Узнайте, как применять метод Хольта-Винтерса для прогнозирования спроса с учетом тренда и сезонности. Читайте, как очистить данные от акций и рассчитать нужные коэффициенты.
Метод Хольта-Винтерса помогает строить прогноз спроса, когда продажи не стоят на месте, а растут или падают и зависят от времени года. Это способ учесть сразу три фактора: общий уровень, направление движения и повторяющиеся колебания.
Обычно новички считают прогноз спроса как среднее за последние три месяца. Это работает плохо, если товар имеет выраженную сезонность или быстро набирает популярность. Вы получите либо склад с неликвидом, либо пустые полки в пик продаж. Метод Хольта-Винтерса решает эту проблему, разделяя поведение покупателей на понятные части. В БрайтБорд мы знаем, что без учета этих компонентов ошибка прогноза может быть критичной.
Хороший прогноз отличает реальный рост интереса от временного сезонного всплеска.
Для качественного расчета нужно подготовить данные. Если загрузить в модель неочищенную историю, результат будет неверным.
Настройка метода сводится к разделению общего потока заказов на составляющие.
Прогноз = (Уровень + Тренд) * Индекс сезонности нужного месяца.
Даже проверенные модели ошибаются, если настройки сбились. Проверьте прогноз перед заказом.
Автоматизировать учет трендов и сезонных коэффициентов помогает БрайтБорд. Система сама очищает данные от акций и подбирает параметры, чтобы вы не тратили время на ручные настройки.
Прогнозирование - это процесс, а не разовая задача. Рынок меняется, и модель нужно корректировать.
Обычное среднее показывает общую картину и всегда запаздывает. Модель Хольта-Винтерса видит структуру данных: она понимает, что продажи растут (тренд) и знает, что в определенный месяц всегда пик (сезонность). Это дает более точный прогноз.
Для учета сезонности нужно минимум два полных цикла. Если сезонность годовая, нужны данные продаж за два года. Если данных меньше, модель не сможет отличить случайный всплеск от закономерности.
Если продажи стабильны и не растут, используйте упрощенную модель (просто сезонное сглаживание) или обычное среднее. Метод универсален: если тренд нулевой, он это учтет, но расчеты будут сложнее необходимого.
Акции искажают статистику. Перед расчетом сезонности нужно очистить историю: заменить акционные продажи на обычные средние значения. Иначе модель решит, что этот всплеск - естественная сезонность, и запланирует лишний товар на следующий год.
Нет, если продажи случаются раз в неделю или реже, этот метод работает плохо. Он лучше всего подходит для товаров со стабильным, но меняющимся спросом. Для редкого спроса нужны вероятностные модели.
Если вы хотите, чтобы анализ сезонности и построение прогноза происходили автоматически и без ошибок в Excel, попробуйте БрайтБорд. Мы помогаем компаниям держать запасы под контролем и видеть реальный спрос.
Узнайте, как оценивать точность прогнозирования спроса по MAPE и WAPE. Разберитесь, как находить смещение в планах, чтобы сократить неликвиды и избежать дефицита на полках.
Как сравнить системы прогнозирования спроса по точности, стоимости и удобству. Разбираем ключевые критерии выбора ПО для автоматизации закупок и управления товарными запасами.
Рассказываем, чем полезно машинное обучение для прогнозирования спроса и какие данные нужны для старта. Узнайте, когда стоит уходить из Excel и где алгоритмы бессильны.
