การพยากรณ์สินค้าแบบ Exponential Smoothing คืออะไร?

การพยากรณ์สินค้าแบบ Exponential Smoothing เป็นวิธีการพยากรณ์ที่ใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของข้อมูลในอนาคต โดยการให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดและลดน้ำหนักกับข้อมูลเก่า ตามสูตรคำนวณดังนี้:

สูตรคำนวณ Exponential Smoothing:

ค่าพยากรณ์ (Ft+1) = α × ยอดขายจริง (St) + (1 - α) × ค่าพยากรณ์ก่อนหน้า (Ft)

โดยที่:

ค่าพยากรณ์จะเป็นการคาดการณ์ค่าของข้อมูลในช่วงเวลาถัดไปโดยใช้ค่า α เพื่อให้ค่าน้ำหนักของข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลเก่า.

การพยากรณ์ยอดขายแบบ Exponential Smoothing

คำแนะนำ: กรอกค่าน้ำหนัก (α) ซึ่งเป็นตัวเลขที่อาจอยู่ในช่วงใดก็ได้ (แต่ค่าที่นิยมใช้มักอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1) และข้อมูลยอดขาย (หน่วย) โดยใช้เครื่องหมายคอมม่า (,) แยกแต่ละค่า เช่น "100, 120, 130, 150"
ทำไมต้องกรอกค่าน้ำหนัก (α) ด้วย?

ค่าน้ำหนัก (α) เป็นค่าที่ใช้ในการคำนวณการพยากรณ์ ซึ่งมีบทบาทในการกำหนดความสำคัญของข้อมูลล่าสุดเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลในอดีต:

  • ค่า α ที่ต่ำ: จะทำให้ค่าพยากรณ์มีความเสถียรมากขึ้น และไม่ไวต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลล่าสุดมากนัก
  • ค่า α ที่สูง: จะทำให้ค่าพยากรณ์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลล่าสุดมากขึ้น
  • การเลือกค่า α: ค่า α ที่เลือกจะมีผลต่อความแม่นยำและความเสถียรของการพยากรณ์ ค่า α ที่นิยมใช้มักอยู่ในช่วง 0 ถึง 1 แต่คุณสามารถกรอกค่าที่ต้องการได้ตามความเหมาะสมของข้อมูล
ค่า α เป็นตัวเลขที่สามารถอยู่ในช่วงใดก็ได้
กรอกยอดขายจริงที่ต้องการพยากรณ์ โดยใช้คอมม่า (,) แยกแต่ละค่า
เครื่องคำนวณอื่น ๆ หน้าแรก Logisticafe