Time-Series TechniquesTime-series t

Time-Series Techniques

Time-series techniques are based on the interrelationship of four data patterns: level, trend, seasonality, and noise. Level is a horizontal sales history, or what sales patterns would be if there was no trend, seasonality, or noise. Trend is a continuing pattern of a sales increase or decrease, and that pattern can be a straight line or a curve. Seasonality is a repeating pattern of sales increases and decreases such as high sales every summer for air conditioners, high sales of agricultural chemicals in the spring, or high sales of toys in the fall. The point is that the pattern of high sales in certain periods and low sales in other periods repeats itself every year. Noise is ran- dom fluctuation—that part of the sales history that a time-series technique cannot explain. This does not mean the fluctuation could not be explained by regression analysis or judgment; it means the pattern has not happened consistently in the past, so the time-series technique cannot pick it up and forecast it.
Time-series techniques arrive at a forecast by assuming one or more of these pat- terns exist in a previous sales history and projecting these patterns into the future. Exponential smoothing is a common time-series technique.
Time-series techniques are often simple and inexpensive to use and require little data storage. Many of the techniques also adjust very quickly to changes in sales conditions and, thus, are appropriate for short-term forecasting. Time-series tech- niques, however, will probably be less accurate than correlation analysis if the fore- caster utilizes a time-series technique that assumes data patterns do not exist but are, in fact, in the sales history. Simple exponential smoothing assumes, for example, that the sales history consists of only level and noise. If trend and season- ality exist in the sales history, simple exponential smoothing will consistently err in its forecast.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อนุกรมเวลาเทคนิค

เทคนิคอนุกรมเวลาจะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ของคนทั้งสี่รูปแบบข้อมูล: ระดับแนวโน้ม, ฤดูกาลและเสียง ระดับเป็นประวัติศาสตร์การขายแนวนอนหรือสิ่งที่รูปแบบการขายจะถ้ามีแนวโน้มที่ไม่มีฤดูกาลหรือเสียง แนวโน้มเป็นรูปแบบที่ต่อเนื่องของยอดขายเพิ่มขึ้นหรือลดลงและรูปแบบที่อาจจะเป็นเส้นตรงหรือเส้นโค้งฤดูกาลเป็นรูปแบบการทำซ้ำของการเพิ่มยอดขายและลดเช่นการขายสูงในทุกฤดูร้อนสำหรับเครื่องปรับอากาศมียอดขายสูงของสารเคมีทางการเกษตรในฤดูใบไม้ผลิหรือการขายสูงของของเล่นในฤดูใบไม้ร่วง ประเด็นก็คือว่ารูปแบบของการขายในระดับสูงในบางช่วงและยอดขายที่ต่ำในช่วงเวลาอื่น ๆ ซ้ำตัวเองทุกปีเสียงคือวิ่ง Dom-ความผันผวนที่เป็นส่วนหนึ่งของประวัติศาสตร์การขายที่เทคนิคอนุกรมเวลาไม่สามารถอธิบาย นี้ไม่ได้หมายความว่ามีความผันผวนไม่สามารถอธิบายได้โดยการวิเคราะห์การถดถอยหรือการพิพากษามันหมายถึงรูปแบบที่ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในอดีตดังนั้นเทคนิคอนุกรมเวลาไม่สามารถรับมันได้และคาดการณ์มัน
.เทคนิคอนุกรมเวลามาถึงที่คาดการณ์โดยสมมติว่าหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งของเหล่านี้แพ็ตเทิร์นอยู่ในประวัติศาสตร์การขายก่อนหน้านี้และการฉายรูปแบบเหล่านี้ในอนาคต เรียบชี้แจงเป็นเทคนิคอนุกรมเวลาร่วมกัน.
เทคนิคอนุกรมเวลามักจะง่ายและราคาไม่แพงที่จะใช้และจำเป็นต้องมีการจัดเก็บข้อมูลเพียงเล็กน้อยหลายเทคนิคยังปรับอย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงในเงื่อนไขการขายและจึงมีความเหมาะสมสำหรับการพยากรณ์ระยะสั้น อนุกรมเวลาเทคโนโลยีทิ่จะ แต่อาจจะถูกต้องน้อยกว่าการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ถ้าล้อด้านหน้า-ใช้เทคนิคอนุกรมเวลาที่สันนิษฐานว่าเป็นรูปแบบข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ แต่ในความเป็นจริงในประวัติศาสตร์การขาย เรียบง่ายชี้แจงสมมติตัวอย่างเช่นที่ประวัติศาสตร์การขายประกอบด้วยระดับเท่านั้นและเสียง ถ้าแนวโน้มและฤดูกาลที่ ality อยู่ในประวัติศาสตร์การขายเรียบง่ายจะชี้แจงอย่างต่อเนื่องผิดพลาดในการคาดการณ์.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคเวลาชุด

เวลาชุดเทคนิคตาม interrelationship ของรูปแบบข้อมูลที่สี่: ระดับ แนวโน้ม seasonality และเสียงรบกวน ระดับคือ ประวัติขายแนวนอน หรือรูปแบบขายอย่างถ้ามีแนวโน้มไม่ seasonality หรือเสียงรบกวน แนวโน้มเป็นรูปแบบการขายเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่อง และรูปแบบที่สามารถเป็นเส้นตรงหรือเส้นโค้ง Seasonality คือ รูปแบบซ้ำขายเพิ่ม และลดลงเช่นขายสูงทุกร้อนสำหรับเครื่องปรับอากาศ ขายสารเคมีทางการเกษตรในฤดูใบไม้ผลิสูง หรือสูงขายของเล่นในฤดูใบไม้ร่วง จุดอยู่ที่รูปแบบของการขายสูงในช่วงเวลาและการขายต่ำสุดในรอบระยะเวลาอื่นซ้ำตัวเองทุกปี เสียงเป็นโดมวิ่งผันผวน — เป็นส่วนหนึ่งของงานขายเทคนิคเวลาชุดไม่สามารถอธิบาย ไม่นี้หมายถึง ไม่สามารถอธิบายการเคลื่อนที่ โดยการวิเคราะห์การถดถอยหรือพิพากษา หมายความว่า รูปแบบไม่เกิดอย่างต่อเนื่องในอดีต เทคนิคเวลาชุดไม่รับ และคาดการณ์นั้น
เทคนิคชุดเวลามาถึงที่การคาดการณ์ โดยสมมติว่า terns พัฒน์เหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งที่มีอยู่ในประวัติขายก่อนหน้า projecting รูปแบบเหล่านี้ในอนาคต ราบเรียบเนนได้เป็นชุดเวลาทั่วไปเทคนิค
ชุดเวลาเทคนิคมักง่าย และราคาไม่แพง และต้องการจัดเก็บข้อมูลน้อย เทคนิคต่าง ๆ มากมายยัง ปรับปรุงได้อย่างรวดเร็วกับการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขการขาย และ จึง เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์ระยะสั้น ชุดเวลาเทค-niques อย่างไรก็ตาม คงจะแม่นยำน้อยกว่าการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ถ้าลำเลียงสานแกนใช้เทคนิคเวลาชุดสมมติรูปแบบข้อมูลไม่มี แต่ นี้ ในความเป็นจริง ประวัติการขาย ราบเรียบเนนเรื่องสมมติ ตัวอย่างเช่น ว่า ประวัติการขายประกอบด้วยระดับและเสียงเท่านั้น ข้อผิดพลาดถ้าแนวโน้มและฤดูกาล ality อยู่ในประวัติการขาย ราบเรียบง่ายเนนจะสม่ำเสมอระดับในการคาดการณ์ของการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคนิคการใช้ เทคนิค

เวลา - Series time-series interrelationship อยู่บนพื้นฐานของสี่รูปแบบข้อมูลแนวโน้ม seasonality และเสียงรบกวน ระดับมีประวัติการขายในแนวนอนหรือว่าจะเป็นรูปแบบการขายหากไม่มีเสียงหรือ seasonality แนวโน้ม มีแนวโน้มเป็นรูปแบบอย่างต่อเนื่องในการเพิ่มยอดขายหรือลดลงและรูปแบบที่สามารถสายตรงหรือโค้งที่seasonality เป็นรูปแบบที่ซ้ำของการลดลงและเพิ่มยอดขายเช่นการขายสูงช่วงฤดูร้อนทุกครั้งสำหรับการขายเครื่องปรับอากาศสูงของสารเคมีทางการเกษตรในช่วงฤดูใบไม้ผลิที่สูงหรือการขายของของเล่นในฤดูใบไม้ร่วง จุดนัดพบคือที่รูปแบบการขายสูงในช่วงระยะเวลาที่เหมาะสมและการขายต่ำในช่วงเวลาอื่นๆย้อนรอยกลับมาทุกปีเสียงรบกวนมีประวัติวิ่ง - โดมความผันผวนที่ว่าเป็นส่วนหนึ่งของการขายที่เทคนิคเวลา - series ที่ไม่สามารถอธิบาย โรงแรมแห่งนี้ไม่ได้หมายความว่าความผันผวนที่ไม่ได้รับการอธิบายโดยคำพิพากษาหรือการวิเคราะห์ว่ารูปแบบที่ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในช่วงที่ผ่านมาเพื่อเทคนิคเวลา - Series ไม่สามารถหยิบขึ้นมาและการประมาณการนี้.
เทคนิคเวลา - series มาถึงที่คาดการณ์ว่าโดยสันนิษฐานว่าหนึ่งหรือมากกว่าของ PAT - , Terns และนกนางนวลเหล่านี้มีอยู่ในประวัติการขายก่อนหน้าและยื่นออกมารูปแบบเหล่านี้ในอนาคต การปรับความคมชัดของอย่างต่อเนื่องคือเทคนิคเทคนิค.
เวลา - Series เวลาร่วม - Series มักเป็นแบบเรียบง่ายและราคาไม่แพงมากนักในการใช้และต้องใช้การจัดเก็บข้อมูลน้อยมากจำนวนมากใช้เทคนิคการที่ยังมีการปรับเป็นอย่างมากได้อย่างรวดเร็วเพื่อการเปลี่ยนแปลงในเงื่อนไขการขายและมีความเหมาะสมสำหรับการประมาณการระยะสั้น เวลา - Series เทคโนโลยีขั้นสูง - niques แต่ถึงอย่างไรก็ตามจะได้ความถูกต้องน้อยกว่าการวิเคราะห์ความสัมพันธ์กันหากหน้า - ช่างหล่อที่จะใช้เทคนิคเวลา - series ที่จะสันนิษฐานว่ารูปแบบข้อมูลไม่มีอยู่แต่อยู่ในความเป็นจริงแล้วในประวัติศาสตร์การขายที่เป็นไปได้ การปรับความคมชัดของแบบเรียบง่ายอย่างต่อเนื่องสันนิษฐานว่าตัวอย่างเช่นที่ประวัติการขายที่ประกอบไปด้วยและไม่มีเสียงรบกวนระดับเท่านั้น. หากแนวโน้มและฤดูกาล - ality มีอยู่ในประวัติการขายอย่างต่อเนื่องการปรับความคมชัดของแบบเรียบง่ายที่จะเกิดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ของตน.
อย่างสม่ำเสมอ