersamaan dengan kumpulan data yang tersebar: Tonton video atau baca langkah-langkah di bawah ini: Excel memiliki add-in yang kuat, Data Analysis Toolpak (cara memuat Data Analysis Toolpak) yang memberi Anda banyak pilihan tambahan, termasuk fungsi moving average otomatis. Fungsi ini tidak hanya menghitung moving average untuk Anda, tapi juga grafik data asli pada saat bersamaan. Menghemat banyak penekanan tombol. Excel 2013: Langkah Langkah 1: Klik tab 8220Data8221 dan kemudian klik 8220Data Analysis.8221 Langkah 2: Klik 8220Moving average8221 dan kemudian klik 8220OK.8221 Langkah 3: Klik kotak 8220Input Range8221 dan kemudian pilih data Anda. Jika Anda menyertakan tajuk kolom, pastikan Anda mencentang Label di kotak Row pertama. Langkah 4: Ketik interval ke dalam kotak. Interval adalah berapa banyak poin sebelumnya yang ingin Anda gunakan Excel untuk menghitung rata-rata bergerak. Sebagai contoh, 822058221 akan menggunakan 5 titik data sebelumnya untuk menghitung rata-rata untuk setiap titik berikutnya. Semakin rendah jeda, semakin mendekati rata-rata pergerakan Anda ke kumpulan data asli Anda. Langkah 5: Klik di kotak 8220Output Range8221 dan pilih area pada lembar kerja yang Anda inginkan hasilnya muncul. Atau, klik tombol radio 8220New worksheet8221. Langkah 6: Centang kotak 8220Chart Output8221 jika Anda ingin melihat diagram kumpulan data Anda (jika Anda lupa melakukan ini, Anda dapat selalu kembali dan menambahkannya atau memilih grafik dari tab 8220Insert8221.8221 Langkah 7: Tekan 8220OK .8221 Excel akan mengembalikan hasil di area yang Anda tentukan di Langkah 6. Tonton video, atau baca langkah-langkah di bawah ini: Contoh masalah: Hitung moving average tiga tahun di Excel untuk data penjualan berikut: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56 juta), 2013 (64 juta). 1: Ketik data Anda menjadi dua kolom di Excel Kolom pertama harus memiliki kolom tahun dan kolom kedua dari data kuantitatif (dalam contoh ini masalah, angka penjualan). Pastikan tidak ada baris kosong dalam data sel Anda. : Hitunglah rata-rata tiga tahun pertama (2003-2005) untuk data. Untuk contoh ini, ketik 8220 (B2B3B4) 38221 ke dalam sel D3 Menghitung rata-rata pertama Langkah 3: Tarik kotak di sudut kanan bawah d Miliki untuk memindahkan formula ke semua sel di kolom. Ini menghitung rata-rata untuk tahun-tahun berikutnya (misalnya 2004-2006, 2005-2007). Menyeret formula. Langkah 4: (Opsional) Buat grafik. Pilih semua data di lembar kerja. Klik tab 8220Insert8221, lalu klik 8220Scatter, 8221 lalu klik 8220Scatter dengan garis dan spidol yang halus.8221 Grafik rata-rata bergerak Anda akan muncul di lembar kerja. Lihat saluran YouTube kami untuk mendapatkan lebih banyak statistik bantuan dan tip Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya terakhir diubah: 8 Januari 2016 oleh Andale 22 pemikiran tentang ldquo Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya rdquo Ini adalah Sempurna dan sederhana untuk berasimilasi. Terima kasih untuk pekerjaan ini sangat jelas dan informatif. Pertanyaan: Bagaimana seseorang menghitung rata-rata pergerakan 4 tahun Tahun berapa pusat rata-rata bergerak 4 tahun di atasnya akan berpusat pada akhir tahun kedua (yaitu 31 Desember). Dapatkah saya menggunakan penghasilan rata-rata untuk meramalkan penghasilan masa depan siapa tahu tentang berpusat berarti tolong beritahu saya jika ada yang tahu. Ini berarti kita harus mempertimbangkan 5 tahun untuk mendapatkan nilai rata-rata di pusat. Lalu bagaimana dengan sisa tahun jika kita ingin mendapatkan rata-rata tahun 20118230 karena kita tidak memiliki nilai lebih lanjut setelah 2012, lalu bagaimana kita menghitungnya? Tidak ada info lagi, tidak mungkin untuk menghitung MA 5 tahun untuk 2011. Anda bisa mendapatkan rata-rata pergerakan dua tahun sekalipun. Hai, terima kasih atas videonya Namun, satu hal tidak jelas. Bagaimana melakukan ramalan untuk bulan-bulan mendatang Video menunjukkan perkiraan untuk bulan-bulan dimana data sudah tersedia. Hai, Raw, I8217m sedang mengembangkan artikel untuk memasukkan peramalan. Prosesnya sedikit lebih rumit daripada menggunakan data masa lalu sekalipun. Lihatlah artikel Duke University ini, yang menjelaskannya secara mendalam. Salam, Stephanie terima kasih untuk penjelasan yang jelas. Hai Tidak dapat menemukan tautan ke artikel Universitas Duke yang disarankan. Permintaan untuk mengeposkan tautan lagi MENUJU Faktor Musiman - persentase permintaan kuartalan rata-rata yang terjadi di setiap kuartal. Prakiraan tahunan untuk tahun ke 4 diprediksi akan mencapai 400 unit. Perkiraan rata-rata per kuartal adalah 4004 100 unit. Prakiraan Triwulanan rata-rata Ramalan faktor musiman METODE PERAMALAN PENYEBAB Metode peramalan kausal didasarkan pada hubungan yang diketahui atau dirasakan antara faktor yang akan diprediksi dan faktor eksternal atau internal lainnya 1. regresi: persamaan matematis menghubungkan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen yang diyakini mempengaruhi variabel dependen. 2. Model ekonometrik: sistem persamaan regresi interdependen yang menggambarkan beberapa sektor kegiatan ekonomi 3. Model input-output: menggambarkan arus dari satu sektor ekonomi ke sektor lainnya, dan memprediksi input yang diperlukan untuk menghasilkan output di sektor lain 4. Pemodelan simulasi MENGUKUR KESALAHAN PERAMALAN Ada dua aspek kesalahan peramalan yang harus diperhatikan - Bias dan Akurasi Bias - Ramalan diperkirakan bias jika terjadi lebih banyak dalam satu arah daripada di sisi lain - Metode cenderung di bawah perkiraan atau perkiraan terlalu tinggi. Akurasi - Prakiraan akurasi mengacu pada jarak prakiraan dari permintaan aktual yang mengabaikan arah kesalahan itu. Contoh: Untuk enam periode perkiraan dan permintaan aktual telah dilacak Tabel berikut memberikan permintaan aktual D t dan perkiraan permintaan F t untuk enam periode: jumlah kumulatif perkiraan kesalahan (CFE) -20 berarti deviasi absolut (MAD) 170 6 28,33 mean kuadrat Kesalahan standar kesalahan perkiraan 5150 6 29.30 berarti kesalahan persentase absolut (MAPE) 83.4 6 13.9 Informasi apa yang masing masing memberi perkiraan memiliki kecenderungan untuk memperkirakan perkiraan kesalahan rata-rata per perkiraan adalah 28,33 unit atau 13,9 Distribusi sampling permintaan aktual dari kesalahan perkiraan memiliki deviasi standar 29,3 unit. KRITERIA UNTUK MEMILIH METODE PERAMALAN Tujuan: 1. Maksimalkan Akurasi dan 2. Minimalkan Bias Potensi Aturan untuk memilih metode peramalan deret waktu. Pilih metode yang memberikan bias terkecil, yang diukur dengan perkiraan error kumulatif (CFE) atau berikan mean absolute deviation (MAD) terkecil atau memberi sinyal pelacakan terkecil atau mendukung keyakinan manajemen tentang pola permintaan yang mendasarinya atau yang lainnya. Tampak jelas bahwa beberapa ukuran akurasi dan bias harus digunakan bersamaan. Bagaimana dengan jumlah periode yang akan dijadikan sampel jika permintaan secara inheren stabil, nilai yang rendah dan dan nilai N yang lebih tinggi disarankan jika permintaan pada dasarnya tidak stabil, nilai tinggi dan dan nilai N yang lebih rendah disarankan agar FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot mengacu pada Sebuah pendekatan terhadap peramalan yang mengembangkan prakiraan dengan berbagai teknik, kemudian memilih ramalan yang dihasilkan oleh kuotent kuot dari teknik ini, di mana tanda kutip dihitung dengan beberapa ukuran kesalahan perkiraan. PERAMALAN FOKUS: CONTOH Untuk enam bulan pertama tahun ini, permintaan barang ritel adalah 15, 14, 15, 17, 19, dan 18 unit. Peritel menggunakan sistem peramalan fokus berdasarkan dua teknik peramalan: rata-rata pergerakan dua periode, dan model pemulusan eksponensial yang disesuaikan dengan tren dengan 0,1 dan 0,1. Dengan model eksponensial, perkiraan untuk bulan Januari adalah 15 dan rata-rata tren pada akhir Desember adalah 1. Pengecer menggunakan mean absolute deviation (MAD) selama tiga bulan terakhir karena kriteria untuk memilih model mana yang akan digunakan untuk meramalkan Untuk bulan berikutnya Sebuah. Apa yang akan menjadi ramalan untuk bulan Juli dan model mana yang akan digunakan b. Maukah Anda menjawab Bagian a. Jadilah berbeda jika permintaan untuk bulan Mei adalah tahun 14, bukan 19Cara Peramalan Penjualan Untuk Lembar Kecurangan Dummies Saat Anda mulai belajar peramalan, itu sering merupakan ide bagus untuk bersandar pada alat Excel dalam analisis Data add-in. Tapi jangkauan mereka cukup terbatas dan sebelum terlalu lama Anda cenderung menemukan diri Anda memanfaatkan fungsi lembar kerja Excel8217s secara langsung. Bila Anda mendapati diri Anda menggunakan semua statistik inferensial yang menyertai fungsi LINEST, Anda akan tahu bahwa saatnya untuk menyusun dasar Anda untuk perkiraan formal. 6 Analisis Data Excel Add-in Tools Analisis Data add-in, sebelumnya dikenal sebagai Analysis ToolPak, memasukkan formula untuk Anda sehingga Anda dapat berkonsentrasi pada apa yang terjadi dengan data Anda. Ini memiliki tiga alat berbeda yang secara langsung berguna dalam peramalan Moving Average, Exponential Smoothing, dan Regression serta beberapa lainnya yang bisa membantu. Berikut daftar beberapa alat yang merupakan bagian dari analisis Data add-in. Sebenarnya ada tiga alat ANOVA yang berbeda. Tidak ada yang secara khusus berguna untuk peramalan, namun masing-masing alat dapat membantu Anda memahami kumpulan data yang mendasari perkiraan Anda. Alat ANOVA membantu Anda membedakan antara contoh misalnya, apakah orang-orang yang tinggal di Tennessee seperti merek mobil tertentu lebih baik daripada mereka yang tinggal di Vermont Alat ini penting, terlepas dari metode yang Anda gunakan untuk membuat ramalan. Jika Anda memiliki lebih dari satu variabel, ini dapat memberi tahu Anda seberapa kuat kedua variabel terkait (plus atau minus 1.0 kuat, 0,0 berarti tidak ada hubungan). Jika Anda hanya memiliki satu variabel, ini bisa memberi tahu Anda seberapa kuat satu periode waktu terkait dengan yang lain. Gunakan alat Statistik Deskriptif untuk mendapatkan pegangan pada hal-hal seperti rata-rata dan standar deviasi data Anda. Memahami statistik dasar ini penting agar Anda tahu apa yang terjadi dengan prakiraan Anda. Nama alat ini terdengar tidak menyenangkan dan menakutkan, yang alatnya tidak. Bila Anda hanya memiliki satu variabel sesuatu seperti pendapatan penjualan atau penjualan unit, Anda akan melihat nilai aktual sebelumnya untuk memprediksi yang berikutnya (mungkin bulan sebelumnya, atau bulan yang sama di tahun sebelumnya). Semua alat ini adalah menyesuaikan ramalan berikutnya dengan menggunakan kesalahan pada perkiraan sebelumnya. Rata-rata bergerak menunjukkan rata-rata hasil dari waktu ke waktu. Yang pertama mungkin rata-rata untuk bulan Januari, Februari, dan Maret yang kedua akan menjadi rata-rata untuk bulan Februari, Maret, dan April dan seterusnya. Metode peramalan ini cenderung berfokus pada sinyal (apa yang sebenarnya terjadi di garis dasar) dan untuk meminimalkan kebisingan (fluktuasi acak pada garis dasar). Regresi berhubungan erat dengan korelasi. Gunakan alat ini untuk meramalkan satu variabel (seperti penjualan) dari yang lain (seperti tanggal atau iklan). Ini memberi Anda beberapa nomor untuk digunakan dalam sebuah persamaan, seperti Sales 50000 (10 Date). 4 Fungsi Peramalan Excel Excel memiliki banyak alat bagus untuk peramalan penjualan. Mengetahui fungsi berikut sangat membantu untuk mendapatkan data Anda secara berurutan. Simak fungsi peramalan praktis berikut. Versi lembar kerja alat analisis Korelasi Data Analysis add-in. Perbedaannya adalah bahwa CORREL menghitung ulang saat data masukan berubah, dan alat Korelasi tidak. Contoh: CORREL (A1: A50, B1: B50). Selain itu, CORREL hanya memberi Anda satu korelasi, namun alat Korelasi dapat memberi Anda keseluruhan matriks korelasi. Anda bisa menggunakan fungsi ini daripada alat analisis Regresi Data Regresi. (Nama fungsi adalah kependekan dari perkiraan linier.) Untuk regresi sederhana, pilih dua kolom dan lima baris. Anda perlu memasukkan array-fungsi ini. Ketik, misalnya, LINEST (A1: A50, B1: B50,, TRUE) lalu tekan CtrlShiftEnter. Fungsi ini berguna karena memberi Anda perkiraan nilai secara langsung, sedangkan LINEST memberi Anda persamaan yang harus Anda gunakan untuk mendapatkan perkiraan. Misalnya, gunakan TREND (A1: A50, B1: B50, B51) di mana Anda meramalkan nilai baru berdasarkan apa yang ada di B51. Fungsi FORECAST mirip dengan fungsi TREND. Sintaksnya sedikit berbeda. Misalnya, gunakan FORECAST (B51, A1: A50, B1: B50) di mana Anda meramalkan nilai baru berdasarkan nilai di B51. Juga, FORECAST menangani hanya satu prediktor, namun TREND dapat menangani beberapa prediktor. Apa yang Anda dapatkan dari Excel LINEST Function for Sales Forecasting Excel8217s LINEST function adalah alat praktis untuk peramalan penjualan. Mengetahui apa yang dapat Anda lakukan dengan itu akan membuat peramalan Anda bekerja dengan mudah. Berikut adalah ikhtisar singkat tentang fungsi LINEST Excel8217s, baris demi baris: