تحريك متوسط دراسات الأعمال

المتوسطات المتحركة والاستقراء تستخدم هاتين الطريقتين استخداما مكثفا للمبيعات والبيانات الأخرى لوضع تنبؤات حول المستقبل. ويتحرك المتوسط ​​المتحرك لسلسلة بيانات ويسهل التقلبات في البيانات لإظهار متوسط. والهدف من ذلك هو إبعاد البيانات المتطرفة من فترة إلى أخرى. وغالبا ما تحسب المتوسطات المتحركة على أساس ربع سنوي أو أسبوعي. ويشمل الاستقراء استخدام الاتجاهات التي تحددها البيانات التاريخية لوضع تنبؤات بشأن القيم المستقبلية. الافتراض الأساسي للاستقراء هو أن النمط سوف يستمر في المستقبل ما لم تشير الأدلة إلى خلاف ذلك. لفهم هذه التقنيات بشكل أكبر، انظر إلى الرسم البياني التالي الذي يظهر المبيعات الفصلية (م) للأعمال التجارية الكبيرة من Q1 السنة6 إلى Q4 (السنة 10): يظهر الخط الأزرق الرقم الفعلي ربع السنوي المبيعات. كما ترون إجمالي المبيعات يختلف ربع كل سنة، على الرغم من أنك قد تخمين من النظر في البيانات أن الاتجاه العام هو لزيادة مطردة في المبيعات. يظهر الخط الأحمر المتوسط ​​المتحرك الفصلي. ويتم حساب ذلك بإضافة آخر أربعة أرباع المبيعات (على سبيل المثال، الربع الأول من الربع الثاني من الربع الثالث من الربع الرابع) ثم تقسيمها إلى أربعة. هذا الأسلوب يسلط الضوء على الاختلافات الفصلية ويعطي مؤشرا جيدا للاتجاه العام في المبيعات الفصلية. عند النظر إلى الرسم البياني، كيف يمكن للمتوسطات المتحركة والاستقراء أن تساعد الإدارة في التنبؤ بالمبيعات من العام 11 فصاعدا. يساعد المتوسط ​​المتحرك في الإشارة إلى اتجاه النمو (معبرا عنه كنسبة مئوية للنمو)، وهذا هو الاستنتاج الذي يمكن أن يستخدم أولا للتنبؤ بمسار المبيعات المستقبلية. ويمكن القيام بذلك رياضيا باستخدام جدول بيانات. وبدلا من ذلك، يمكن ببساطة رسم اتجاه مستقيمة على الرسم البياني كتقدير تقريبي كما هو مبين أدناه: مدى فائدة الاستقراء فيما يلي ملخص للفوائد والعيوب الرئيسية: مزايا استخدام الاستقراء طريقة بسيطة للتنبؤ ليس هناك الكثير من البيانات المطلوبة سريعة ورخيصة عيوب استخدام استقراء غير موثوق بها إذا كانت هناك تقلبات كبيرة في البيانات التاريخية يفترض استمرار الاتجاه السابق في المستقبل من غير المحتمل في العديد من بيئات الأعمال التنافسية يتجاهل العوامل النوعية (على سبيل المثال التغييرات في الموضات أمبير الأذواق) المتوسطات المتحركة إذا تم رسم هذه المعلومات على الرسم البياني، فإنه يبدو مثل هذا: وهذا يدل على أن هناك تباين واسع في عدد الزوار اعتمادا على الموسم. هناك أقل بكثير في الخريف والشتاء من الربيع والصيف. ومع ذلك، إذا أردنا أن نرى اتجاها في عدد الزوار، يمكننا حساب متوسط ​​متحرك من 4 نقاط. ونحن نفعل ذلك من خلال إيجاد متوسط ​​عدد الزوار في أربعة أرباع عام 2005: ثم نجد متوسط ​​عدد الزوار في الأرباع الثلاثة الأخيرة من عام 2005 والربع الأول من عام 2006: ثم الربعين الأخيرين من عام 2005 والربعين الأولين من عام 2006: لاحظ أن آخر متوسط ​​يمكننا العثور عليه هو في الربعين الأخيرين من عام 2006 والربعين الأولين من عام 2007. ونحن رسم المتوسطات المتحركة على الرسم البياني، والتأكد من أن كل متوسط ​​يتم رسمها في منتصف أرباع الأربعة ويغطي: يمكننا الآن أن نرى أن هناك اتجاها نزوليا طفيفا جدا في الزوار. المتوسط ​​المتحرك متوسط ​​البيانات سلسلة زمنية (الملاحظات متباعدة بالتساوي في الوقت المناسب) من عدة فترات متتالية. ويدعى الانتقال لأنه تتم إعادة تكراره باستمرار مع توفر بيانات جديدة، فإنه يتقدم بإسقاط القيمة الأولى وإضافة القيمة الأحدث. على سبيل المثال، يمكن حساب المتوسط ​​المتحرك للمبيعات لمدة ستة أشهر عن طريق أخذ متوسط ​​المبيعات من يناير إلى يونيو، ثم متوسط ​​المبيعات من فبراير إلى يوليو، ثم من مارس إلى أغسطس، وهلم جرا. المتوسطات المتحركة (1) تقلل من تأثير الاختلافات المؤقتة في البيانات، (2) تحسين ملاءمة البيانات إلى خط (عملية تسمى التجانس) لإظهار اتجاه دتس بشكل أكثر وضوحا، و (3) تسليط الضوء على أي قيمة أعلى أو أقل من الاتجاه. إذا كنت تحسب شيئا مع تباين عالية جدا أفضل قد تكون قادرة على القيام به هو معرفة المتوسط ​​المتحرك. أردت أن أعرف ما هو المتوسط ​​المتحرك للبيانات، لذلك كان لدي فهم أفضل لكيفية القيام به. عندما تحاول معرفة بعض الأرقام التي تغير غالبا ما يكون أفضل ما يمكنك القيام به هو حساب المتوسط ​​المتحرك.