Простые методы прогнозирования спроса : Математика и методы анализа товарных ресурсов

Если все магазины развиваются примерно одинаково, то можно взять за базу те магазины, которые существуют уже давно, - по их полным данным получить относительно хороший прогноз на первую половину 2014 года, а затем умножить его на объём продаж по этой позиции всех магазинов за последние полгода 2013 года и разделить на продажи базовых магазинов опять же за последние полгода 2013 года. Кстати, если до конца 2013 года и в первом полугодии 2014 года ожидается открытие новых магазинов, то можно таким же образом и их учесть в прогнозе.
Если магазины развиваются сильно по-разному, то есть на фоне роста продаж в одних, в других магазинах - продажи падают, то опять же на основании базовых магазинов можно [ найти коэффициенты сезонности ] по интересующей позиции, разделить на них данные по каждому магазину уже за 2013 год - найти тренд каждого магазина, продлить его на 2014 год и умножить обратно на соответствующие коэффициенты сезонности.
В общем, нужно понять по 2013 году корреляцию данных (в Excel - это функция КОРРЕЛ) по базовым магазинам с данными по всем остальным магазинам. И на основании полученных выводов выбирать [ наилучшую модель прогнозирования ]. ;)

Подскажите пожалуйста, работаю на производстве скоропорта, составляю наряд-заказы, при определении продаж на будущие периоды отталкиваюсь от соответствующих продаж по дням на предыдущей неделе - период 5 дней( просто копирую эти продажи в формулу для расчета). Я правильно думаю, что какие-либо другие методы прогнозирования бессмысленны при таком коротком периоде, так как чем меньше прогнозируемый отрезок, тем больше погрешность?

Я тоже уже больше двух лет работаю [ со скоропортящимися натуральными продуктами, имеющими в основном срок годности 3-5 дней ] - и если говорить именно про прогнозирование, то, в принципе - да. Нам даже [ умные ребята из Forecast Now! ] - проводили анализ данных с использованием нейронных сетей и генетических алгоритмов и пришли к выводу, что сильно улучшить этот метод прогнозирования в нашем случае - не получится. Единственный момент - мы смотрим данные ещё по внутринедельной "сезонности" по дням недели. Ещё, если есть какие-то факторы, которые приводят к спаду или росту продаж в истории продаж, то лучше бы их учитывать - например, мы всегда смотрим, как у нас менялись продажи в аналогичные праздники год назад. Кстати, полезно сначала усреднять за весь период, а затем уже раскидывать по дням. А вообще, со скоропортом - более сложные формулы можно применять не для прогнозирования, а для оценки необходимой степени удовлетворения спроса: с одной стороны будет потерянная прибыль, а с другой - потери из-за списаний. Надо, соответственно, снизить общие затраты. Ещё мы сделали учёт групп взаимозаменяемости. Например, есть сметана 20% и сметана 25% - есть, конечно, фанаты определённого процента жирности, но большинство наших покупателей, если не будет одной, то купят другую. Поэтому мы смотрим на общее потребление по всей группе "сметана", а затем уже раскидываем на конкретные позиции в зависимости от доли их потребления в прошлом внутри группы.

Да, именно так и делаю. Так как пики и спады по дням недели отлично просматриваются. Но от меня начальство требует другого, какого-то более совершенного метода. Мне, как человеку с опытом всего 4 месяца трудно еще разобраться вот всем этом.

Можно считать коэффициенты сезонности по дням недели на основании данных за нескольких эталонных недель - это позволит снизить влияние случайных всплесков и падений продаж на последней неделе, а потом применять их уже к общим данным последней недели, чтобы получить прогноз с учётом последней тенденции. Вообще, цель - более сложный алгоритм или большая точность прогнозирования? :)
В первом случае - можно много чего напридумывать, что уже и сам запутаешься!
Во втором, надо показать, что остаток фактических данных от модели - является белым шумом, то есть улучшить точность прогнозирования - уже не возможно. Заодно себя проверишь - если остаток не является белым шумом, то учёт дополнительных факторов - реальная возможность для увеличения точности прогнозирования.

Добрый день всем) Обращаюсь к вам за помощью!!! Прошу сразу не смеяться если будут глупые вопросы, т.к. я в этом деле новичок(((
Ситуация такая: я работаю в транспортном отделе компании (30 филиалов + голова ). Каждый год мне спускается из отдела продаж некий план продаж по каждому филиалу на каждый месяц. Моя задача состоит в том, чтобы перевести этот РУБлевый план в БУТылочный,для того чтобы узнать какое количество машин потребуется для перевозки. Есть 2 варианта...либо сразу каким-то образом спрогнозировать объем продаж...либо спрогнозировать среднюю цену одной бутылки и уже дальше плясать от нее. До меня, этот прогноз делали пальцем в небо...А теперь возложили это важное дело на меня(на новичка, без опыта работы)(((( Поэтому и обращаюсь к вам...тем более 14 год заканчивается и скоро нужен будет прогноз на 15й( Прочитав весь диалог (прошу заметить очень познавательный) попробовал сделать прогноз по методу "Кобинированная средняя взвешенная за текущий и прошлый год"...но к сожалению результаты долековаты от истины((( Может кто то подскажет что делать дальше((( Вот такие данные у меня есть в распоряжении по каждому филиалу ()

Вложения

Прогноз количестваа бутылок.xlsx (16.2 Кб, 201 просмотров)

Договорились, Дим!

Какой из них? ;)

В любом случае надо переводить рублёвые планы в бутылочные, то есть прогнозировать неким образом цену за одну бутылку и как следствие получать именно прогноз продаж в бутылках - а при сравнении его с прогнозом по фактическим продажам говорить не об ошибке прогнозирования на основании факта, а о выборе такого метода, который при сравнении его ошибки с ошибками других прогнозов - даёт наиболее точные данные.

Смотрю, скачиваний много, а ответов нет. Поэтому сделал два варианта прогноза на 2014 год только по факту продаж в бутылках за прошлый период - смотри вложение. Теперь можешь сделать ещё один - из плана продаж через прогноз цены за бутылку, и сравнить все три с фактом, чтобы понять, какой из них более точный. ;) Кстати, маркетинг в "Лудинге" изначально планирует продажи в бутылках, а только потом переводит план в рубли для продавцов. Поэтому можешь получить у них план продаж сразу в бутылках и сравнивать с предложенными мной методами без дополнительных операций. ;)

Добрый день!
Сделал 1 из возможных прогнозов (декомпозиция тренда и сезонности) на базе фактов продаж бутылок. Через прогноз средней цены перевел в рубли.

Вложения

ПрогнозКоличестваБутылокVVY.xlsx (67.6 Кб, 220 просмотров)

Валера, привет.
Разве при методе декомпозиции не нужно полученные сезонные коэффициенты нормировать, чтобы сумма сезонных коэффициентов была равна 12?

Если делать [ классическую декомпозицию, отлично описанную у Стаса ], когда сначала рассчитываются коэффициенты сезонности, а потом тренд - то да! А я немного "химичу", и [ рассчитываю сначала тренд, а потом выделяю коэффициенты сезонности ], в таком случае - не надо. ;)
Может, чтобы народ не путать назвать эту декомпозицию тоже своей фамилией? :)