Dados em falta causa períodos de tempo desiguais na previsão de vendas - manequins

Quando você está trabalhando com previsões de vendas baseadas em médias móveis e em suavização exponencial, você está trabalhando com previsões que dependem de uma linha de base com períodos de tempo consecutivos. Mas se alguns desses períodos de tempo estão faltando, você poderia estar com problemas. Esta figura mostra como funciona uma linha de base completa.

Excel pode calcular a linha de tendência e a equação para você.

Observe a linha reta no gráfico. É chamado de uma linha de tendência. A linha de tendência indica o quão bem o crescimento gradual das receitas acompanha as datas em que as receitas foram reconhecidas. Apenas o que você gosta de ver. Geralmente, quanto maior a inclinação na linha de tendência, maior a relação entre o período e a receita, e este é um resultado bastante decente.

A linha de tendência é criada clicando com o botão direito na série de dados e selecionando Adicionar Trendline no menu de atalho. Traçar a linha de tendência como uma série separada dá-lhe mais controle; Usar Adicionar Trendline é mais rápido.

Contraste o gráfico mostrado anteriormente com o da figura a seguir.

Quanto menor o valor R-quadrado, menor será a previsão. Um R-quadrado de 0. 07 é pequeno.

As datas e as receitas são as mesmas que na figura anterior, exceto que estão faltando sete meses, alguns desde o início da linha de base e alguns desde a linha de base. Agora, a relação entre o período de tempo e sua receita foi interrompida pelos períodos faltantes, e a linha de tendência no gráfico tornou-se quase horizontal, indicando um relacionamento muito mais fraco.

Você não poderia confiar muito em uma previsão construída a partir da linha de base na segunda figura, mesmo que os dados nele contidos sejam um subconjunto do mesmo que os dados na figura figura. A lição: Organize uma linha de base que esteja cheia de períodos de tempo consecutivos - ou não se preocupe com uma previsão.