Pendekatan Penguraian untuk Ramalan

Penguraian adalah teknik ramalan yang memisahkan atau menguraikan data sejarah menjadi komponen yang berbeza dan menggunakannya untuk membuat ramalan yang lebih tepat daripada garis arah aliran sederhana. Dengan meramalkan setiap komponen secara berasingan sebelum menggabungkannya, anda dapat menilai kepentingan masing-masing dan menekankan atau memberi potongan mengikut perubahan keadaan pasaran atau ekonomi.

Ramalan Dengan Trend Line

Cara termudah untuk meramalkan sebarang pemboleh ubah adalah dengan memperluas garis aliran berdasarkan data sejarah. Sama ada anda mencapainya secara manual dengan analisis regresi atau dengan menggunakan spreadsheet seperti Excel, anda dapat menentukan arah aliran dan memperluasnya ke masa depan. Kelemahan kaedah ini adalah bahawa ia tidak mengambil kira turun naik yang dapat diramalkan di sekitar arah aliran. Sebagai contoh, anda mungkin meramalkan unjuran penjualan runcit sebanyak 8 peratus untuk tahun depan berdasarkan maklumat sejarah, tetapi jika anda melihat penjualan suku keempat, ketika sebahagian besar perniagaan anda berlaku, anda akan kehilangan tanda jika anda tidak mengambil kira untuk variasi bermusim.

Pendekatan Penguraian

Pendekatan penguraian untuk peramalan menyedari bahawa ramalan tidak dapat diselesaikan melainkan anda memasukkan semua komponen data sejarah. Walaupun komponennya mungkin berbeza-beza, bergantung pada pemboleh ubah yang anda ramalkan, anda mungkin termasuk garis arah aliran jangka panjang, variasi kitaran seperti kitaran perniagaan, yang akan berubah-ubah di sekitar tren, dan pemboleh ubah bermusim, yang mungkin berdasarkan pada aktiviti pengguna cuaca atau percutian. Bergantung pada pemboleh ubah yang anda cuba ramalkan, anda juga boleh memasukkan pemboleh ubah mingguan.

Menguraikan Data Sejarah

Untuk menggambarkan bagaimana ramalan penguraian berfungsi, pertimbangkan memproyeksikan penjualan runcit sebagai contoh. Untuk memudahkan, anggap satu-satunya pemboleh ubah yang digunakan untuk trend jangka panjang adalah komponen bermusim. Anda boleh membuat garis aliran menggunakan analisis regresi. Untuk menentukan komponen bermusim, menggunakan data sejarah anda, bahagikan nilai jualan sebenar dengan nilai trend pada ketika itu. Setelah anda menyelesaikan ini untuk semua set data sejarah anda, anda boleh mengira purata bagi setiap empat musim untuk memperoleh faktor musim. Untuk memproyeksikan penjualan untuk suku keempat, kalikan nilai tren yang diunjurkan untuk suku yang akan datang dengan faktor musim. Unjuran yang anda hitung dengan kaedah ini lebih tepat daripada menggunakan garis arah sahaja.

Memperluas Model

Formula untuk meramalkan penjualan adalah R = ST, di mana "R" sama dengan hasil penjualan, "S" sama dengan komponen bermusim dan "T" adalah garis arah aliran yang mendasari. Model ini dapat dikembangkan untuk merangkumi komponen lain, seperti komponen kitaran. Jelas, semakin banyak komponen, semakin sukar pengiraannya, dan itulah ketika program seperti Excel berguna. Seperti semua model ramalan, terserah kepada anda untuk menafsirkan dan menjelaskan kepentingan data yang anda gunakan.