Công cụ dự báo doanh số

Cách hoạt động

mức = α·thực tế + (1−α)·(mức + xu hướng) · xu hướng = β·(thay đổi của mức) + (1−β)·xu hướng · dự báo(h) = mức + h·xu hướng

Đây là mô hình xu hướng tuyến tính Holt — san bằng mũ kép — cũng chính là thứ mà phần lớn các 'dự báo doanh số bằng AI' hóa ra là, một khi bạn mở nó ra. Alpha quyết định con số mới nhất làm dịch chuyển mức đi bao nhiêu; beta quyết định nó làm dịch chuyển xu hướng đi bao nhiêu. Giá trị cao hơn thì phản ứng nhanh hơn và nhiễu hơn. Công cụ CỐ Ý không khớp yếu tố mùa vụ: việc đó cần ít nhất hai chu kỳ lịch sử đầy đủ, và một công cụ âm thầm khớp mùa vụ vào tám tháng dữ liệu sẽ tạo ra thứ vô nghĩa đầy tự tin. Nếu doanh nghiệp của bạn theo mùa, hãy dự báo bằng cách đối chiếu với cùng kỳ năm trước thay vì với tháng vừa qua.

Công cụ này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Không có gì bạn nhập được gửi đến máy chủ, được lưu trữ hay được ghi nhật ký.

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần bao nhiêu dữ liệu lịch sử?

Hai điểm là mức tối thiểu về mặt số học và quá ít để tin được. Tám đến mười hai kỳ cho xu hướng có chỗ ổn định lại; dưới sáu kỳ, hãy đọc kết quả như một chiều hướng chứ không phải một con số.

Alpha và beta nên bằng bao nhiêu?

Các giá trị mặc định — 0.3 và 0.1 — phù hợp với hầu hết dữ liệu kinh doanh theo tháng. Hãy tăng alpha nếu chuỗi số của bạn đổi mức đột ngột và bạn muốn dự báo bám theo; hạ nó xuống nếu chuỗi số nhiễu và bạn cứ đuổi theo các đợt tăng vọt.

Vì sao công cụ không xử lý yếu tố mùa vụ?

Vì khớp một thành phần mùa vụ một cách trung thực cần từ hai chu kỳ đầy đủ trở lên, mà phần lớn mọi người đến đây với một năm dữ liệu hoặc ít hơn. Một công cụ vẫn cứ khớp sẽ trả về một câu trả lời sai đầy tự tin, và điều đó còn tệ hơn một xu hướng đơn thuần.

Tôi có nên tin một khoảng dự báo dài không?

Không. Một xu hướng tuyến tính ngoại suy đủ xa thì luôn trở nên vô lý — nó không biết thị trường của bạn là hữu hạn. Ba đến sáu kỳ là nơi công cụ này hữu ích; xa hơn thế thì đó là phép tính, không phải dự báo.