Datos que faltan causa períodos de tiempo desiguales en la previsión de ventas

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Cuando se trabaja con las previsiones de ventas que se basan en las medias móviles y el suavizado exponencial, que está trabajando con las previsiones que dependen de una línea de base con períodos de tiempo consecutivos. Pero si algunos de esos periodos de tiempo están desaparecidos, usted podría estar en problemas. Esta figura muestra cómo funciona una línea de base completa.

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Note la línea recta en el gráfico. Se llama línea de tendencia. La línea de tendencia indica lo bien que el crecimiento gradual de los ingresos pistas en contra de las fechas en que se reconocen los ingresos. Justo lo que te gusta ver. En general, cuanto mayor es la inclinación de la línea de tendencia, más fuerte es la relación entre el período de tiempo y los ingresos, y esto es un resultado bastante decente.

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La línea de tendencia es creada por la derecha; la serie de datos haciendo clic en las cartas y elegir Agregar línea de tendencia en el menú contextual. Trazar la línea de tendencia como una serie separada le da más control- mediante Agregar línea de tendencia es más rápido.

Contraste el gráfico se muestra anteriormente con la que en la siguiente figura.

Las fechas y los ingresos son los mismos que en la figura anterior, excepto que los siete meses faltan, algunos desde el inicio de la línea de base y unos cuantos de bien en la línea de base. Ahora, la relación entre el período de tiempo y sus ingresos se ha visto alterada por los períodos faltantes, y la línea de tendencia en el gráfico se ha convertido en casi horizontal, lo que indica una relación mucho más débil.

No sería capaz de poner mucha confianza en un pronóstico construido a partir de la línea de base en la segunda figura, a pesar de que los datos que hay en él es un subconjunto de los mismos que los datos de la figura figura. La lección: Disponer de una línea de base que está repleto de periodos de tiempo consecutivos - o no se molestan con un pronóstico.