Moving Average Besigheidstudies

Vind Besigheid Bewegende Gemiddeldes en Ekstrapolasie Hierdie twee metodes maak uitgebreide gebruik van verkope en ander data om voorspellings te maak oor die toekoms te maak. 'N bewegende gemiddelde neem 'n data-reeks en stryk die skommelinge in die data om 'n gemiddelde wys. Die doel is om uit te neem van die uiterstes van data van tydperk tot tydperk. Bewegende gemiddeldes is dikwels bereken op 'n kwartaallikse of weeklikse basis. Ekstrapolasie behels die gebruik van die historiese data gestig om voorspellings te maak oor toekomstige waardes te maak tendense. Die basiese aanname van ekstrapolasie is dat die patroon sal voortgaan om in die toekoms nie, tensy bewyse anders aandui. Om hierdie tegnieke verder te verstaan, kyk na die volgende grafiek wat kwartaalliks verkope (m) vir 'n groot besigheid van Q1 Year06 om K4 (Year10) toon: Die blou lyn toon die werklike kwartaallikse verkoopsyfer. Soos jy kan sien die verkope totale wissel kwartaal per kwartaal, hoewel jy dalk dink uit te kyk na die data wat die algehele tendens is vir 'n plek toename in verkope. Die rooi lyn toon die kwartaallikse bewegende gemiddelde. Dit word bereken deur die jongste vier kwartale van verkope (bv K1 K2 K3 K4) en dan deel deur vier. Hierdie tegniek stryk uit die kwartaallikse variasies en gee 'n goeie aanduiding van die algehele tendens in kwartaallikse verkope. As ons kyk na die grafiek, hoe kan bewegende gemiddeldes en ekstrapolasie hulp bestuur voorspel verkope van Year11 af Die bewegende gemiddelde help wys op die groei tendens (uitgedruk as 'n persentasie groeikoers), en dit is Hy wat so ekstrapolasie eerste sou gebruik om die pad van voorspel toekomstige verkope. Dit kan wiskundig gedoen word met behulp van 'n sigblad. Alternatiewelik kan 'n geëkstrapoleer tendens eenvoudig onttrek word op die grafiek as 'n rowwe skatting, soos hieronder getoon: Hoe bruikbaar is ekstrapolasie Die belangrikste voordele en nadele word hieronder opgesom: Voordele van die gebruik van ekstrapolasie 'n eenvoudige metode van die voorspelling nie veel data vereis Vinnige en goedkoop nadele van die gebruik van ekstrapolasie Onbetroubare as daar beduidende fluktuasies in historiese data Aanvaar afgelope tendens sal voortgaan om in die toekoms onwaarskynlik in baie mededingende sake-omgewings Ignoreer kwalitatiewe faktore (bv veranderinge in smaak amp modes) Explore besigheid maak gebruik van bewegende gemiddeldes - by tutor2u HQ Ive probeer om my kop rond waar ons webwerf sal wees in 1-2 jaar kry - 'n soort van 'n voorspelling van die verkoop, maar met behulp van volume nie waarde data. So het ek gedink id probeer 'n paar bewegende gemiddeldes (BUSS3 - verkope vooruitskatting). . Wat my gevra om die oefening was 'n paar goeie nuus van ons Google Analytics diens ( 'n klein stukkie van kode op elke T2U webblad rekords elke denkbare stukkie van die aktiwiteit op die werf probeer ons verby 'n groot mylpaal vir ons verlede week - 1000000 maandelikse unieke . gebruikers op die www. tutor2u site vir die eerste maand sedert ons begin met behulp van Google Analytics (terug in Augustus 2006) Ek is bewus dat die daaglikse webwerf verkeer (vraag) styg en af ​​in 'n soortgelyke patroon elke week (besige Maandag - Donderdag baie stiller op Vrydag, Saterdag en Sondag). Daar is ook goed gevestigde seisoenale pieke en trôe in ons webwerf verkeer. dit is baie besig in die aanloop tot die eksamen en gedurende die derde kwartaal-time dit gaan baie stiller gedurende die skoolvakansie (alhoewel nie soveel tydens die kritieke Paasfees hersiening tydperk) Maar wat van die tendens wat beteken die data show, en ons kan 'n soortgelyke tendens oor die volgende jaar of twee ekstrapoleer ek begin deur te kyk na 'n maatstaf van die webwerf aktiwiteit -. die aantal mense wat kry die daaglikse Google feed Burner RSS-voer van ons ekonomie blog afgelewer word by hul posbus. Ekonomie was ons eerste onderwerp, en weve aangebied om 'n RSS feed vir net meer as drie jaar nou (voed vir ander vakke is later bygevoeg). Die data van Google Feed Burner het wye variasie in die aantal mense wat op 'n inhoud skakel klik elke dag. Hierdie variasies wat veroorsaak word deur die tydsberekening en seisoenale probleme hierbo, maar ook deur die volume en aard van die nuwe inhoud in die daaglikse voer. Maar die 30-daagse bewegende gemiddelde van mense besoek die ekonomie blog via Feed Burner toon 'n baie duidelik tendens lyn: Kan ek redelik ekstrapoleer verdere groei in hierdie data vir 2010 en 2011 Moontlik. Theres niks in die historiese data na 'n waarskynlike stert-af in RSS inskrywing stel. En Im vol vertroue dat ons kan voortgaan om baie nuttige inhoud toe te voeg tot die ekonomie blog wat intekenare sal aanmoedig om te klik op hul RSS of daaglikse e-pos. Maar as die aantal deelnemers groei (byvoorbeeld die EBEA het 'n ekonomie blog begin, soos het Philip Allan updates), dan moet ons harder kompeteer vir gebruikers aandag. Aan die ander kant, is al hoe meer onderwysers gebruik te maak van RSS feeds om hulle te help filter die beskikbare inligting op die Web, so miskien kan ons voortgaan om te tap in daardie tendens. As ek kyk na die datastel van die daaglikse besoekers, is 'n ander bewegende gemiddelde vereis. Ek moet iets wat ideaal stryk uit die weeklikse en seisoenale variasies. So, dit keer dat ek besluit om 'n 365-daagse bewegende gemiddelde. Maw die gemiddelde aantal daaglikse unieke webwerf gebruikers, maar bereken oor die afgelope 365 dae. Die onderstaande grafiek illustreer die spesifieke tendens lyn: Die tendenslyn toon 'n minder oortuigende saak vir ekstrapolasie. Dit lyk of ons flatlined vir 'n jaar of so terug in die middel-tot-laat 2007 en vroeg in 2008. Dit is net omdat ons ons nuwe onderwerp blogs wat weve n vinnige groei in die daaglikse unieke webwerf gebruikers gesien van stapel gestuur. Dit blyk dat ons 'n nuwe daaglikse hoë getref byna elke week onlangs. Maar iemand kyk na 'n belegging in die webwerf wil 'n skerper gradiënt toesien dat 365-daagse bewegende gemiddelde Ek suspectmoving Gemiddeld 'n tegniese ontleding termyn beteken dat die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n bepaalde tydperk (die mees algemene is 20, 30, 50, 100 en 200 dae), gebruik om neigings pryse sien deur plat te slaan uit groot skommelinge. Dit is miskien die mees gebruikte veranderlike in tegniese ontleding. Bewegende gemiddelde data word gebruik om kaarte wat wys of 'n aandele prys is trending op of af te skep. Hulle kan gebruik word om die daaglikse, weeklikse, of maandelikse patrone op te spoor. Elke nuwe dae (of weke of maande) getalle bymekaar getel om die gemiddelde en die oudste getalle word dus gedaal, die gemiddelde beweeg met verloop van tyd. Oor die algemeen. hoe korter die tyd gebruik, hoe meer vlugtige die pryse sal verskyn, so byvoorbeeld 20 dae bewegende gemiddelde lyne is geneig om te beweeg op en af ​​meer as 200 dae - bewegende gemiddelde lyne. ware krag indeks Kairi Relatiewe indeks (KRI) MTA indeks forex EA eksponensiële bewegende gemiddelde mediaan koevert hoog-laag-indeks oorgekoop / oorverkoopte aanwyser kijun lyn Kopiereg kopieer 2016 WebFinance, Inc. Alle regte voorbehou. Ongemagtigde duplisering, in die geheel of gedeeltelik, is streng prohibited. Moving gemiddeldes As hierdie inligting is geplot op 'n grafiek, dit lyk soos volg: Dit wys dat daar 'n wye variasie in die aantal besoekers na gelang van die seisoen. Daar is veel minder in die herfs en winter as die lente en somer. Maar, as ons wou 'n tendens in die aantal besoekers te sien, ons kan 'n 4-punt bewegende gemiddelde te bereken. Ons doen dit deur om die gemiddelde aantal besoekers in die vier hoeke van 2005: Dan kry ons die gemiddelde aantal besoekers in die laaste drie kwartale van 2005 en die eerste kwartaal van 2006: Toe die laaste twee kwartale van 2005 en die eerste twee kwartale 2006: Let daarop dat die laaste gemiddelde ons kan vind is vir die laaste twee kwartale van 2006 en die eerste twee kwartale van 2007. ons plot die bewegende gemiddeldes op 'n grafiek, om seker te maak dat elke gemiddelde is geplot in die middel van die vier kwartale dit dek: Ons kan nou sien daar is 'n baie effense afwaartse neiging in visitors. moving gemiddelde gemiddeld van tydreeksdata (waarnemings eweredig gespasieerde in tyd) van 'n paar agtereenvolgende tydperke. Genoem beweeg omdat dit voortdurend recomputed as nuwe data beskikbaar raak, dit vorder deur die val van die vroegste waarde en die toevoeging van die jongste waarde. Byvoorbeeld, kan die bewegende gemiddelde van ses maande verkoop word bereken deur die gemiddelde van verkope van Januarie tot Junie, dan is die gemiddeld van verkope van Februarie tot Julie dan Maart tot Augustus en so aan. Bewegende gemiddeldes (1) verminder die effek van tydelike verskille in data, (2) die verbetering van die passing van data om 'n lyn ( 'n proses genaamd smoothing) om die data in tendens duideliker wys, en (3) na vore te bring enige waarde bo of onder die tendens. As jy iets met 'n baie hoë variansie is die berekening van die beste wat jy kan in staat wees om te doen, is uit die bewegende gemiddelde. Ek wou weet wat die bewegende gemiddelde was van die data, so ek sal 'n beter begrip van hoe ons doen het. As jy probeer om uit te vind 'n paar nommers wat verander dikwels die beste wat jy kan doen is om te bereken die bewegende gemiddelde. Die beste van BusinessDictionary, daaglikse afgelewer