Driver
Администратор
- Регистрация
- 08.05.19
- Сообщения
- 50,834
- Реакции
- 280,907
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
- [Яндекс-практикум] Бизнес-аналитик. Часть 7 из 8 (2023)
- [Игорь Манн, Дмитрий Турусин] Клиентоориентированность без бюджета. 50 лучших инструментов (2024)
- [Институт Современного НЛП] Михаил Пелехатый, Александр Копытько ― Тренинг «Бизнес-вербовка» (2023)
- [Дмитрий Зверев] Комплект инфографики по инфомаркетингу (2024)
- [Рашид Гарифуллин] Как грамотно подбирать и закупать высокомаржинальные товары на Wildberries (2023)
- [Олеся Бухтоярова] Как работать с приставами, долгами, арестами в недвижимости (2024)
- [Кира Кам] Контент-стратегия от идет до информационного лидерства
- [Владимир Ульшин] 100 полезных интернет-сервисов (2024)
- [Александр Гасс] [For-People] Нейросети для жизни и бизнеса вариант 2 (2024)
- [РБК] ChatGPT: как превратить нейросеть в помощника (2023)