Друзья добрый день, подскажите пожалуйста есть файл с продажами 18 и 19 года нашей компании. Я сводную сделал. Теперь думаю реально ли на основании двух годов сделать анализ по продажам на 2020 год? Какими средствами можно воспользоваться? средние значения я боюсь будет не очень актуально потому, что в 2018 году мы только начинали продавать и прямо скажем год был рваный в этом плане. Но % увеличение в 2019 году очевидно. Боюсь, что и ABС анализ тут так же не сможет объективно подсказать. Мы без этого понимаем, что коричневые и белые цвета составляющих имеет большую степень востребованности у покупателя. Хотелось бы услышать ваше мнение касаемо прогноза и его реализации на 2020 год.
Друзья добрый день, подскажите пожалуйста есть файл с продажами 18 и 19 года нашей компании. Я сводную сделал. Теперь думаю реально ли на основании двух годов сделать анализ по продажам на 2020 год? Какими средствами можно воспользоваться? средние значения я боюсь будет не очень актуально потому, что в 2018 году мы только начинали продавать и прямо скажем год был рваный в этом плане. Но % увеличение в 2019 году очевидно. Боюсь, что и ABС анализ тут так же не сможет объективно подсказать. Мы без этого понимаем, что коричневые и белые цвета составляющих имеет большую степень востребованности у покупателя. Хотелось бы услышать ваше мнение касаемо прогноза и его реализации на 2020 год.Bylo4nik
Bylo4nik, Добрый день. Почему средние значения, могут быть не актуальны? Высчитать ср.дневную норму, по каждому месяцу, сравнить с отчетным периодом(коэф. прироста). По среднедневной норме(2019 года), я думаю можно.
Bylo4nik, Добрый день. Почему средние значения, могут быть не актуальны? Высчитать ср.дневную норму, по каждому месяцу, сравнить с отчетным периодом(коэф. прироста). По среднедневной норме(2019 года), я думаю можно.YouGreed
Bylo4nik, Добрый день. Почему средние значения, могут быть не актуальны? Высчитать ср.дневную норму, по каждому месяцу, сравнить с отчетным периодом(коэф. прироста). По среднедневной норме(2019 года), я думаю можно.
Тут немного другое, надо понять сколько будет продаваться каждой продукции в течении года. Добавил файл
Bylo4nik, Добрый день. Почему средние значения, могут быть не актуальны? Высчитать ср.дневную норму, по каждому месяцу, сравнить с отчетным периодом(коэф. прироста). По среднедневной норме(2019 года), я думаю можно.
Тут немного другое, надо понять сколько будет продаваться каждой продукции в течении года. Добавил файлBylo4nik
Алексей, добрый день! Сделать сам, боюсь не смогу - время( А подсказать попробую. Обычно я смотрю несколько параметров (способов): 1) строю кумуляту по SKU - накопленным итогом за год. Если сезонные колебания не сильно выражены, можно применить линейную регрессию для прогноза. 2) график суммарных продаж за динамический год. Т.е. берем сумму продаж за предыдущие 12 месяцев и строим в динамике. Таким образом получите тенденцию развития, восходящую или ниспадающую. Это поможет скорректировать прогноз из п.1 3) сравнить кумуляты по годам - разница угла наклона также покажет динамику. Можно использовать прогноз соотношения кумулят для прогноза. Почему использую кумуляты? - нивелируется помесячный "забор" Разберетесь?
Алексей, добрый день! Сделать сам, боюсь не смогу - время( А подсказать попробую. Обычно я смотрю несколько параметров (способов): 1) строю кумуляту по SKU - накопленным итогом за год. Если сезонные колебания не сильно выражены, можно применить линейную регрессию для прогноза. 2) график суммарных продаж за динамический год. Т.е. берем сумму продаж за предыдущие 12 месяцев и строим в динамике. Таким образом получите тенденцию развития, восходящую или ниспадающую. Это поможет скорректировать прогноз из п.1 3) сравнить кумуляты по годам - разница угла наклона также покажет динамику. Можно использовать прогноз соотношения кумулят для прогноза. Почему использую кумуляты? - нивелируется помесячный "забор" Разберетесь?pabchek
Мне тут вон как выдали: Для прогнозирования таких показателей нужны данные как минимум за 5-6 лет, а то и больше. Тогда рассчитанные индексы сезонности хоть как-то будут отражать реальную картину. А по двум периодам (январь 2018 - январь 2019; февраль 2018 - февраль 2019) чисто механически индексы сезонности вы рассчитать можете, но ценность такого прогноза будет равна нулю
Мне тут вон как выдали: Для прогнозирования таких показателей нужны данные как минимум за 5-6 лет, а то и больше. Тогда рассчитанные индексы сезонности хоть как-то будут отражать реальную картину. А по двум периодам (январь 2018 - январь 2019; февраль 2018 - февраль 2019) чисто механически индексы сезонности вы рассчитать можете, но ценность такого прогноза будет равна нулюBylo4nik
конечно, за 5-6 лет данные гораздо лучше чем за 2. Но реалии жизни редко соответствуют желаемому. И по 2-м цифрам можно сделать прогноз, и достоверность будет сильно отличаться от ноля. Опять же рынок не стоит на месте и данные 5-ти летней давности часто становятся не актуальными. Для адекватного прогнозирования нужно изучать Статистику и много еще чего. Здесь же форум по Экселю. Короче, лично я чем смог, попытался помочь. [/offtop]
конечно, за 5-6 лет данные гораздо лучше чем за 2. Но реалии жизни редко соответствуют желаемому. И по 2-м цифрам можно сделать прогноз, и достоверность будет сильно отличаться от ноля. Опять же рынок не стоит на месте и данные 5-ти летней давности часто становятся не актуальными. Для адекватного прогнозирования нужно изучать Статистику и много еще чего. Здесь же форум по Экселю. Короче, лично я чем смог, попытался помочь. [/offtop]pabchek
"Учиться, учиться и еще раз учиться!" WM: R399923528092
Данных хватит в любом случае, конечно точность может храмать. В нашей конторе мы пляшем от Активных клиентов и индексу сезонности. То есть смотрим сколько берут клиентов каждую номенклатуру, смотрим потенциал клиентской базы и далее уже заклыдываем либо рост, либо падение относительно индекса сезонности! А вообще это сугубо личный метод, в ващей компании все может быть по другому.
Данных хватит в любом случае, конечно точность может храмать. В нашей конторе мы пляшем от Активных клиентов и индексу сезонности. То есть смотрим сколько берут клиентов каждую номенклатуру, смотрим потенциал клиентской базы и далее уже заклыдываем либо рост, либо падение относительно индекса сезонности! А вообще это сугубо личный метод, в ващей компании все может быть по другому.lamer
Вход
Регистрация
Напомнить пароль
Автосумма
Часто используемые
ВПР
ЕСЛИ
СУММЕСЛИ
Финансовые
Логические
Текстовые
Даты и времени 
Ссылки и массивы 
Математические
Другие функции
Проверка свойств и значений
Баз данных
Математические
Обработки массивов
Обработки строк
Преобразования типов данных 
Загрузки данных
Работы с файлами
Обработки системных параметров
Обработки цвета
Работы с датами и временем
Преобразования в системы счисления
Финансовые
