Vídeo: Volume cerebral e previsão da resposta à terapêutica: em que ponto estamos? 2025
Quando você é solicitado a fazer uma previsão de vendas usando dados do Excel, uma das primeiras coisas que você precisa considerar é o quanto você está no futuro quero comparecer. Algumas técnicas de previsão colocam você em posição de prever mais longe do que outros. Esta figura mostra duas técnicas que permitem prever apenas um período de tempo adiante.
Observe o que acontece quando você esticá-los muito longe: como bandas de borracha, eles se quebram e se encaixam de volta para você.
Olhe primeiro para a célula D5. É a média das células B2, B3 e B4, e é o que a abordagem da média móvel prevê para setembro de 2004. Ou seja, a forma como essa previsão é configurada, a previsão para setembro é a média de junho, julho e agosto. Você pode ver a previsão de US $ 40, 867 na célula D5 e a própria fórmula para ilustração na célula E5.
A fórmula em D5 é copiada e colada através da célula D28, onde fornece a previsão "real" para agosto de 2016. Estou usando "real" no sentido de que ainda não vi um valor real para isso mês - meu valor atual mais recente é para julho de 2016 - então agosto de 2016 passou do fim da linha de base e a previsão desse mês é uma previsão real. A própria fórmula aparece na célula E28.
Mas se você copiar e colar a fórmula mais uma linha para baixo, para tentar uma previsão para setembro de 2016, você a esticou demais. Agora está tentando medir os resultados reais de junho a agosto de 2016, e você não tem atuais para agosto. Por causa da forma como a AVERAGE do Excel funciona, ele ignora a célula B28 e a fórmula retorna a média de B26 e B27.
O procurador do distrito se negará a processar se você for encontrado mudando repentinamente de uma média móvel de três meses para uma média móvel de dois meses, mas você realmente não deveria. Se você fizer isso, você está convidando uma maçã para misturar com as laranjas.
E se você levar sua previsão muito mais para baixo, ele começará a retornar o valor de erro realmente nasty
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. (Esse ponto de exclamação é para chamar sua atenção. O Excel está gritando com você, "Você está tentando dividir por zero!")
Uma situação semelhante ocorre com o alisamento exponencial, e é mostrado nesta figura. A fórmula para o suavização é diferente da fórmula para as médias móveis, mas algo semelhante acontece quando você ultrapassa a previsão de um passo a frente na célula D28.
Observe que a fórmula na célula D29 (a fórmula é mostrada em E29; o valor que a fórmula retorna aparece em D29) usa os valores nas células B28 e D28.Mas porque você ainda não tem um real para agosto, a "previsão" para setembro de 2016 é defeituosa: na verdade, não é mais do que a previsão para agosto multiplicada por 0. 7. Novamente, nesse tipo de alisamento exponencial, você é limitado a uma previsão de um passo a frente.
A figura mostra uma situação diferente, onde a previsão é construída usando regressão em vez de médias móveis ou suavização exponencial.
Usando a regressão, você está em uma posição diferente do que com médias móveis e suavização exponencial. Como mostra esta figura seguinte, você pode criar suas previsões usando a data em si como um preditor: cada valor de previsão é baseado no relacionamento na linha de base entre data e receita.
Como você conhece o valor das próximas duas datas, agosto e setembro de 2016, você pode usar a relação entre data e receita na linha de base nas próximas duas datas para obter uma previsão. Os valores de previsão aparecem nas células C28 e C29 e aparecem no gráfico como os dois pontos finais na série Forecast.
Agora, quanto mais longe o futuro você prevê usar regressão, quanto mais fino o gelo for obtido (ou, se preferir a metáfora anterior, mais tensão você está colocando na elástica). Quanto mais longe você chegar do final da sua linha de base, mais oportunidades existem para que os reais mudem de direção - por exemplo, para diminuir ou diminuir o nível.
Se você tem uma necessidade real de prever, digamos, 12 meses para o futuro mensalmente, e se você acha que existe uma relação confiável entre a data eo valor da receita, a regressão pode ser sua melhor escolha. Mas tenha em mente que as coisas ficam escamosas lá no futuro.
Outro método para empurrar sua previsão para além de uma abordagem de um passo a frente é o alisamento sazonal. Esta abordagem, que depende de um componente sazonal na sua linha de base, pode suportar uma previsão que vai nesse ano para o futuro. Não é necessariamente assim, mas é possível.
