Mangler data som forårsaker ujevnte tidsperioder i salgsprognoser - dummies

Når du arbeider med salgsprognoser som er basert på bevegelige gjennomsnitt og eksponensiell utjevning, jobber du med prognoser som avhenger av en basislinje med sammenhengende tidsperioder. Men hvis noen av disse tidsperioder mangler, kan du være i trøbbel. Denne figuren viser hvordan en full basislinje fungerer.

Excel kan beregne trendlinjen og ligningen for deg.

Legg merke til den rette linjen i diagrammet. Det kalles en trendlinje. Tendenslinjen indikerer hvor godt den gradvise veksten i inntekter sporer mot datoene da inntektene ble gjenkjent. Bare det du liker å se. Generelt er jo større hellingen i trendlinjen, desto sterkere er forholdet mellom tidsperioden og inntektene, og dette er et ganske anstendig resultat.

Trendlinjen er opprettet ved å høyreklikke den kartede dataregruppen og velge Legg til trendlinje fra snarveismenyen. Kartlegging av trendlinjen som en egen serie gir deg mer kontroll; ved å bruke Legg til Trendline er raskere.

Kontrast diagrammet som ble vist tidligere med det i figuren nedenfor.

Jo mindre R-kvadratverdien, desto mindre pålitelig er prognosen. En R-kvadrat på 0. 07 er liten.

Datoer og inntekter er de samme som i forrige figur, bortsett fra at syv måneder mangler, noen fra begynnelsen av grunnlinjen og noen fra godt inn i grunnlinjen. Nå har forholdet mellom tidsperioden og omsetningen blitt forstyrret av manglende perioder, og trendlinjen i diagrammet er blitt nesten horisontal, noe som indikerer et mye svakere forhold.

Du vil ikke kunne sette stor tillit til en prognose som er konstruert fra basislinjen i den andre figuren, selv om dataene som finnes i det er en delmengde av det samme som dataene i figuren figur. Leksjonen: Ordne for en basislinje som er full av påfølgende tidsperioder - eller ikke bry deg med en prognose.