เปรียบเทียบ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย และ ชี้แจง ความเรียบเนียน

อธิบายคำอธิบายที่ชี้แจงอย่างละเอียด สำเนาลิขสิทธิ์ เนื้อหาใน InventoryOps ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ เมื่อคนแรกพบคำว่า Smoothing Exponential พวกเขาอาจคิดว่าเสียงเหมือนนรกของมากเรียบ สิ่งที่เรียบคือ จากนั้นพวกเขาก็เริ่มวาดภาพการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนซึ่งน่าจะต้องการการศึกษาระดับปริญญาในด้านคณิตศาสตร์เพื่อให้เข้าใจและหวังว่าจะมีฟังก์ชัน Excel ที่มีอยู่ในตัวหากจำเป็นต้องทำ ความเป็นจริงของการทำให้เรียบเป็นทวีคูณน้อยกว่าละครและบาดแผลน้อยมาก ความจริงคือการทำให้เรียบเรียบเป็นเรื่องง่ายที่คำนวณได้ง่าย มันก็มีชื่อที่ซับซ้อนเพราะสิ่งที่เกิดขึ้นในทางเทคนิคอันเป็นผลมาจากการคำนวณง่ายๆนี้เป็นเพียงเล็กน้อยที่ซับซ้อน เพื่อให้เข้าใจถึงการทำให้เรียบขึ้นเรื่อย ๆ จะช่วยให้เริ่มต้นด้วยแนวคิดทั่วไปในการทำให้เรียบและวิธีการทั่วไปอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อให้เกิดความราบเรียบ Smoothing คืออะไรการเรียบเป็นขั้นตอนทางสถิติที่พบบ่อยมาก ในความเป็นจริงเรามักพบข้อมูลที่ราบรื่นในรูปแบบต่างๆในชีวิตประจำวันของเรา เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายสิ่งใดคุณใช้หมายเลขที่ราบรื่น ถ้าคุณคิดถึงเหตุผลที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางสิ่งบางอย่างคุณจะเข้าใจแนวคิดเรื่องการทำให้ราบเรียบได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่นเราเพิ่งมีประสบการณ์ฤดูหนาวที่อบอุ่นที่สุดในเร็กคอร์ด เราจะเริ่มต้นด้วยชุดข้อมูลอุณหภูมิที่สูงและต่ำเป็นประจำทุกวันสำหรับช่วงที่เราเรียกว่าฤดูหนาวสำหรับแต่ละปีในประวัติศาสตร์ที่บันทึกไว้ แต่นั่นทำให้เรามีตัวเลขที่กระโดดไปรอบ ๆ นิดหน่อย (ไม่เหมือนทุกวันในฤดูหนาวนี้ก็อุ่นขึ้นกว่าวันที่เหมือนกันจากทุกปีที่ผ่านมา) เราจำเป็นต้องมีหมายเลขที่ลบข้อมูลทั้งหมดนี้ออกจากข้อมูลเพื่อให้เราเปรียบเทียบได้ง่ายขึ้นในช่วงฤดูหนาว การถอดการกระโดดไปรอบ ๆ ในข้อมูลเรียกว่าการทำให้เรียบและในกรณีนี้เราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเพื่อให้การเรียบลื่น ในการคาดการณ์ความต้องการเราใช้การปรับให้เรียบเพื่อลบความผันแปรแบบสุ่ม (เสียง) ออกจากความต้องการในอดีตของเรา วิธีนี้ช่วยให้เราสามารถระบุรูปแบบความต้องการได้ดีขึ้น (ตามหลักแนวโน้มและฤดูกาล) และระดับความต้องการที่สามารถใช้ในการประมาณการความต้องการในอนาคตได้ เสียงดังกล่าวเป็นแนวคิดเดียวกับการกระโดดรายวันของข้อมูลอุณหภูมิ ไม่น่าแปลกใจที่คนส่วนใหญ่จะเอาเสียงรบกวนออกจากประวัติความต้องการคือการใช้ค่าเฉลี่ยอย่างง่ายโดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ระยะเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยและช่วงเวลาเหล่านี้จะเลื่อนตามเวลาที่ผ่านไป ตัวอย่างเช่นถ้า Im ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนและวันนี้คือวันที่ 1 พฤษภาคม Im ใช้ค่าเฉลี่ยความต้องการที่เกิดขึ้นในเดือนมกราคมกุมภาพันธ์มีนาคมและเมษายน ในวันที่ 1 มิถุนายนฉันจะใช้ความต้องการตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์มีนาคมเมษายนและพฤษภาคม ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเราใช้ความสำคัญ (น้ำหนัก) เดียวกันกับแต่ละค่าในชุดข้อมูล ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนแต่ละเดือนมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 ค่า เมื่อใช้ประวัติความต้องการเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต (และแนวโน้มในอนาคตโดยเฉพาะอย่างยิ่ง) เหตุผลที่จะสรุปได้ว่าคุณต้องการให้ประวัติล่าสุดมีผลกระทบมากขึ้นกับการคาดการณ์ของคุณ เราสามารถปรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเราเพื่อใช้น้ำหนักที่ต่างกันในแต่ละช่วงเวลาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เราแสดงน้ำหนักเหล่านี้เป็นเปอร์เซ็นต์และน้ำหนักรวมทั้งหมดสำหรับทุกช่วงเวลาต้องเพิ่มขึ้น 100 ดังนั้นหากเราตัดสินใจว่าเราต้องการใช้ 35 เป็นน้ำหนักของช่วงเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 4 เดือนของเราเราสามารถ ลบ 35 ออกจาก 100 เพื่อหาว่าเราเหลืออีก 65 คนในช่วงเวลาอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นเราอาจจะมีน้ำหนัก 15, 20, 30 และ 35 ตามลำดับเป็นเวลา 4 เดือน (15 20 30 35 100) การทำให้เรียบเรียบขึ้น ถ้าเรากลับไปใช้แนวความคิดในการใช้น้ำหนักกับช่วงเวลาล่าสุด (เช่น 35 ในตัวอย่างก่อนหน้า) และการกระจายน้ำหนักที่เหลือ (คำนวณโดยการหักน้ำหนักงวดล่าสุดของ 35 จาก 100 เป็น 65) เรามี หน่วยการสร้างพื้นฐานสำหรับการคำนวณการเรียบของเราชี้แจง อินพุทควบคุมของการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนเป็นที่รู้จักกันว่าเป็นปัจจัยการทำให้ราบรื่น (smoothing factor) หรือเรียกอีกอย่างว่า smoothing constant) มันเป็นหลักหมายถึงการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับงวดล่าสุดความต้องการ ดังนั้นที่เราใช้ 35 เป็นน้ำหนักสำหรับงวดล่าสุดในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเรายังสามารถเลือกที่จะใช้ 35 เป็นปัจจัยการทำให้ราบเรียบในการคำนวณการเรียบของเราชี้แจงเพื่อให้ได้ผลที่คล้ายกัน ความแตกต่างกับการคำนวณการให้ความเรียบแบบเลขยกกำลังคือการที่เราต้องพิจารณาน้ำหนักที่จะนำไปใช้กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้โดยที่ปัจจัยการทำให้ราบเรียบถูกใช้โดยอัตโนมัติ ดังนั้นนี่เป็นส่วนที่อธิบาย ถ้าเราใช้ 35 เป็นปัจจัยการทำให้ราบเรียบการถ่วงน้ำหนักของความต้องการช่วงเวลาล่าสุดจะเป็น 35 การนับถ่วงน้ำหนักของงวดถัดไปที่ต้องการ (ระยะก่อนหน้าล่าสุด) จะเท่ากับ 65 จาก 35 (65 มาจากหัก 35 จาก 100) นี้เท่ากับ 22.7 ถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลานั้นถ้าคุณทำคณิตศาสตร์ ความต้องการระยะเวลาต่อไปครั้งต่อไปคือ 65 จาก 65 ใน 35 ซึ่งเท่ากับ 14.79 ช่วงก่อนหน้านั้นจะมีน้ำหนัก 65 ถึง 65 จาก 65 ใน 35 ซึ่งเท่ากับ 9.61 และอื่น ๆ และสิ่งนี้จะย้อนกลับไปในทุกช่วงเวลาก่อนหน้าของคุณตลอดระยะเวลาย้อนกลับไปจนถึงจุดเริ่มต้นของเวลา (หรือจุดที่คุณเริ่มต้นใช้การเพิ่มความล คุณอาจคิดว่าเรื่องนี้ดูเหมือนจะเป็นเรื่องคณิตศาสตร์มาก แต่ความงามของการคำนวณการคำนวณหาผลคูณแบบเอกซ์โพเนนเชียลคือแทนที่จะต้องคำนวณใหม่ในแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่คุณได้รับช่วงเวลาใหม่ ๆ คุณก็ใช้ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนจากช่วงก่อนหน้าเพื่อแสดงช่วงก่อนหน้าทั้งหมด คุณสับสนยังจะทำให้รู้สึกมากขึ้นเมื่อเราดูที่การคำนวณที่เกิดขึ้นจริงโดยปกติเราจะอ้างถึงผลลัพธ์ของการคำนวณการเรียบเป็น exponential คาดการณ์ระยะเวลาถัดไป ในความเป็นจริงการคาดการณ์ที่ดีที่สุดต้องการการทำงานเพียงเล็กน้อย แต่สำหรับวัตถุประสงค์ของการคำนวณเฉพาะนี้เราจะอ้างถึงว่าเป็นการคาดการณ์ การคำนวณการคำนวณหาผลคูณเป็นดังนี้: ความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดคูณด้วยปัจจัยการปรับให้เรียบ PLUS ระยะเวลาล่าสุดที่คาดการณ์ไว้คูณด้วย (หนึ่งลบด้วยปัจจัยการทำให้ราบเรียบ) D ช่วงล่าสุดต้องการ S ปัจจัยการทำให้ราบรื่นแสดงในรูปแบบทศนิยม (ดังนั้น 35 จะแสดงเป็น 0.35) F คาดการณ์ช่วงเวลาล่าสุด (ผลลัพธ์ของการคำนวณการปรับให้เรียบจากงวดก่อนหน้า) OR (สมมติว่าค่าการปรับให้เรียบเท่ากับ 0.35) (D 0.35) (F 0.65) มันไม่ง่ายนักหรอก ที่คุณเห็นทั้งหมดที่เราต้องใช้สำหรับการป้อนข้อมูลที่นี่คือความต้องการช่วงเวลาล่าสุดและการคาดการณ์ช่วงเวลาล่าสุด เราใช้ปัจจัยการทำให้ราบเรียบ (ถ่วงน้ำหนัก) เป็นระยะเวลาล่าสุดเช่นเดียวกับที่เราคำนวณในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก จากนั้นเราจะใช้การถ่วงน้ำหนักที่เหลือ (1 ลบด้วยตัวปรับความเรียบ) ไปเป็นระยะเวลาการคาดการณ์ล่าสุด เนื่องจากการคาดการณ์ช่วงเวลาล่าสุดได้รับการสร้างขึ้นจากความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้าและการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้าซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการในช่วงก่อนหน้านั้นและการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการในช่วงก่อน และการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับระยะเวลาก่อนหน้านั้น ดีคุณสามารถดูความต้องการทั้งหมดของช่วงเวลาก่อนหน้านี้ได้อย่างไรในการคำนวณโดยไม่ต้องย้อนกลับและคำนวณอะไรใหม่ และ thats สิ่งที่ขับรถความนิยมเริ่มต้นของการเรียบชี้แจง ไม่ใช่เพราะมันเป็นงานที่ดีกว่าการถ่วงน้ำหนักมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเนื่องจากการคำนวณในโปรแกรมคอมพิวเตอร์นั้นง่ายกว่า และเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องคิดถึงการถ่วงเวลาก่อนหน้านี้หรือจำนวนงวดก่อนหน้าที่จะใช้ตามที่คุณต้องการในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก และเพราะมันฟังดูเย็นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก ในความเป็นจริงอาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นเนื่องจากคุณสามารถควบคุมน้ำหนักของช่วงเวลาก่อนหน้าได้มากขึ้น ความเป็นจริงคือสิ่งเหล่านี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจได้ดังนั้นทำไมไม่ไปกับการออกเสียงที่ง่ายและเย็นกว่า Exponential Smoothing in Excel ให้ดูวิธีนี้จริงจะดูในกระดาษคำนวณที่มีข้อมูลจริง สำเนาลิขสิทธิ์ เนื้อหาใน InventoryOps ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ ในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีต Excel ที่มีความต้องการใช้งานเป็นเวลา 11 สัปดาห์และมีการคาดการณ์แบบเรียบเรียงตามที่คำนวณได้จากความต้องการดังกล่าว Ive ใช้ค่า smoothing factor 25 (0.25 ในเซลล์ C1) ปัจจุบันเซลล์ที่ใช้งานอยู่คือเซลล์ M4 ซึ่งมีการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 12 คุณสามารถดูได้จากแถบสูตรสูตรคือ (L3C1) (L4 (1-C1)) ดังนั้นปัจจัยการผลิตเพียงอย่างเดียวในการคำนวณนี้คือความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้า (เซลล์ L3) การพยากรณ์ช่วงก่อนหน้า (เซลล์ L4) และปัจจัยการทำให้ราบเรียบ (เซลล์ C1 แสดงเป็นข้อมูลอ้างอิงของเซลล์สัมบูรณ์ C1) เมื่อเราเริ่มต้นการคำนวณการทำให้เรียบโดยการแจกแจงแบบเอกซ์โพเนนเชียลเราจำเป็นต้องเสียบค่าสำหรับการคาดการณ์ที่ 1 ด้วยตนเอง ดังนั้นใน Cell B4 แทนที่จะเป็นสูตรเราจึงพิมพ์ความต้องการจากช่วงเวลาเดียวกันกับที่คาดไว้ ในเซลล์ C4 เรามีการคำนวณการปันส่วนเป็นครั้งที่ 1 (B3C1) (B4 (1-C1)) จากนั้นเราสามารถคัดลอกเซลล์ C4 และวางในเซลล์ D4 ผ่าน M4 เพื่อกรอกข้อมูลในส่วนที่เหลือของเซลล์คาดการณ์ของเรา ขณะนี้คุณสามารถดับเบิลคลิกที่เซลล์คาดการณ์ใด ๆ เพื่อดูข้อมูลได้จากช่วงคาดการณ์ของเซลล์ก่อนหน้าและเซลล์ความต้องการช่วงก่อนหน้า ดังนั้นการคำนวณการคำนวณตามความเร่งด่วนที่ตามมาแต่ละครั้งจึงสืบทอดผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณหากำไรเรียบง่ายก่อนหน้านี้ นั่นคือความต้องการของแต่ละงวดก่อนหน้านี้เป็นอย่างไรในการคำนวณระยะเวลาล่าสุดแม้ว่าการคำนวณดังกล่าวไม่ได้อ้างอิงถึงช่วงเวลาก่อนหน้านี้โดยตรงก็ตาม ถ้าคุณต้องการได้รับแฟนซีคุณสามารถใช้ฟังก์ชัน Excels trace precedents เมื่อต้องการทำเช่นนี้ให้คลิกที่เซลล์ M4 จากนั้นบนแถบเครื่องมือริบบิ้น (Excel 2007 หรือ 2010) คลิกแท็บสูตรแล้วคลิกสืบค้นย้อนกลับ มันจะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังระดับที่ 1 ของ precedents แต่ถ้าคุณคลิกที่ Trace Precedents ก็จะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังช่วงก่อนหน้าทั้งหมดเพื่อแสดงความสัมพันธ์ที่สืบทอด ตอนนี้เราจะมาดูว่าการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเสแสร้งทำได้ดีแค่ไหนสำหรับเรา รูปที่ 1B แสดงแผนภูมิเส้นของความต้องการและการคาดการณ์ของเรา กรณีที่คุณเห็นว่าการคาดการณ์ที่ราบเรียบตามลำดับส่วนมากจะช่วยขจัดความหยาบคาย (กระโดดไปรอบ ๆ ) จากความต้องการรายสัปดาห์ แต่ยังคงสามารถปฏิบัติตามสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นความต้องการที่เพิ่มสูงขึ้น นอกจากนี้คุณจะสังเกตเห็นว่าเส้นคาดการณ์ที่ราบเรียบมีแนวโน้มที่จะต่ำกว่าเส้นความต้องการ นี้เป็นที่รู้จักกันเป็นล้าสมัยแนวโน้มและเป็นผลข้างเคียงของกระบวนการราบเรียบ เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้การทำให้ราบเรียบเมื่อมีแนวโน้มเกิดขึ้นการคาดการณ์ของคุณจะล่าช้ากว่าแนวโน้ม นี่เป็นจริงสำหรับเทคนิคการทำให้ราบเรียบใด ๆ ในความเป็นจริงหากเราดำเนินการต่อสเปรดชีตนี้ต่อไปและเริ่มป้อนตัวเลขความต้องการที่ต่ำลง (ทำให้มีแนวโน้มลดลง) คุณจะเห็นการลดลงของความต้องการและเส้นแนวโน้มจะเลื่อนไปเหนือก่อนที่จะเริ่มตามแนวโน้มลดลง Thats ทำไมฉันได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้ออกจากการคำนวณการคำนวณเรียบที่เราเรียกว่าการคาดการณ์ยังคงต้องทำงานเพิ่มเติมบางอย่าง มีมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าเพียงแค่เรียบออกกระแทกในความต้องการ เราจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมสำหรับสิ่งต่างๆเช่นความล้าตามฤดูกาลฤดูกาลเหตุการณ์ที่เป็นที่รู้จักซึ่งอาจมีผลต่อความต้องการ ฯลฯ แต่สิ่งที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้ คุณอาจจะใช้เป็นคำเช่นการเพิ่มความเรียบแบบเลขสองเท่าและการปรับให้เรียบแบบสามขั้นแทน คำเหล่านี้เป็นบิตที่ทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากคุณไม่ได้ปรับความต้องการอีกหลายครั้ง (คุณสามารถทำได้ถ้าต้องการ แต่ไม่ใช่ประเด็นที่นี่) คำเหล่านี้แสดงถึงการใช้การเพิ่มความลื่นในเชิงตัวเลขในองค์ประกอบเพิ่มเติมของการคาดการณ์ ดังนั้นด้วยการเรียบแบบเรียบง่ายคุณจึงปรับความต้องการพื้นฐานได้ แต่ด้วยการปรับให้เรียบแบบทวีคูณเป็นสองเท่าคุณจะปรับความต้องการพื้นฐานพร้อมกับแนวโน้มและด้วยการเรียบเรียบแบบสามขั้นตอนคุณจะทำให้ความต้องการพื้นฐานลดลงพร้อมกับแนวโน้มบวกกับฤดูกาล คำถามอื่น ๆ ที่ถามบ่อยเกี่ยวกับการทำให้เรียบเป็นทวีคูณคือสิ่งที่ฉันจะได้รับปัจจัยการทำให้ราบเรียบของฉันไม่มีคำตอบที่น่าอัศจรรย์ที่นี่คุณต้องทดสอบปัจจัยการทำให้ราบเรียบต่างๆพร้อมกับข้อมูลความต้องการของคุณเพื่อดูว่าอะไรทำให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มีการคำนวณที่สามารถตั้งค่า (และเปลี่ยน) ตัวปรับความเรียบได้โดยอัตโนมัติ ฤดูใบไม้ร่วงเหล่านี้อยู่ภายใต้การปรับให้เรียบแบบปรับได้ แต่คุณต้องระมัดระวังกับพวกเขา ไม่มีคำตอบที่สมบูรณ์แบบและคุณไม่ควรสุ่มสี่สุ่มห้าใช้การคำนวณใด ๆ โดยไม่มีการทดสอบอย่างละเอียดและพัฒนาความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในสิ่งที่คำนวณได้ นอกจากนี้คุณควรใช้สถานการณ์สมมติแบบใดหากดูว่าการคำนวณเหล่านี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการที่อาจไม่มีอยู่ในข้อมูลความต้องการที่คุณกำลังใช้ในการทดสอบ ตัวอย่างข้อมูลที่ฉันใช้ก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีมากสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องทดสอบสถานการณ์อื่น ๆ ตัวอย่างข้อมูลดังกล่าวแสดงถึงแนวโน้มที่มีแนวโน้มสูงขึ้นอย่างมาก บริษัท ขนาดใหญ่หลายแห่งที่มีซอฟต์แวร์คาดการณ์ราคาแพงมีปัญหาใหญ่ในอดีตที่ไม่ไกลเกินไปเมื่อการตั้งค่าซอฟต์แวร์ของตนที่ปรับแต่งเพื่อให้เศรษฐกิจเติบโตไม่ตอบสนองได้ดีเมื่อเศรษฐกิจเริ่มหดตัวหรือหดตัว สิ่งเช่นนี้เกิดขึ้นเมื่อคุณไม่เข้าใจว่าการคำนวณ (ซอฟต์แวร์) ของคุณกำลังทำอยู่จริง หากพวกเขาเข้าใจระบบการคาดการณ์ของพวกเขาพวกเขาจะได้รู้ว่าพวกเขาต้องการที่จะก้าวกระโดดและเปลี่ยนแปลงบางสิ่งบางอย่างเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างฉับพลันอย่างฉับพลัน ดังนั้นคุณจึงมีพื้นฐานของการเรียบอธิบายอธิบาย ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การทำให้เรียบโดยใช้การชี้แจงในการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจริงโปรดดูคำอธิบายเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังในหนังสือของฉัน สำเนาลิขสิทธิ์ เนื้อหาใน InventoryOps ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ Dave Piasecki เป็นเจ้าของผู้ดำเนินงาน Inventory Operations Consulting LLC บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังการจัดการวัสดุและการดำเนินงานคลังสินค้า เขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการบริหารจัดการการดำเนินงานและสามารถเข้าถึงได้จากเว็บไซต์ของเขา (inventoryops) ซึ่งเขามีข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม My BusinessForecasting by Smoothing Techniques เว็บไซต์นี้เป็นส่วนหนึ่งของ JavaScript E-labs สำหรับการตัดสินใจในการเรียนรู้ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้มีการแบ่งประเภทภายใต้พื้นที่ที่แตกต่างของการใช้งานในส่วนของเมนูบนหน้านี้ ชุดเวลาเป็นลำดับของการสังเกตที่มีการสั่งซื้อในช่วงเวลาที่ โดยธรรมชาติในการเก็บรวบรวมข้อมูลดำเนินการในช่วงเวลาที่เป็นรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงบางอย่างสุ่ม มีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบสุ่ม ใช้เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เทคนิคเหล่านี้เมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้นอย่างชัดเจน ป้อนลำดับเวลาชุดข้อมูลเป็นแถวตามลำดับจากมุมซ้ายบนและพารามิเตอร์จากนั้นคลิกปุ่มคำนวณเพื่อขอรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบ ช่องว่างเปล่าไม่รวมอยู่ในการคำนวณ แต่มีศูนย์อยู่ ในการป้อนข้อมูลของคุณเพื่อย้ายจากเซลล์ไปยังเซลล์ในข้อมูลเมทริกซ์ใช้แป้น Tab ไม่ใช่ลูกศรหรือป้อนคีย์ คุณลักษณะของชุดเวลาซึ่งอาจถูกเปิดเผยโดยการตรวจสอบกราฟ กับค่าคาดการณ์และพฤติกรรมที่เหลือรูปแบบการพยากรณ์สภาพ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: การย้ายอันดับเฉลี่ยเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดข้อมูลเวลา ใช้เพื่อกรองสัญญาณรบกวนสีขาวแบบสุ่มจากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลเวลาทำงานราบรื่นขึ้นหรือแม้แต่เพื่อเน้นองค์ประกอบข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing: นี่เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากในการผลิต Time Series เรียบ ในขณะที่ Moving Average การสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Exponential Smoothing จะกำหนดค่าน้ำหนักที่ลดลงอย่างมากเมื่อการสังเกตมีอายุมากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่งการสังเกตล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการแนวโน้มพาราโบลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก exponenentially กับราบเรียบคง a. หมายถึงประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของความยาว (ระยะเวลา) n โดยที่ a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย: a 2 (n1) หรือ n (2 - a) a. ดังนั้นตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักที่อธิบายด้วยค่าความยาวคลื่นและค่าคงที่การให้ราบเรียบเท่ากับ 0.1 จะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วัน และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันจะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณและมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0.04878 การจัดแจงแบบเสียดสีเชิงเส้นของ Holts: สมมติว่าซีรี่ส์เวลาไม่ใช่ตามฤดูกาล แต่ไม่แสดงแนวโน้ม วิธีการของ Holts ประเมินทั้งระดับปัจจุบันและแนวโน้มในปัจจุบัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นกรณีพิเศษของการทำให้เรียบโดยการตั้งค่าระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นส่วนจำนวนเต็มของอัลฟ่า (2 อัลฟ่า) สำหรับข้อมูลธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟาที่มีขนาดเล็กกว่า 0.40 มักมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามหนึ่งอาจดำเนินการค้นหาตารางพื้นที่พารามิเตอร์ด้วย 0.1 ถึง 0.9 โดยเพิ่มขึ้นเป็น 0.1 จากนั้นอัลฟาที่ดีที่สุดมีค่า Mean Absolute Error (MA Error) น้อยที่สุด วิธีการเปรียบเทียบวิธีการเรียบ: แม้ว่าจะมีตัวบ่งชี้ตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของเทคนิคการคาดการณ์วิธีที่กว้างที่สุดคือการใช้การเปรียบเทียบภาพการคาดการณ์หลายอย่างเพื่อประเมินความถูกต้องและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆ ในวิธีนี้ผู้ใช้จะต้องพล็อต (ใช้เช่น Excel) บนกราฟเดียวกันค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์ไว้จากวิธีการพยากรณ์อากาศต่างๆซึ่งจะช่วยให้สามารถเปรียบเทียบภาพได้ คุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ในอดีตโดยใช้เทคนิคการทำให้เรียบ JavaScript เพื่อรับค่าคาดการณ์ที่ผ่านมาโดยใช้เทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เพียงอย่างเดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่ดีที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าทดลองและข้อผิดพลาดของพารามิเตอร์ การเรียบแบบเอกพจน์เป็นแบบเดี่ยวจะเน้นย้ำมุมมองในระยะสั้นที่กำหนดระดับไว้เป็นข้อสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้ม การถดถอยเชิงเส้นซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุดต่อข้อมูลทางประวัติศาสตร์ (หรือเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์) หมายถึงช่วงยาวซึ่งขึ้นอยู่กับแนวโน้มพื้นฐาน การคำนวณหาค่าความละเอียดเชิงเส้นแบบ Holts จับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุด พารามิเตอร์ในรูปแบบ Holts คือพารามิเตอร์ระดับซึ่งควรจะลดลงเมื่อจำนวนของการแปรปรวนข้อมูลมีขนาดใหญ่และควรเพิ่มพารามิเตอร์ของเทรนด์หากทิศทางแนวโน้มล่าสุดได้รับการสนับสนุนจากสาเหตุบางประการ การคาดการณ์ในระยะสั้น: โปรดสังเกตว่า JavaScript ทุกหน้าจะให้การคาดการณ์ล่วงหน้าเพียงอย่างเดียว เพื่อให้ได้การคาดการณ์ล่วงหน้าสองขั้นตอน เพียงเพิ่มค่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลาและจากนั้นคลิกที่ปุ่ม Calculate เดียวกัน คุณอาจทำซ้ำขั้นตอนนี้สักสองสามครั้งเพื่อที่จะได้รับการคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยอยู่ที่มากกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลขตามลำดับ ผู้ปฏิบัติงานช่วงต้นของการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขลำดับเวลาของแต่ละบุคคลมากกว่าที่พวกเขามีอยู่กับการแก้ไขข้อมูลดังกล่าว การแก้ไข ในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์มามากในภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบ เมื่อเข้าใจเส้นโค้งที่มีรูปร่างต่างๆและเส้นถูกวาดตามลำดับเวลาในความพยายามที่จะคาดการณ์ที่จุดข้อมูลอาจจะไป ตอนนี้ถือว่าเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานที่ใช้โดยนักวิเคราะห์ด้านเทคนิคในปัจจุบัน การวิเคราะห์แผนภูมิสามารถโยงย้อนกลับไปถึงศตวรรษที่ 18 ในประเทศญี่ปุ่นได้อย่างไร แต่อย่างไรและเมื่อใดที่ค่าเฉลี่ยความเคลื่อนไหวเมื่อถูกนำมาประยุกต์ใช้กับราคาในตลาดเป็นเรื่องลึกลับ เป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา (SMA) ใช้มานานก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) เนื่องจาก EMA สร้างขึ้นจากกรอบ SMA และ SMA continuum สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตาม Simple Moving Average (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายกลายเป็นวิธีที่ต้องการในการติดตามราคาตลาดเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายและเข้าใจได้ง่าย ผู้ประกอบการตลาดในยุคต้น ๆ ดำเนินการโดยปราศจากการใช้เมตริกแผนภูมิแบบซับซ้อนในการใช้งานในปัจจุบันดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาราคาตลาดเป็นคำแนะนำ แต่เพียงผู้เดียว พวกเขาคำนวณราคาตลาดด้วยมือและกราฟราคาดังกล่าวเพื่อแสดงแนวโน้มและทิศทางตลาด กระบวนการนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ แต่ก็ได้รับการพิสูจน์ว่ามีผลกำไรมากพอสมควรกับการยืนยันการศึกษาเพิ่มเติม ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันให้เพิ่มราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดในช่วง 20 วันและหารด้วย 20 และ อื่น ๆ สูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ยของ - เซตย่อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงการเคลื่อนไหวเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้คำนวณจะย้ายไปตามจุดบนแผนภูมิ ซึ่งหมายความว่าวันเก่าจะลดลงในความโปรดปรานของราคาปิดวันใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่จำเป็นเสมอที่สอดคล้องกับกรอบเวลาของการจ้างงานโดยเฉลี่ย ดังนั้นการคำนวณค่าเฉลี่ย 10 วันโดยการเพิ่มวันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สอง Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้น (Exponential Moving Average - EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลขได้รับการปรับแต่งและใช้กันอย่างแพร่หลายตั้งแต่ทศวรรษที่ 1960 เนื่องจากการทดลองกับคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะให้ความสำคัญกับราคาล่าสุดมากกว่าในชุดข้อมูลยาว ๆ ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย EMA ปัจจุบัน ((ราคา (ปัจจุบัน) - EMA ที่ผ่านมา)) ตัวคูณ X) EMA ก่อนหน้า ปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ 2 (1N) โดยที่ N จำนวนวัน EMA 10 วัน 2 (101) 18.8 หมายถึง EMA 10 ช่วงน้ำหนักล่าสุด 18.8 วัน EMA 20 วัน EMA 9.52 และ 50 วัน EMA 3.92 ในวันล่าสุด EMA ทำงานโดยการชั่งน้ำหนักความแตกต่างระหว่างราคาในงวดปัจจุบันกับ EMA ก่อนหน้าและเพิ่มผลการค้นหาไปยัง EMA ก่อนหน้านี้ ระยะเวลาที่สั้นกว่าจะมีการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด เส้นขีดโดยการคำนวณเหล่านี้จุดจะพล็อตเผยให้เห็นเส้นที่เหมาะสม เส้นที่ติดตั้งอยู่เหนือหรือต่ำกว่าราคาตลาดบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้า และใช้เป็นหลักสำหรับแนวโน้มดังต่อไปนี้ พวกเขาไม่ได้ทำงานได้ดีกับตลาดช่วงและช่วงเวลาของความแออัดเนื่องจากสายการประกอบไม่ได้แสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากการขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าที่ต่ำกว่า นอกจากนี้สายกระชับยังคงมีค่าคงที่โดยไม่ต้องมีคำแนะนำ แนวรับที่เพิ่มขึ้นด้านล่างของตลาดมีความหมายยาวนานในขณะที่สายการผลิตที่พอดีกับขาขึ้นเหนือตลาดหมายถึงระยะสั้น วัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคือการวัดและแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลมีความเรียบโดยใช้วิธีการหลายกลุ่มของราคา มีแนวโน้มที่จะได้รับการคาดการณ์และคาดการณ์ไว้ สมมติฐานคือการเคลื่อนไหวของแนวโน้มก่อนหน้าจะดำเนินต่อไป สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแนวโน้มระยะยาวสามารถพบได้และง่ายขึ้นกว่า EMA โดยมีข้อสันนิษฐานที่สมเหตุสมผลว่าสายพอดีจะแข็งแกร่งกว่าเส้น EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาเฉลี่ย EMA ใช้เพื่อจับภาพการเคลื่อนย้ายแนวโน้มที่สั้นลงเนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุด โดยวิธีนี้ EMA ควรจะลดความล่าช้าใด ๆ ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเพื่อให้เส้นที่เหมาะสมจะกอดราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาที่เกิดขึ้นกับ EMA คือ: มันมีแนวโน้มที่จะแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและช่วงเวลาของความผันผวน EMA ทำงานได้ดีจนกว่าราคาจะพังทลายลง ในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูงขึ้นคุณสามารถพิจารณาเพิ่มระยะเวลาเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ หนึ่งสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีขึ้นกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่วิธีการในระยะยาว ตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวบ่งชี้ความเป็นไปได้ในการไต่ระดับต่อเนื่อง หากราคาพุ่งขึ้นต่ำกว่าแนวเส้น 10 วันที่มีแนวโน้มสูงขึ้นโอกาสดีที่แนวโน้มขาลงอาจลดลงหรืออย่างน้อยตลาดอาจรวมตัวกัน หากราคาพุ่งขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ย 10 วันในระยะสั้น แนวโน้มอาจลดลงหรือรวมกัน ในกรณีเหล่านี้ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันพร้อมกันและรอให้เส้น 10 วันข้ามด้านบนหรือด้านล่างเส้น 20 วัน ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดทิศทางระยะสั้นสำหรับราคาต่อไป สำหรับระยะยาวให้ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางในระยะยาว ตัวอย่างเช่นหากใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันจะเรียกว่าเครื่องหมายการเสียชีวิต และเป็นหยาบคายมากสำหรับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเรียกว่าไม้กางเขนสีทอง และเป็นที่พอใจมากสำหรับราคา ไม่ว่าจะเป็น SMA หรือ EMA เนื่องจากทั้งสองแบบเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้ม โดยเฉพาะในระยะสั้นที่ SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่สัญญา EMA บทสรุป Moving averages เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์แผนภูมิและลำดับเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมากขึ้นจะช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการทำให้การเคลื่อนไหวของราคาดีขึ้น การวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่าศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีในการควบคุม (เรียนรู้เพิ่มเติมในบทแนะนำการวิเคราะห์ทางเทคนิคของเรา) วัดความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงปริมาณที่ต้องการโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการเปลี่ยนแปลงราคาของสินค้า ราคา. มูลค่าตลาดรวมของหุ้นทั้งหมดของ บริษัท ที่โดดเด่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดคำนวณโดยการคูณ Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำสั่งหยุดการสั่งซื้อจะ รอบการจัดหาเงินทุนที่นักลงทุนซื้อหุ้นจาก บริษัท ในราคาที่ต่ำกว่าการประเมินมูลค่าวางไว้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์ของเคนส์ได้รับการพัฒนา