- Регистрация
- Сен 1, 2020
- Сообщения
- 116,743
- Реакции
- 165,107
Прогнозирование продаж 1. Прогнозные модели на основе сезонной декомпозиции
Данный метод прогнозирования используется в случаях, когда в нашем распоряжении имеется только история продаж и полностью отсутствует дополнительная надежная информация. Метод сезонной декомпозиции позволяет решить две задачи:
Выделить сезонность в продажах (рассчитать сезонные индексы)
Построить прогноз продаж с учетом тренда и сезонного фактора
При этом метод обладает важной особенностью, он раскладывает продажи на компоненты, а затем при прогнозировании складывает эти компоненты. Такой подход активно используется при прогнозировании новых продуктов, когда мы не имеем истории продаж и поэтому не можем определить сезонность. Однако по товарам аналогичной товарной группы с помощью сезонной декомпозиции мы можем выделить сезонные индексы и использовать их при прогнозировании новых продуктов.
Компоненты временного ряда продаж
Тренд и его формы
Сезонность и ее виды
Правила определения вида сезонности
Подготовка исходной информации к сезонной декомпозиции
Выделение сезонных индексов и их интерпретация
Выделение уравнения тренда и его интерпретация
Прогнозирование тренда с наложением сезонных индексов
Выбор: Интерполяция тренда или корректировка угла наклона
Проблемы изменения угла тренда и подходы к их решению
Анализ качества модели
Визуализация качества прогноза
Построение 95% доверительные интервалы прогноза продаж
Методика разложения годового плана продаж по месяцам на основе результатов сезонной декомпозиции.
Формат обучения - дистанционный
Сложность – начальный уровень
После окончания изучения курса рекомендуем приступить к освоению курса «Прогнозирование продаж 2. Прогнозные модели на основе экспоненциального сглаживания».
Состав: Видео-материалы, методические материалы
Используемое ПО - Excel, SPSS
Продажник:
Скачать:
Данный метод прогнозирования используется в случаях, когда в нашем распоряжении имеется только история продаж и полностью отсутствует дополнительная надежная информация. Метод сезонной декомпозиции позволяет решить две задачи:
Выделить сезонность в продажах (рассчитать сезонные индексы)
Построить прогноз продаж с учетом тренда и сезонного фактора
При этом метод обладает важной особенностью, он раскладывает продажи на компоненты, а затем при прогнозировании складывает эти компоненты. Такой подход активно используется при прогнозировании новых продуктов, когда мы не имеем истории продаж и поэтому не можем определить сезонность. Однако по товарам аналогичной товарной группы с помощью сезонной декомпозиции мы можем выделить сезонные индексы и использовать их при прогнозировании новых продуктов.
Компоненты временного ряда продаж
Тренд и его формы
Сезонность и ее виды
Правила определения вида сезонности
Подготовка исходной информации к сезонной декомпозиции
Выделение сезонных индексов и их интерпретация
Выделение уравнения тренда и его интерпретация
Прогнозирование тренда с наложением сезонных индексов
Выбор: Интерполяция тренда или корректировка угла наклона
Проблемы изменения угла тренда и подходы к их решению
Анализ качества модели
Визуализация качества прогноза
Построение 95% доверительные интервалы прогноза продаж
Методика разложения годового плана продаж по месяцам на основе результатов сезонной декомпозиции.
Формат обучения - дистанционный
Сложность – начальный уровень
После окончания изучения курса рекомендуем приступить к освоению курса «Прогнозирование продаж 2. Прогнозные модели на основе экспоненциального сглаживания».
Состав: Видео-материалы, методические материалы
Используемое ПО - Excel, SPSS
Продажник:
Зарегистрируйтесь для просмотра данного контента
Скачать:
Зарегистрируйтесь для просмотра данного контента
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Metasuccess: нейросети & метавселенные для монетизации онлайн-бизнеса. Основа [Анжелика Матушкин]
- Порядок в финансах [Нескучные финансы] [Евгений Пономарев, Александр Афанасьев]
- Акулы Wildberries PRO [Иван Куриленко, Андрей Сосновский]
- Инструментарий для помощи программисту/аналитику для доступа и обработки данных [infostart]
- GPT party 2.0 [San Francisco Innovation Hub]
- Easy Peasy. Легкий обмен с MS Power BI, MS Excel и пр. [infostart]
- Обработка-помощник для СУБД-разработчиков и интеграторов [infostart]