サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
都知事選
www.optimumcpm.com
時系列データに対して、移動平均や指数平滑を施すことで、需要変動に追随しながら、予測を行うことができる。販売トレンドの変化に対しては、徐々に変化を取り入れながらトレンド変化に追随性のある予測値を生成することができる。特に、ホルト線形法はトレンド変化に関しては、追随性の高い予測値を生成することができる。しかし、これらの手法は、いずれも季節性を考慮した予測値を生成することはできない。さらに、特売、イベント、曜日変動等のコーザルによる影響を考慮することもできないので、通常は、コーザルの影響を受けているデータはあらかじめ除去し、平時の需要予測を行う用途に限定して利用される。もし、コーザル・データを除外しない場合は、特売後に需要予測が大きくなるなどの問題が生じる。 ホルト線形法がトレンドしか考慮できないのに対して、この方法では季節変動とトレンドを考慮した予測値を生成することができる。外部で作成した季節
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『www.optimumcpm.com』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く