Negócios Móveis A2 Business

Fazendo uso de médias móveis - no tutor2u HQ Estou tentando começar minha cabeça onde o nosso site estará em 1-2 anos - uma espécie de previsão de vendas, mas usando dados de volume e não valor. Então pensei que eu tentasse algumas médias móveis (BUSS3 - previsão de vendas). O que me levou a experimentar o exercício foi uma boa notícia do nosso serviço Google Analytics (um pequeno pedaço de código em cada página da T2U registra todas as atividades imagináveis ​​no site. Passamos um marco importante para nós na semana passada - 1 milhão mensal único Usuários no site tutor2u. net pelo primeiro mês desde que começamos a usar o Google Analytics (em agosto de 2006). Estava ciente de que o tráfego diário (demanda) do site vai para cima e para baixo em um padrão semelhante a cada semana (ocupado de segunda a quinta-feira Muito mais silencioso na sexta-feira, sábado e domingo). Existem também picos e depressões sazonais bem estabelecidos no tráfego do nosso site. Está muito ocupado no início dos exames e, durante o período de tempo, é muito mais silencioso durante as férias escolares (embora Não tanto durante o período crucial da revisão de Páscoa). Mas e sobre a tendência O que os dados mostram, e podemos extrapolar uma tendência similar ao longo do próximo ano ou dois, comecei a olhar para uma medida da atividade do site - o número de pessoas Quem obtém t Ele diariamente o feed RSS do Google Feedburner do nosso Blog de Economia entregou a sua caixa de entrada. A economia foi o nosso primeiro assunto, e nós oferecemos um feed RSS há pouco mais de três anos (feeds para outros assuntos foram adicionados mais tarde). Os dados do Google Feedburner mostraram ampla variação no número de pessoas que clicaram em um link de conteúdo a cada dia. Essas variações causadas pelo tempo e as questões sazonais acima, mas também pelo volume e tipo de novo conteúdo incluído no feed diário. No entanto, a média móvel de 30 dias de pessoas que visitam o Blog de Economia via Feedburner mostra uma linha de tendência muito mais clara: Posso extrapolar razoavelmente o crescimento desses dados para 2010 e 2011 Possivelmente. Não há nada nos dados históricos para sugerir uma possível substituição nas assinaturas RSS. E estou confiante de que podemos continuar a adicionar muitos conteúdos úteis ao Blog de Economia, que encorajará os assinantes a clicar em seus feeds RSS ou em e-mails diários. Mas à medida que o número de concorrentes cresce (por exemplo, o EBEA iniciou um Blog de Economia, como as Atualizações de Philip Allan), então temos que competir mais pela atenção de nossos usuários. Do outro lado, mais e mais professores estão fazendo uso de feeds RSS para ajudá-los a filtrar as informações disponíveis na Web, então talvez possamos continuar a explorar essa tendência. Quando eu olho para o conjunto de dados dos visitantes diários do site, é necessária uma média móvel diferente. Preciso de algo que idealmente suavize as variações semanais e sazonais. Então, desta vez eu optei por uma média móvel de 365 dias. Isto é, O número médio de usuários diários únicos do site, mas calculado nos últimos 365 dias. O gráfico abaixo ilustra essa linha de tendência particular: a linha de tendência mostra um caso menos convincente para extrapolação. Parece que ficamos chateados por um ano ou mais em meados do final de 2007 e início de 2008. É só desde que lançamos nossos novos blogs de assunto que vimos um rápido crescimento nos usuários diários únicos do site. Parece que atingimos uma nova alta diária quase todas as semanas recentemente. Mas alguém que olha para investir no site desejaria ver um gradiente mais nítido para aquela média móvel de 365 dias que eu suspeitoMenhor de médias e extrapolação. Esses dois métodos utilizam amplamente as vendas e outros dados para fazer previsões sobre o futuro. Uma média móvel leva uma série de dados e suaviza as flutuações nos dados para mostrar uma média. O objetivo é tirar os extremos dos dados de um período para outro. As médias móveis são geralmente calculadas trimestralmente ou semanalmente. A extrapolação envolve o uso de tendências estabelecidas por dados históricos para fazer previsões sobre valores futuros. O pressuposto básico da extrapolação é que o padrão continuará no futuro, a menos que a evidência sugira o contrário. Para entender ainda mais estas técnicas, veja o quadro a seguir que mostra as vendas trimestrais (m) para uma grande empresa a partir do primeiro trimestre de 2006 ao quarto trimestre (ano 10): a linha azul mostra o valor de vendas trimestral real. Como você pode ver, o total de vendas varia trimestre a trimestre, embora você possa adivinhar de analisar os dados de que a tendência geral é para um aumento contínuo nas vendas. A linha vermelha mostra a média móvel trimestral. Isso é calculado adicionando os últimos quatro trimestres das vendas (por exemplo Q1 Q2 Q3 Q4) e depois dividindo por quatro. Esta técnica suaviza as variações trimestrais e dá uma boa indicação da tendência geral nas vendas trimestrais. Olhando para o gráfico, como as médias móveis e a extrapolação ajudam a administração a prever as vendas do Ano 11 em diante. A média móvel ajuda a apontar a tendência de crescimento (expressa como uma taxa de crescimento percentual), e é essa a extrapolação que utilizaria primeiro para prever o caminho de Vendas futuras. Isso pode ser feito matematicamente usando uma planilha. Alternativamente, uma tendência extrapolada pode simplesmente ser desenhada no gráfico como uma estimativa aproximada, conforme mostrado abaixo: Quão útil é a extrapolação. Os principais benefícios e desvantagens são resumidos a seguir: Vantagens do uso de extrapolação. Um método simples de previsão. Não requer muitos dados. Rápido e barato. Desvantagens de usar a extrapolação Não confiável se houver flutuações significativas nos dados históricos Suporta que a tendência passada continuará no futuro improvável em muitos ambientes de negócios competitivos Ignora os fatores qualitativos (por exemplo, mudanças nas modas de amplos sabores)