Weighted Mobile Media Tecnica

MPR2 - la previsione della domanda Un tipo di previsione che utilizza le associazioni causa-effetto per prevedere e spiegare le relazioni tra le variabili indipendenti e dipendenti. Un esempio di un modello causale è un modello econometrico utilizzato per spiegare la domanda di case in costruzione a base di base di consumatori, i tassi di interesse, i redditi personali, e la disponibilità di terreno. CPFR (Collaborative Planning, Forecasting amp Replenishment) Un processo di collaborazione in cui i partner commerciali della catena di fornitura possono pianificare congiuntamente attività chiave della supply chain dalla produzione e la fornitura di materie prime per la produzione e la consegna dei prodotti finali ai clienti finali. La collaborazione comprende la pianificazione aziendale, previsioni di vendita, e tutte le operazioni necessarie per ricostituire le materie prime e finiti goods. Chapters Quattro (MC e TF) Che due numeri sono contenuti nel rapporto giornaliero al CEO della Walt Disney Parks amp Resorts per quanto riguarda i sei Orlando parks un. ieri previsto presenze e ieri effettiva partecipazione b. ieri la frequenza reale e oggi Previsione presenze c. ieri presenze e oggi previsto previsti presenza d. Yesterdays presenza reale e ultimi anni effettivi di presenza e. presenze di ieri previsto e la media giornaliera errore di previsione anno-to-date Un movimento previsione media di sei mesi è meglio di un mobile a tre mesi previsione media se la domanda a. è piuttosto stabile b. sta cambiando a causa di recenti sforzi promozionali c. segue una tendenza verso il basso d. segue un andamento stagionale che si ripete due volte l'anno e. segue una tendenza all'aumento Per un determinato prodotto domanda, l'equazione tendenza serie temporale è di 53 - 4 X. Il segno negativo sul versante dell'equazione a. è un'impossibilità matematica b. è un'indicazione che la previsione è di parte, con le previsioni valori inferiori a valori reali c. è un'indicazione che la domanda del prodotto è in declino d. implica che il coefficiente di determinazione sarà anche negativo e. implica che il RSFE sarà negativa Quale delle seguenti affermazioni è vera per quanto riguarda le due costanti lisciatura della previsione Compresi Trend (FIT) Modello A. Una costante è positiva, mentre l'altro è negativo. b. Essi sono chiamati MAD e RSFE. c. Alpha è sempre minore di beta. d. Una costante leviga la intercetta di regressione, mentre l'altro leviga la pendenza della regressione. e. I loro valori sono determinate indipendentemente. La domanda di un determinato prodotto si prevede un aumento di 800 unità al mese in media tutti i 12 mesi dell'anno. Il prodotto segue un andamento stagionale, per il quale l'indice mensile Gennaio è 1.25. Qual è la previsione di vendite destagionalizzato per gennaio a. 640 unità b. 798,75 unità c. 800 unità d. 1000 unità e. Non può essere calcolata con le informazioni fornite Un indice stagionale per una serie mensile sta per essere calcolato sulla base di tre anni accumulo di dati. I tre valori di luglio precedenti erano 110, 150, e 130. La media di tutte mesi è 190. L'indice stagionale approssimativa per luglio è una. 0,487 b. 0,684 c. 1.462 d. 2.053 e. Non può essere calcolata con le informazioni givenWeighted Moving Metodi media di previsione: Pro e Contro Ciao, amate le vostre Post. Si chiedeva se si potesse elaborare futher. Usiamo SAP. In esso vi è una selezione è possibile scegliere prima di eseguire la vostra previsione chiamata inizializzazione. Se si seleziona questa opzione si ottiene un risultato del tempo, se si esegue prevedere i di nuovo, nello stesso periodo, e non si seleziona inizializzazione il risultato cambia. Io non riesco a capire che cosa sta facendo l'inizializzazione. Voglio dire, mathmatically. Quale previsione risultato è migliore per salvare e utilizzare per esempio. I cambiamenti tra i due non sono nella quantità prevista, ma nel MAD e l'errore, le scorte di sicurezza e le quantità ROP. Non sono sicuro se si utilizza SAP. hi grazie per spiegare in modo effeciently suo troppo gd. grazie ancora Jaspreet Lascia un commento Cancella risposta Chi Shmula Pete abilla è il fondatore della Shmula e il carattere, Kanban Cody. Egli ha aiutato le aziende come Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, e altri ridurre i costi e migliorare l'esperienza del cliente. Lo fa attraverso un metodo sistematico per identificare punti di dolore che incidono sui clienti e il business, e incoraggia un'ampia partecipazione dei soci dell'azienda per migliorare i propri processi. Questo sito è una raccolta delle sue esperienze che vuole condividere con voi. Inizia con download gratuiti Smoothing dati rimuove variazione casuale e spettacoli tendenze e componenti cicliche inerenti alla raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una qualche forma di variazione casuale. Esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale. Una tecnica spesso utilizzata nel settore è levigante. Questa tecnica, se applicato correttamente, rivela più chiaramente la tendenza di fondo, stagionale e componenti cicliche. Ci sono due gruppi distinti di metodi di lisciatura Averaging Metodi esponenziali metodi di lisciatura medie prendere è il modo più semplice per lisciare i dati Per prima cosa studiare alcuni metodi di calcolo della media, come ad esempio la media semplice di tutti i dati passati. Un gestore di un magazzino vuole sapere quanto un fornitore tipico offre in 1000 unità in dollari. Heshe prende un campione di 12 fornitori, in modo casuale, ottenendo i seguenti risultati: La media calcolata o media dei dati 10. Il gestore decide di utilizzare questo come la stima delle spese di un fornitore tipico. Si tratta di una stima buona o cattiva quadratico medio errore è un modo per giudicare come un buon modello è Dobbiamo calcolare l'errore quadratico medio. Il vero errore importo speso meno l'importo stimato. L'errore al quadrato è l'errore di cui sopra, al quadrato. Il SSE è la somma degli errori quadratici. Il MSE è la media degli errori quadratici. MSE risulta per esempio I risultati sono: Error e errori al quadrato La stima 10 si pone la domanda: possiamo usare il mezzo per prevedere reddito se abbiamo il sospetto un trend Uno sguardo al grafico qui sotto mostra chiaramente che non dovremmo farlo. Media pesa tutte le osservazioni passate altrettanto In sintesi, si precisa che la media semplice o media di tutte le osservazioni del passato è solo una stima utile per la previsione quando non ci sono le tendenze. Se ci sono tendenze, utilizzare diverse stime che tengono il trend in considerazione. La media pesa tutte le osservazioni del passato allo stesso modo. Ad esempio, la media dei valori 3, 4, 5 è 4. Sappiamo, naturalmente, che in media è calcolata sommando tutti i valori e dividendo la somma per il numero di valori. Un altro modo di calcolare la media è aggiungendo ogni valore diviso per il numero di valori, o 33 43 53 1 1,3333 1,6667 4. Il moltiplicatore 13 è chiamato il peso. In generale: bar sum frac sinistra (frac destra) x1 sinistra (frac destra) x2,. ,, A sinistra (frac destra) xn. Il (a sinistra (frac destra)) sono i pesi e, naturalmente, si sommano a 1.