Здравствуйте.
Я начинающий аналитик, работаю в компании, которая занимается оптовой торговлей ювелирных изделий, передо мной поставлена задача спрогнозировать продажи. Подскажите пожалуйста как мне это сделать?.
Заранее благодарна.
Вид для печати
Здравствуйте.
Я начинающий аналитик, работаю в компании, которая занимается оптовой торговлей ювелирных изделий, передо мной поставлена задача спрогнозировать продажи. Подскажите пожалуйста как мне это сделать?.
Заранее благодарна.
Определены продажи по первым шести месяцам в 2010 и 2011 году. Нужно рассчитать вероятность продаж по этим месяцам в 2012 году. Как это сделать?
Предположу, что для каждого из 6 месяцев вероятность будет 16%, но если была продажа в январе 2010 года, январе 2011 года, вероятность продажи в январе 2012 года - уже не 16%, а больше.
Как посчитать? То-ли сладывать вероятности, то-ли умножать.
Виталий, а Вы что отмечаете так головокружительно?
Отмечены факты продажи по месяцам
Берете пакет (название типа x-12-arima, он есть в открытом доступе с инструкциями), разбираетесь в его описании, загружаете в него данные - получаете прогноз продаж и доверительные интервалы. Считаете ту вероятность - которая вам нужна.
Спасибо!
Виталий, прошу прощения, я был неточен. Я имел в виду - "что празднуете".Цитата:
Сообщение от Bend
При работе с данными всегда обязательно нужен контекст, если вопрос задаётся серьёзно, без сопутствующего контекста никакие данные смысла не имеют. Может, Genn и обнаружил контекст, я - нет. Более того, посмотрев на Ваши данные, я увидел, что говорить по этим данным о вероятностях применительно к бизнесу вообще бессмысленно: 6 клиентов что-то покупают (один случайный) довольно регулярно. Может быть, поинтересоваться их "контекстом", а не строить догадки? Если же это просто пример, а клиентов много, то что за равномерная вероятность 16%, откуда взялась, тем более, предположенная? Тогда пример крайне неудачный.
Ничего не понял.
Если Вас ответ Genn удовлетворил - ну и ладно, бог в помощь. Если нет - опишите контекст.
Георгий, сейчас опишу задачу.
В примере автотранспортные организации покупают у дилера масла. Покупки дилер измеряет в тоннах и рублях. Зная в двух периодах распределение покупок по месяцам (в расчете использовать факт покупки брать объем или сумму?), нужно определить вероятность, что покупка будет сделана в этих же месяцах в будущем периоде с учетом того, что есть сезонность.
Вероятность покупки 100%, а месяцев 6, 100%/6 месяцев = 16%
Или это неправильно?
Виталий, сейчас ухожу, поэтому беру паузу. Но, поскольку мы уже знакомы и Вы не дама - кратко: полный бред. Поэтому, попробую связаться с Вами по скайпу, напишите там Ваше время по Москве, я забыл.Цитата:
Сообщение от Bend
Георгий
На основе двух периодов трудно установить вероятностное распределение покупок по месяцам, если только нет явно выраженной сезонности. Вероятностное распределение лучше оценивать на основе гистограммы (отправная точка и наглядно). Только сначала нужно из данных "вытащить" сезонность.Цитата:
Сообщение от Bend
Геннадий правильно сказал, что для этого применяется методы сезоной декомпозиции Census I и Census II. Но они работают только для временных рядов, состоящих по меньшей мере из 5 периодов.
Вот пример попадался как это делать в Excel
http://scm-book.ru/node/27
Я, правда, детально его не проверял, но вроде правильный. Обратите внимание на двойное сглаживание с помощью скользящего среднего.
Но, честно говоря, что то я не совсем понимаю, в чем суть задачи и для каких целей нужна вероятность продаж в том или ином месяце.
Что такое факт покупки? В смысле, количество покупателей?Цитата:
в расчете использовать факт покупки брать объем или сумму?),
Объем или сумму: сумма это объем, помноженный на цену. Цена может подчиняться своим законам. Как правило, цены предсказывать довольно сложно. В них почти всегда присутствует приличная случайная компонента. Чтобы в них сезонность выделить, лучше брать данные лет за 7 минимум.
У вопроса есть два варианта анализа:
- чисто статистический внеконтекстный
- эконометрический
Указанная выше модель x12-arima делает частотное разложение (выделяет гармонические колебания во временном ряде), анализирует шум - и что-то считает. Предметная область, контекст - не имеют значения. Можно заложить свои собственные еженедельные данные по тратам на бензин - и получить прогноз потребления бензина.
Заинтересованными лицами (Stakeholders) такая модель и ее результаты воспринимаются плохо.
Гораздо лучше воспринимаются аналитические прогнозы на основе разделения на составляющие, выделение понятных драйверов, прогнозирование этих драйверов и расчет значений на основе драйверов.
Например, нужно спрогнозировать прямые доходы и расходы по пластиковым картам. Выделяем блок пенсионных и социальных карт. Смотрим динамику изменения численности пенсионеров. Потом смотрим связь пенсии и инфляции. Получаем оценку расходов на инкассаторское обслуживание банкоматов. Хочется - можно еще сценарно-вероятностное моделирование навернуть.
Но второй вариант намного сложнее.
http://forum.cfin.ru/images/icons/icon7.gif
Вероятность вычисляется как отношение благоприятных исходов события к общему числу чобытий. Если рассматривать такое событие как "покупка покупателем D в марте", то мы увидим, что в 2010-м такое событие не наступало, а в 2011-м - произошло. Значит вероятность равна 1/2.
Если Вам нужно рассмотреть не отдельного покупателя, а всех сразу, то нужно рассматривать не случайное событие (произошло/не произошло) и вероятность, а случайную величину и соответственно распределение вероятности. Например, случайная величина - число покупок в мае-месяце - имеет следующее распределение вероятности:
вероятность 3 покупок - 0,5; вероятность 4 покупок - 0,5.
На основе полученных распределений вероятности можно вычислять математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение (дисперсию), которые показывают наиболее вероятное значение случайной величины и разброс значений.
Математическое ожидание:
M = 3*0,5+4*0,5 = 3,5
Конечно, исходные данные не представляют статистической ценности. Я даже уверен, что если определить прогнозы наглазок, то можно добиться лучших результатов, чем рассчитывать математические ожидания. Надо ведь учитывать еще тот факт, что данные за последний год более релевантны, чем за предыдущие годы.
[COLOR=rgb(0, 0, 0)][FONT=verdana,geneva,lucida,'lucida grande',arial,helvetica,sans-serif]Коллеги, возник такой вопрос. Возможно кто-нибудь поделится практическим опытом.
Вообще, интересна данная тема. На практике, какие факторы влияют, маркетинговые методики и т.д.[/FONT][/COLOR]
Есть над чем подумать, спасибо всем!
Поговорил с Георгием, получил все ответы, тема очень интересная на самом деле. Спасибо большое!
Данные и задача, приведенные в первом файле непонятны. Новая постановка задачи и данные - во втором файле. В этой задаче с этими условиями не статистика нужна.
Исходя из объемов продаж видно, что есть зависимость от двух крупных клиентов. При наличии этой информации, чтобы понять, какие объемы возможны в будущем периоде, мы должны изучить бизнес крупных клиентов. При налии большого числа клиентов, - изучать бизнес (почему покупают, почему покупают именно в таких объемах, в такой период, их планы, специфика рынка), и изучать бизнес ниши, если есть возможность разбить клиентов по признакам.
По факту на распределение и объем продаж могут играть очень много факторов, часть их них я выделил в файле. Например, большие изменения объема продаж одному из клиентов могут свидетельствовать о переходе его к покупкам основного объема товаров у конкурентов или снижением их доли рынка, объема производства и наоборот.
Сейчас мысль пришла, в "Цели" - есть примеры, - это очень интересная тема! Например, ситуация с производством "на склад", дифференциацией клиентов (по-моему с компанией по производству косметики был и с типографией)
Хотелось бы уточнить цель сбора данных - определение вероятности сохранения объема продаж в натуральном выражении по клиентам в 1-6 месяце 2012 года.
"Сохранение объема продаж" - это что? Продажи будут теми же или больше, чем в прошлом году?
"Что может влиять на покупку:" - это уже факторный анализ, то есть исследование влияния факторов на показатели. http://ru.wikipedia.org/wiki/Факторный_анализ
Виталий, Вы не получили ответы, а всего лишь сформулировали с моей помощью некоторые вопросы, на которые надо искать ответы. Просто ответ на них не лежит в области статистики.Цитата:
Сообщение от Bend
Если Вы полагаете, что привели новую формулировку - лучше Вам (или мне) сделать харакири :). Скорее, вы уточнили старую формулировку, заменив точки цифрами. Но, как мы поняли, она может быть и такой, но смысла в ней мало. Да и не решается она анализом этих данные. Скорее, данные дают пищу для поиска направления решения правильно сформулированной задачи. Раз уж я потратил 40 минут, постарайтесь правильно сформулировать новую постановку задачи, которую можно пытаться решать, используя уже собранные данные. Я понимаю, что от того, что Вы хотели делать, до того, что, видимо, нужно, - большое расстояние, но Вы, вроде, поняли, куда идти?
Итак, всё снова, но уже в печатном виде: для чего нужны/могут быть нужны собранные данные?
Я полагаю, что Вы вполне готовы для того, чтобы Вас немного пощипали, а Вы сопротивлялись. А то уж совсем скучно стало на форуме. Совет: старайтесь так формулировать ответы, чтобы сами их понимали. :)
Успехов.
Михайло, Виталий не ставит эксперимент и не изучает влияние факторов на покупку. Имеется некоторый, достаточно ограниченный набор причин, которые потенциально и примерно понятно как могли повлиять на продажи и наличие которых реально можно проверить, особенно, учитывая малое количество клиентов. Что тоже является существенным элементом данных, если цель анализа правильно (в смысле бизнеса) сформулирована!Цитата:
Сообщение от Михайло
Виталий честно ответил, зачем собирали данные. Другое дело, что теперь ему пора уже сформулировать новую задачу, под которую могли бы быть собраны эти данные. И эта задача, уж точно, решается не статистической обработкой имеющихся данных.
Впрочем, предоставим слово Виталию. Ещё будет крайне интересно, если он разберётся в том, что надо делать, как это воспримет начальство и прочие. Дойдёт ли до дела.
Вечером напишу свои мысли :)
Вот, что думаю. Задача - построить эффективную работу по закупкам и клиентскую политику . Может слишком обще, поясню, почему так думаю.
1. Мы знаем объем продаж по клиентам за несколько периодов. Следовательно мы можем выделить клиентов с ростом продаж и клиентов, которые стали брать меньше. Компания существенно зависит от двух клиентов, которые делают большие объемы. Так как компания не производит, а покупает товар для перепродажи - следовательно как минимум для двух крупных клиентов (а лучше для всех 5-ти) мы должны учитывать своевременное наличие нужного товара на складе, чтобы не росла кредиторская задолженность перед нашим поставщиком и чтобы деньги не были заморожены в товаре. Зачем - чтобы товары были на складе к моменту, как клиент будет искать новый товар. Информацию о наименованиях товаров в поставках клиентам можно взять.
2. Мы должны изучать бизнес клиентов, чтобы понять на каком они свете. Почему стали брать больше, почему меньше, почему чаще, почему реже - данные по продажам в таблице.
Дифференциация клиентов, знание их бизнеса и ситуации на рынке, условий конкурентов позволит делать выгодные предложения.
У нас 5 клиентов, если мы знаем, что у клиента A и B все в порядке, а у остальных снижение продаж, то в первую очередь думаем о причинах. Но здесь есть опасность выбора неправильного поведения, так как эти причины - уже снимок на определенный момент времени. Конкретнее - зная текущую ситуацию по клиентам и по их сегментам, зная свои цены, стратегию, возможности и условия конкурентов, мы можем строить свою клиентскую политику.
Приведенных в таблице данных - мало. Для решения задачи нужно больше информации.
Без харакири и расстрела думаю обойдемся:)
Жду комментарии, очень интересно. Сейчас такие мысли
Как такая постановка задачи?
С моей точки зрения аналитика - штука не сложная, если понимаешь о чем идет речь.
А вот с этим "понимаешь" и начинаются проблемы. Довольно сложно создать, или точнее, задать именно предпосылки для построения прогноза. Нельзя созданную модель прогнозирования "тупо" перенести на другое предприятие, пусть оно даже находится на этой же улице и бизнес один и тот же.
Лет 10 назад занимался созданием системы прогнозирования денежных потоков для довольно таки большого холдинга. У меня только на разработку теории, которую можно было бы наложить на этот холдинг ушло около 6-ти месяцев.
Под меня тогда предприятие купило самый крутой офисный компьютер, потому как тот что имелся обсчитывал задачку более 24-х часов. В этом правда вижу неправильное построение самой модели, в принципе простительно, она тогда у меня была первой такой сложности, а даже проконсультироваться - на правильном ли пути, было не у кого.
Прикладываю простенький примерчик с функцией, который как бы может уже использован для начала создания какой то модели. В данном случае есть стат модель прошлого, остается выработать только выработать алгоритм обработки имеющихся стат данных прошлого, чтобы построить модельку прогнозирования ближайшего будущего.
По принципу "что ... если" :)
Создание алгоритма обработки уже имеющихся данных также следующая ступенечка:)
Виталий! Условий может быть пребольшое множество. Причем, что интересно, с продвижение построения модели их количество только увеличивается. Сложность решения задачки возрастает. На каком то этапе количество условий нужно сокращать, потому как само решение может превращаться в уже неуправляемый процесс.Цитата:
Сообщение от Bend
Вот в моем примере есть не более как факт продаж. Начинаем его привязывать к линейке времени. Но и этого мало. Существуют понятия ликвидность спроса/предложения, сезонный фактор. Как они повлияют на развитие событий в георгафической привязке конкурентов, поставщиков и тп. То есть сверху накладывается транспортная/товарная логистика. Ну и так далее.
Пропускная мощность предприятия - уже завязки пошли. Персонал (дополнительный) - оплата их труда, условия их содержания, обеспечение его доп техникой. Целый ком проблем, которые просто невозможно заранее учесть.
Тут у меня некоторая проблема.
Каждую зиму у меня на выходе книжка, которая правда выходит в бумажном и прочем виде не сразу, а где-то через несколько месяцев, по разному бывает.
В эту зиму не уложился, с издательством предварительные договоры - начанаю писать с февраля. Формат книги готов. МАтериал интересен и будет востребован. За полтора-два месяца уложусь с писаниной. Но смущает, вот именно что-то смущает.
Вот именно это прогнозирование. Мои книги востребованы. Объем продаж мне не интересен, отвечают другие.
Мне кажется саму тему прогнозирования изложить в другой книге 13/14-го года выпуска.
Мне интересна эта ветка, кажется, во-первых, что-то взял отсюда, и мнение/я Лейбовича (привет Георгий) мне очень интересны.
Посему ловлю любые, пусть самые сумасбродные предложения.
Пора уходить от "черных ящиков" :) а начинать делать свои, "белые"/прозрачные ящики
Vl_pikuza
Вы входы-выходы у своей экселевской задачи бы определили, а то сложно вникать в некие попытки решить некую проблему...