सरल घातांकीय समतलीकरण का उपयोग करके सटीक पूर्वानुमान

पूर्वानुमान में सरल वृतीय सम平न का परिचय

साधारण एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग (SES) के साथ पूर्वानुमान की रोमांचक दुनिया में आपका स्वागत है! यह विधि तब उपयोगी है जब आपको पिछले अवलोकनों के आधार पर भविष्य के डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक विश्वसनीय और सरल तरीका चाहिए। इसका अक्सर विभिन्न उद्योगों जैसे वित्त, आपूर्ति श्रृंखला, और इन्वेंटरी प्रबंधन में उपयोग किया जाता है जहां सही पूर्वानुमान निर्णय लेने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हो सकते हैं।

सूत्र को समझना

चलो SES के सूत्र का विश्लेषण करते हैं, जो कि है:

पूर्वानुमान (F_t+1α * Y = )_{अनुवाद} + (1 - α) * F_{अनुवाद}

यहाँ प्रत्येक शब्द का विस्तृत विवरण है:

• पूर्वानुमान (Ft+1अनुबाद अगली अवधि के लिए पूर्वानुमान।
• α (अल्फा) = समतल करने वाला कारक, जो 0 और 1 के बीच होता है।
• वाईअनुवाद = वर्तमान समय अवधि में वास्तविक अवलोकन।
• एफअनुवाद = वर्तमान समय अवधि के लिए किया गया पूर्वानुमान।

विवरण में पैरामीटर

बातों को स्पष्ट करने के लिए, आइए हम पैरामीटर और उनके इकाइयों को विभाजित करें:

• अल्फ़ा = चिकनाई कारक, 0 और 1 के बीच दशमलव (कोई इकाई नहीं)।
• वर्तमान अवलोकन = वर्तमान अवधि में वास्तविक अवलोकित मान (जैसे, बेची गई इकाइयाँ, शेयर की कीमतें)।
• पूर्वानुमान = वर्तमान अवधि के लिए भविष्यवाणी मूल्य (जैसे, बेची गई इकाइयाँ, स्टॉक मूल्य)।

उदाहरण परिदृश्य

कल्पना कीजिए कि आप एक स्टोर का प्रबंधन कर रहे हैं और आप पिछले महीने की वास्तविक बिक्री और पिछले महीने के लिए की गई भविष्यवाणी के आधार पर अगले महीने की बिक्री का अनुमान लगाना चाहते हैं। यदि पिछले महीने की बिक्री (वर्तमान अवलोकन) 200 इकाइयाँ थीं, पिछले महीने के लिए अनुमान 180 इकाइयाँ था, और आप 0.3 का स्मूदिंग फैक्टर चुनते हैं, तो अगले महीने का आपका अनुमान होगा:

एफ_t+1 = 0.3 * 200 + (1 - 0.3) * 180 = 186 यूनिट

साधारण एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के लाभ

सरल गुणात्मक समतलन विशेष रूप से इसके सरलता और कार्यान्वयन में आसानी के कारण उपयोगी है। यह यादृच्छिक उतार चढ़ाव को समतल करता है और भविष्य की प्रवृत्तियों की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, यह बहुत लचीला है क्योंकि आप हाल की अवलोकनों को कितना महत्व देना चाहते हैं, इसके आधार पर समतलन गुणांक को समायोजित कर सकते हैं।

सारांश

संक्षेप में, सरल संभाव्य स्मूथिंग भविष्य के डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी के लिए एक सौम्य और प्रभावी विधि है। इसका सूत्र, जिसमें नवीनतम अवलोकन और पिछले पूर्वानुमान का साधारण संयोजन होता है, त्वरित गणनाओं और अनुकूलन योग्य पूर्वानुमानों की अनुमति देता है। चाहे आप वित्त, खुदरा, या किसी भी क्षेत्र में हों जो सटीक पूर्वानुमान की आवश्यकता हो, SES आपके उपकरणों में एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है।