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Movindo médias no suplemento de análise de dados Excel Excel Forecast Forecast para Dummies, 2nd Edition Depois de ter o suplemento Excel Data Analysis instalado e you8217ve disponibilizado para o Excel, você pode selecionar qualquer um deles Ferramentas de análise e execute essa análise nos dados de entrada que você fornece. No mundo da previsão, isso significa a linha de base que você coletou e estruturou corretamente em uma planilha. A primeira ferramenta que você pode considerar se apenas porque it8217s é o mais fácil de usar e entender é a ferramenta de média móvel. Como sempre com o add-in, comece indo para a guia Dados da Ribbon8217s e escolha Análise de dados. Na caixa de listagem Ferramentas de análise, selecione Moeda móvel e clique em OK. A caixa de diálogo Média móvel, mostrada aqui, aparece. Dia de mudança: chegando de lá para lá. Tão fácil quanto as médias móveis são configurar e entender, você assumirá uma responsabilidade adicional quando você decidir prever com eles. A questão é quantos períodos de tempo da linha de base você deve incluir em cada média móvel. Use o mesmo número de observações reais no cálculo de cada média móvel. Se a primeira média móvel que você tenha calculado no Excel usa três períodos da linha de base, todas as médias móveis na sua previsão usam três períodos. Você deseja selecionar o número certo de períodos: se você usar muito poucas, as previsões responderão a choques aleatórios na linha de base, quando o que você está depois é suavizar os erros aleatórios e se concentrar nos drivers reais de seus resultados de vendas. Se você usa muitos, as previsões ficam para trás de mudanças reais e persistentes no nível da linha de base talvez muito longe para você reagir de forma eficaz. Quando você decide usar a ferramenta Moeda móvel ou, em termos gerais, usar as médias móveis, independentemente de usar a ferramenta ou inserir as fórmulas você mesmo, tomando uma posição sobre o efeito de valores de linha de base recentes em relação ao efeito de valores de linha de base mais distantes. Suponha que você tenha uma linha de base que se estenda de janeiro de 2017 a dezembro de 2017, e você usa uma média móvel de três meses dos resultados de vendas para suas previsões. A previsão para janeiro de 2017 seria a média dos resultados de outubro, novembro e dezembro de 2017. Essa previsão depende inteiramente do último trimestre de 2017 e é matematicamente independente dos três primeiros trimestres de 2017. E se, em vez disso, você tivesse escolhido Uma média móvel de seis meses. Em seguida, a previsão de janeiro de 2017 seria baseada na média de julho a dezembro de 2017. Seria inteiramente dependente do segundo semestre de 2017 e a primeira metade de 2017 não teria influência direta sobre janeiro Previsão de 2017. Pode muito bem ser que qualquer uma dessas situações ou outra, como uma média móvel de dois meses é exatamente o que você deseja. Por exemplo, você pode precisar de sua previsão para enfatizar os resultados recentes. Essa ênfase pode ser especialmente importante se você suspeitar que um evento recente, como uma mudança significativa em sua linha de produtos, terá um efeito nas vendas. Por outro lado, você pode não querer enfatizar demais os resultados de vendas recentes. Enfatizar resultados de vendas recentes pode obscurecer o que acontece com sua linha de base no longo prazo. Se você não tiver certeza de quanto enfatizar os resultados recentes, você tem algumas boas opções: Experimente diferentes números de períodos de tempo para fazer suas médias móveis. Esta abordagem é muitas vezes melhor. Use o alisamento exponencial, que usa toda a linha de base para obter uma previsão, mas dá maior peso aos valores de linha de base mais recentes. O alisamento exponencial dá um pouco menos de peso para o valor da linha de base seguinte ao último, um pouco menos de peso para aquele antes disso, e assim por diante, de volta ao primeiro valor da linha de base, que tem a menor influência no próximo previsão. Médias móveis e linhas de base estacionárias As médias móveis são adequadas às linhas de base estacionárias (linhas de base cujos níveis geralmente não aumentam ou diminuem durante um longo período de tempo). Você pode usar médias móveis com linhas de base que tendem para cima ou para baixo, mas geralmente deve deformá-las primeiro ou então use um dos modelos de média móvel mais complicados. Como você diz uma linha de base estacionária de uma que está tendendo para cima ou para baixo Uma maneira é olhar para ele. A figura a seguir tem um exemplo. A linha de base certamente parece estacionária. Tem picos e picos e vales, mas, em geral, a linha de base não parece ter tendência para cima ou para baixo. O problema com apenas olhar para a linha de base é que, por vezes, não é inteiramente claro se esta é estacionária ou tendencial. O que você acha da linha de base mostrada na figura seguinte? Olhando para o gráfico, é difícil dizer se a linha de base está parada. Pode ser, mas, novamente, pode realmente estar se desviando gradualmente. Você pode fazer um teste rápido, verificando a correlação entre data e receita.
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