ด้านหน้า ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ คำนวณ

TC2000 บทความการสนับสนุนค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบแถวหน้า FWMA v16 การคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบย้ายด้านหน้าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบแถวหน้าจะไม่ได้สร้างขึ้นในเกณฑ์ภาษาเกณฑ์ส่วนบุคคล แต่การสร้าง FWMA ใน PCF ค่อนข้างตรงไปตรงมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักด้านหน้า คำนวณโดยใช้แถบช่วงของข้อมูลดังนั้นค่าการเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนัก 2 ช่วงก่อนหน้าต้องใช้ข้อมูล 2 บาร์ในการคำนวณและค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่ถอยหลัง 30 ครั้งต้องใช้ข้อมูล 30 bars ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียกว่า weighted front เนื่องจากข้อมูลใหม่จะได้รับ น้ำหนักที่มากขึ้นกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าในการคำนวณแต่ละแถบเก่าจะลดปัจจัยที่ใช้สำหรับการคำนวณโดย 1 เมื่อคุณ don t นับส่วนที่ใช้สำหรับการคำนวณเป็นทั้งแถบใหม่ล่าสุดจะถูกคูณด้วยระยะเวลาแล้วแต่ละแถบเก่าจะลดนี้ หนึ่งจนกว่าข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดที่ใช้ในการคำนวณจะคูณด้วย 1 ผลลัพธ์จะหารด้วยผลรวมของปัจจัยที่ใช้สำหรับแต่ละบาร์ดังนั้นระยะเวลา 2 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักด้านหน้าสามารถคำนวณได้ดังต่อไปนี้ซึ่งสามารถอธิบายได้ดังต่อไปนี้และสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักย้อนหลังได้ 3 ช่วงเวลาดังนี้ 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1. สามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบดังกลาวไดอยางตอไปรูปแบบดังกลาวเปนคาที่เพิ่มขึ้นคุณจะอยูที่นี่ตัวบ่งชี้ไลบรารีการเคลื่อนที่เฉลี่ยค่าเฉลี่ย Average. Moving ถูกใช้เพื่อราบเรียบ TC2000 มีสามประเภทที่แตกต่างกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้น้ำหนักเท่ากันกับแต่ละจุดข้อมูลในงวดถ้าระยะเวลาเป็น 3 และจุดข้อมูลสามจุดสุดท้ายคือ 3, 4 และ 5 ค่าเฉลี่ยล่าสุดจะเท่ากับ 3 4 5 3 4 หารด้วยสามเนื่องจาก มีสามจุดข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ EMA บางครั้งเรียกว่าค่า EWMA ที่ถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลังสองให้ใช้ปัจจัยการถ่วงน้ำหนักที่ลดจำนวนเชิงซ้อนการถ่วงน้ำหนักของจุดข้อมูลแต่ละรุ่นจะลดลงอย่างมากชี้ให้เห็นความสำคัญมากขึ้นกับข้อสังเกตล่าสุดในขณะที่ยังคงไม่ทิ้งอายุ การสังเกตการณ์ทั้งหมดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยที่ชี้แจงจะช่วยให้ข้อมูลล่าสุดมีค่าเฉลี่ยเพื่อส่งผลกระทบต่อค่าเฉลี่ยมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าคำนวณได้ ated แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเลขคณิต แต่ก็ยังช่วยให้ข้อมูลล่าสุดน้ำหนักมากขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 5 ถัวเฉลี่ยหน้าจะถูกคำนวณดังนี้ C เป็นแถบล่าสุด C4 เป็น 4 บาร์ที่ผ่านมาหน้าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก C 5 C1 4 C2 3 C3 2 C4 15 คุณสามารถดูว่าประเภทเฉลี่ยที่แตกต่างกันให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันทั้งสามค่าเฉลี่ยจะถูกวางแผนโดยใช้ช่วงเวลา 30 สีแดงที่เรียบง่ายสีเหลืองที่มีหน้าเป็นสีฟ้านอกจากนี้คุณสามารถเลือกองค์ประกอบของราคาที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ย , Open, High, Low หรือ Typical Price. Moving มีพารามิเตอร์ Offset ที่ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนค่าเฉลี่ยของพล็อตไปข้างหน้าหรือย้อนหลังได้ค่าออฟเซตเชิงลบซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคำนวณสิ่งที่เรียกกันทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่ได้ ย้ายค่าเฉลี่ยใน Investopedia โปรดส่งคำถามและข้อคิดเห็นทั้งหมดเกี่ยวกับ TC2000 เวอร์ชัน 12 ไปหากต้องการความช่วยเหลือด้านเทคนิคโปรดติดต่อฝ่ายสนับสนุนด้านเทคนิคของเราลิขสิทธิ์ 2011 โดย Worden. Exponential S moothing Explained. Copyright เนื้อหาในการป้องกันลิขสิทธิ์และไม่สามารถใช้ได้สำหรับการตีพิมพ์เมื่อคนแรกที่พบคำ Smoothing Exponential ระยะที่พวกเขาอาจคิดว่าเสียงเหมือนนรกของจำนวนมากเรียบอะไรเรียบเป็นพวกเขาก็เริ่มวาดภาพการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ที่น่าจะต้องการปริญญาในคณิตศาสตร์ที่จะเข้าใจและหวังว่าจะมีในตัวฟังก์ชัน Excel ใช้ได้ถ้าพวกเขาเคยต้องทำมันความเป็นจริงของการเรียบเรียงชี้แจงอยู่ไกลน้อยมากและบาดแผลน้อยลงความจริงคือการทำให้เรียบเรียบเป็น การคำนวณง่ายมากที่บรรลุผลงานค่อนข้างง่ายเพียงแค่มีชื่อที่ซับซ้อนเนื่องจากสิ่งที่เกิดขึ้นทางเทคนิคอันเป็นผลมาจากการคำนวณแบบง่ายๆนี้เป็นเพียงเล็กน้อยที่ซับซ้อนเพื่อให้เข้าใจถึงการเรียบขึ้นเรื่อย ๆ จะช่วยให้เริ่มต้นด้วยแนวคิดทั่วไปในการทำให้เรียบและคู่ ของวิธีการทั่วไปอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อให้เกิดความราบเรียบการเรียบคืออะไรการปรับความเรียบเป็นกระบวนการทางสถิติที่พบบ่อยมากใน fac t เรามักพบข้อมูลที่ราบรื่นในรูปแบบต่างๆในชีวิตประจำวันของเราทุกๆครั้งที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางสิ่งบางอย่างคุณกำลังใช้ตัวเลขที่ราบเรียบหากคุณคิดถึงเหตุผลที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางอย่างคุณจะทำได้อย่างรวดเร็ว เข้าใจแนวคิดของการทำให้เรียบตัวอย่างเช่นเราเพิ่งมีประสบการณ์ฤดูหนาวที่อบอุ่นที่สุดในประวัติเราสามารถหาจำนวนนี้ได้อย่างไรเราเริ่มต้นด้วย datasets ของอุณหภูมิสูงและต่ำรายวันสำหรับช่วงที่เราเรียกว่าฤดูหนาวสำหรับแต่ละปีในประวัติศาสตร์ที่บันทึกไว้ เรามีพวงของตัวเลขที่กระโดดรอบไม่น้อยก็ไม่เหมือนทุกวันในฤดูหนาวนี้คืออุ่นกว่าวันที่สอดคล้องกันจากปีก่อนหน้าทั้งหมดเราต้องเป็นตัวเลขที่เอาทั้งหมดกระโดดนี้รอบจากข้อมูลเพื่อให้เราได้ง่ายขึ้นสามารถเปรียบเทียบหนึ่ง ฤดูหนาวไปข้างหน้าลบกระโดดรอบในข้อมูลที่เรียกว่าเรียบและในกรณีนี้เราก็สามารถใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเพื่อบรรลุการราบเรียบคาดการณ์อุปสงค์ในเราใช้เรียบเพื่อลบ vari สุ่ม เสียงรบกวนจากความต้องการในอดีตของเราสิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถระบุรูปแบบความต้องการได้ดีขึ้นตามหลักแนวโน้มและฤดูกาลและระดับความต้องการที่สามารถนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตความต้องการเสียงดังกล่าวเป็นแนวคิดเดียวกับการกระโดดข้ามรอบข้อมูลอุณหภูมิโดยเด็ดขาด วิธีการทั่วไปที่ผู้คนเอาเสียงรบกวนออกจากประวัติความต้องการคือการใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายหรือโดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของช่วงเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยและช่วงเวลาเหล่านั้นจะเลื่อนตามเวลาที่ผ่านไปตัวอย่างเช่นถ้าฉัน โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนและวันนี้คือวันที่ 1 พฤษภาคมฉันใช้ค่าเฉลี่ยความต้องการที่เกิดขึ้นในเดือนมกราคมกุมภาพันธ์มีนาคมและเมษายนในวันที่ 1 มิถุนายนฉันจะใช้ความต้องการตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์มีนาคมเมษายนและพฤษภาคม ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเราใช้ค่าความสำคัญเดียวกันกับแต่ละค่าในชุดข้อมูลในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนแต่ละเดือนแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 ค่าเมื่อใช้ประวัติความต้องการเป็นค่า pro คาดว่าความต้องการในอนาคตและแนวโน้มในอนาคตโดยเฉพาะอย่างยิ่งจะสรุปได้ว่าคุณต้องการให้ประวัติล่าสุดมีผลกระทบมากขึ้นกับการคาดการณ์ของคุณเราสามารถปรับการคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเราเพื่อใช้น้ำหนักต่างๆในแต่ละช่วงเวลาเพื่อให้ได้ความต้องการของเรา ผลลัพธ์เราแสดงน้ำหนักดังกล่าวเป็นเปอร์เซ็นต์และน้ำหนักรวมทั้งหมดสำหรับทุกช่วงเวลาต้องเพิ่มขึ้น 100 ดังนั้นหากเราตัดสินใจว่าเราต้องการใช้ 35 เป็นน้ำหนักในช่วงเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 4 เดือนของเราเราสามารถ ลบ 35 จาก 100 เพื่อหาว่าเราเหลือเหลืออีก 65 รายการในช่วงเวลาอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นเราอาจจบลงด้วยการให้น้ำหนัก 15, 20, 30 และ 35 ตามลำดับเป็นเวลา 4 เดือน 15 20 30 35 100. การเพิ่มความเรียบเป็นพิเศษ ถ้าเรากลับไปใช้แนวความคิดในการใช้น้ำหนักกับงวดล่าสุดเช่น 35 ในตัวอย่างก่อนหน้านี้และการกระจายน้ำหนักที่เหลือคำนวณโดยการหักน้ำหนักงวดล่าสุดของ 35 จาก 100 เป็น 65 เรามีการสร้างบล็อคพื้นฐาน สำหรับ r การคำนวณการคำนวณหาค่าการชี้แจงของเราการป้อนข้อมูลการควบคุมของการคำนวณการคำนวณแบบเรียบเป็นที่รู้จักกันว่าเป็นปัจจัยการปรับให้ราบเรียบหรือที่เรียกว่าค่าคงที่ที่ราบเรียบเป็นหลักแสดงถึงการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดดังนั้นเราจึงใช้ 35 เป็นน้ำหนักสำหรับล่าสุด ในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเรายังสามารถเลือกที่จะใช้ 35 เป็นปัจจัยการทำให้ราบเรียบในการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนของเราเพื่อให้ได้ผลที่คล้ายกันความแตกต่างกับการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนแทนก็คือเราต้องคิดว่าน้ำหนักเท่าไร นำไปใช้กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ปัจจัยการทำให้ราบรื่นถูกใช้เพื่อทำโดยอัตโนมัติดังนั้นนี่คือส่วนที่เป็นส่วนถ้าเราใช้ 35 เป็นปัจจัยการปรับให้เรียบการถ่วงน้ำหนักของความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดจะเป็น 35 การถ่วงน้ำหนักของ ระยะเวลาที่ต้องการระยะเวลาก่อนที่จะล่าสุดจะเป็น 65 จาก 35 65 มาจากหัก 35 จาก 100 นี้เท่ากับ 22 75 น้ำหนัก สำหรับระยะเวลาที่คุณทำคณิตศาสตร์ความต้องการระยะเวลาถัดไปล่าสุดจะเป็น 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 14 79 ระยะเวลาก่อนที่จะมีน้ำหนักเป็น 65 จาก 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 9 61 , และอื่น ๆ และสิ่งนี้จะย้อนกลับไปในทุกช่วงเวลาก่อนหน้าของคุณตลอดทางย้อนกลับไปยังจุดเริ่มต้นของเวลาหรือจุดที่คุณเริ่มใช้การทำให้เรียบอย่างละเอียดสำหรับรายการที่เฉพาะเจาะจงคุณอาจจะคิดว่าดูเหมือนว่าเป็นจำนวนมาก คณิตศาสตร์ แต่ความงามของการคำนวณการคำนวณหาผลคูณคือแทนที่จะต้องคำนวณใหม่ในแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่คุณได้รับความต้องการของช่วงเวลาใหม่คุณก็ใช้ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนจากงวดก่อนหน้าเพื่อแสดงช่วงก่อนหน้าทั้งหมด คุณสับสนยังจะทำให้รู้สึกมากขึ้นเมื่อเราดูการคำนวณที่เกิดขึ้นจริงโดยปกติเราจะอ้างถึงผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณความลื่นเป็นประมาณการระยะเวลาต่อไปในความเป็นจริงการคาดการณ์ที่ดีที่สุดต้องเป็น litt le ทำงานมากขึ้น แต่สำหรับวัตถุประสงค์ของการคำนวณเฉพาะนี้เราจะเรียกมันว่าเป็นคาดการณ์การคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนดังต่อไปนี้ความต้องการของช่วงล่าสุดของคูณด้วยปัจจัยการปรับให้เรียบ PLUS การคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดที่คูณด้วย หนึ่งลบด้วยความราบเรียบ factor. D ความต้องการของช่วงเวลาล่าสุด S ปัจจัยการทำให้ราบรื่นเป็นตัวแทนในรูปแบบทศนิยมดังนั้น 35 จะแสดงเป็น 0 35 F ในช่วงเวลาล่าสุดที่คาดการณ์เอาท์พุทของการคำนวณการปรับให้เรียบจากงวดก่อนหน้านี้สมมติว่าการปรับให้ราบเรียบ factor ของ 0 35.It doesn t get ง่ายมากกว่า that. s ที่คุณสามารถดูทั้งหมดที่เราต้องการสำหรับการป้อนข้อมูลที่นี่เป็นความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดและการคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดเราใช้ปัจจัยราบเรียบให้มากที่สุด ระยะเวลาของความต้องการในแบบเดียวกับที่เราต้องการในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากนั้นเราจะใช้การถ่วงน้ำหนักที่ยังเหลืออยู่ 1 ลบด้วยปัจจัยการทำให้ราบเรียบไปยังการคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดนับตั้งแต่ช่วงก่อนหน้านี้ cast ถูกสร้างขึ้นตามความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้าและการคาดการณ์ของช่วงก่อนหน้าซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้านั้นและการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการในช่วงก่อนหน้านั้นและ สำหรับช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับช่วงเวลาก่อนหน้านี้คุณสามารถดูได้ว่าความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทั้งหมดเป็นอย่างไรในการคำนวณโดยไม่มีการย้อนกลับและคำนวณอะไรใหม่และนั่นคือสิ่งที่ผลักดันความนิยมเริ่มต้นของการชี้แจง การปรับให้เรียบไม่ได้เพราะการปรับให้เรียบทำได้ดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเนื่องจากการคำนวณในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้นและเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องคิดถึงการถ่วงเวลาก่อนหน้านี้หรือช่วงก่อนหน้านี้ เพื่อใช้เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คุณต้องการและเพราะมันฟังดูเย็นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่แท้จริงในความเป็นจริงอาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักให้ค่า flexibi มากขึ้น lity เนื่องจากคุณสามารถควบคุมน้ำหนักของช่วงเวลาก่อนหน้านี้ได้มากขึ้นความเป็นจริงอาจเป็นผลที่น่านับถือดังนั้นทำไมคุณถึงไม่ไปกับการออกเสียงที่ง่ายและเย็นกว่า Smoothing ที่เป็นค่าลบใน Excel ลองดูว่านี่จะเป็นจริงในสเปรดชีตด้วย เนื้อหาจริงเนื้อหาลิขสิทธิ์ถูกป้องกันลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีต Excel ที่มีความต้องการใช้งานเป็นเวลา 11 สัปดาห์และมีการคาดการณ์ที่ราบเรียบตามการคำนวณซึ่งคำนวณจากความต้องการดังกล่าวที่ฉันเคยใช้ปัจจัยการทำให้ราบเรียบเป็น 25 0 25 ในเซลล์ C1 เซลล์ที่ใช้งานอยู่ในขณะนี้คือเซลล์ M4 ซึ่งมีการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 12 คุณสามารถดูได้ในแถบสูตรสูตรคือ L3 C1 L4 1- C1 ดังนั้นปัจจัยการผลิตโดยตรงเพียงอย่างเดียวในการคำนวณนี้คือเซลล์ที่ต้องการช่วงก่อนหน้า L3 ช่วงก่อนหน้าของเซลล์ที่คาดการณ์ไว้ Cell L4 และปัจจัยการทำให้ราบรื่น Cell C1 แสดงเป็นค่าสัมบูรณ์ของเซลล์แบบ C1 เมื่อเราเริ่มคำนวณค่าความชันแบบชี้แจงเราจำเป็นต้องเสียบค่าสำหรับการคาดการณ์ครั้งที่ 1 ด้วยตนเอง ใน Cell B4 แทนที่จะเป็นสูตรเราก็พิมพ์ตามความต้องการจากช่วงเวลาเดียวกันกับที่คาดไว้ใน Cell C4 เรามีการคำนวณการทำให้เรียบเป็นลำดับ 1 B3 C1 B4 1- C1 จากนั้นเราจะคัดลอกเซลล์ C4 และวางในเซลล์ D4 ผ่าน M4 เพื่อเติมส่วนที่เหลือของเซลล์คาดการณ์ของเราตอนนี้คุณสามารถดับเบิ้ลคลิ๊กที่เซลล์คาดการณ์เพื่อดูได้จากช่วงคาดการณ์ของเซลล์ที่คาดการณ์ไว้และเซลล์ความต้องการของช่วงก่อนหน้านี้ดังนั้นการคำนวณการคำนวณแบบเลขยกกำลังตามลำดับจะสืบทอดเอาท์พุทของ การคำนวณการชดเชยความละเอียดก่อนหน้านี้เป็นความต้องการของแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ในการคำนวณช่วงเวลาล่าสุดแม้ว่าการคำนวณดังกล่าวไม่ได้อ้างอิงถึงช่วงเวลาก่อนหน้านี้โดยตรง แต่หากต้องการได้รับจินตนาการคุณสามารถใช้ฟังก์ชันก่อนหน้าของ Excel ในการดำเนินการ นี้คลิกเซลล์ M4 แล้วบนแถบเครื่องมือริบบิ้น Excel 2007 หรือ 2010 คลิกแท็บสูตรจากนั้นคลิก Trace Precedents จะวาดสายเชื่อมต่อกับระดับที่ 1 ของ precedent แต่ถ้าคุณเก็บ cli cking ร่องรอย Precedents จะวาดเส้นเชื่อมต่อกับงวดก่อนหน้าทั้งหมดเพื่อแสดงความสัมพันธ์ที่สืบทอดขณะนี้ให้ s ดูสิ่งที่ชี้แจง smoothing ได้สำหรับเรารูปที่ 1B แสดงแผนภูมิเส้นของความต้องการและการคาดการณ์ของเรากรณีคุณดูวิธีการคาดการณ์การจัดส่งแบบเรียบเรียง exponentially ลบ ส่วนใหญ่ของความขรุขระกระโดดรอบจากความต้องการรายสัปดาห์ แต่ยังคงจัดการเพื่อทำตามสิ่งที่ดูเหมือนจะมีแนวโน้มสูงขึ้นในความต้องการนอกจากนี้คุณยังจะสังเกตเห็นว่าสายคาดการณ์เรียบมีแนวโน้มที่จะต่ำกว่าสายความต้องการนี้เรียกว่าล่าช้าแนวโน้มและ ผลข้างเคียงของกระบวนการทำให้ราบเรียบเมื่อใดก็ตามที่คุณใช้การปรับให้ราบเรียบเมื่อมีแนวโน้มเกิดขึ้นการคาดการณ์ของคุณจะล่าช้ากว่าแนวโน้มนี้เป็นจริงสำหรับเทคนิคการปรับให้ราบเรียบในความเป็นจริงถ้าเราดำเนินการต่อสเปรดชีตนี้และเริ่มต้นป้อนตัวเลขความต้องการที่ต่ำกว่า แนวโน้มลดลงคุณจะเห็นความต้องการลดลงสายและเส้นแนวโน้มย้ายไปข้างต้นก่อนที่จะเริ่มต้นที่จะปฏิบัติตามแนวโน้มลดลงนั่นคือเหตุผลที่ผมเคยกล่าวถึงการส่งออกจาก การคำนวณราบเรียบชี้แจงที่เราเรียกว่าการคาดการณ์ยังคงต้องทำงานเพิ่มเติมบางอย่างมีมากขึ้นในการคาดการณ์กว่าเพียงแค่เรียบออกกระแทกในความต้องการเราจำเป็นต้องทำการปรับเพิ่มเติมสำหรับสิ่งที่ต้องการล่าช้าแนวโน้มฤดูกาลรู้จักเหตุการณ์ที่อาจมีผลต่ออุปสงค์, ฯลฯ แต่ทั้งหมดที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้คุณอาจจะใช้เป็นคำเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ double-exponential และการปรับให้เรียบแบบสามขั้นตอนคำเหล่านี้ล้วนเป็นข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องปรับให้เรียบตามความต้องการหลายครั้งหากคุณทำได้ ต้องการ แต่ที่ไม่ได้จุดที่นี่คำเหล่านี้แสดงถึงการใช้ความเรียบเป็นทวีคูณในองค์ประกอบเพิ่มเติมของการคาดการณ์ดังนั้นด้วยการเรียบง่ายชี้แจงคุณจะเรียบความต้องการพื้นฐาน แต่มีสองเท่าเรียบคุณจะเรียบความต้องการฐานบวกแนวโน้ม, และด้วยการทำให้เรียบเรียบขึ้นสามเท่าคุณจะปรับความต้องการพื้นฐานพร้อมกับแนวโน้มบวกกับคำถามเกี่ยวกับฤดูกาลที่ถามกันบ่อยๆเกี่ยวกับ exponential smoo สิ่งที่ฉันจะได้รับปัจจัยการทำให้ราบรื่นของฉันไม่มีคำตอบขลังที่นี่คุณจะต้องทดสอบปัจจัยต่างๆราบเรียบกับข้อมูลความต้องการของคุณเพื่อดูสิ่งที่ทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมีการคำนวณที่สามารถตั้งค่าและเปลี่ยนปัจจัยการปรับให้เรียบโดยอัตโนมัติ แต่คุณต้องระมัดระวังกับพวกเขาไม่มีเพียงคำตอบที่สมบูรณ์แบบและคุณไม่ควรสุ่มสี่สุ่มห้าใช้การคำนวณใด ๆ โดยไม่มีการทดสอบอย่างละเอียดและพัฒนาความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในสิ่งที่คำนวณไม่ได้คุณควรใช้สถานการณ์ what-if เพื่อดู วิธีการคำนวณเหล่านี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการที่อาจไม่อยู่ในข้อมูลความต้องการที่คุณกำลังใช้สำหรับการทดสอบตัวอย่างข้อมูลที่ผมใช้ก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีมากสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องการทดสอบสถานการณ์อื่น ๆ บางอย่างตัวอย่างข้อมูลที่แสดงตัวอย่าง แนวโน้มที่มีแนวโน้มสูงขึ้นอย่างมาก บริษัท ขนาดใหญ่หลายแห่งที่มีซอฟต์แวร์คาดการณ์ราคาแพงมีปัญหาใหญ่ในอดีตที่ไม่ได้อยู่ในระยะไกล การตั้งค่าซอฟท์แวร์ของพวกเขาที่ถูกปรับแต่งเพื่อการเติบโตทางเศรษฐกิจ didn t ตอบสนองได้ดีเมื่อเศรษฐกิจเริ่มซบเซาหรือหดตัวสิ่งที่เกิดขึ้นเช่นนี้เกิดขึ้นเมื่อคุณ don t เข้าใจว่าซอฟต์แวร์คำนวณของคุณทำจริงหากพวกเขาเข้าใจระบบคาดการณ์ของพวกเขาพวกเขาจะได้รู้จักพวกเขาต้องการ เพื่อข้ามไปและเปลี่ยนแปลงบางสิ่งบางอย่างเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันเพื่อธุรกิจของพวกเขาดังนั้นคุณจึงมีพื้นฐานของการอธิบายเรียบอธิบายต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การเพิ่มประสิทธิภาพการชี้แจงในการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจริงตรวจสอบหนังสือของฉันการจัดการสินค้าคงคลัง Explained. Copyright Content on เป็นลิขสิทธิ์ที่มีการป้องกันและไม่สามารถใช้งานได้สำหรับการตีพิมพ์ David Piasecki เป็นเจ้าของ บริษัท Inventory Operations Consulting LLC ซึ่งเป็น บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังการจัดการวัสดุและการดำเนินงานคลังสินค้าเขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการจัดการการดำเนินงานและสามารถ ผ่านทางเว็บไซต์ของเขาซึ่งเขายังคงรักษา inf เพิ่มเติมที่เกี่ยวข้อง ormation. My ธุรกิจ