Простое экспоненциальное сглаживание в Excel | Учебное пособие по прогнозированию с пошаговым при...

Изучите простое экспоненциальное сглаживание (SES) для прогнозирования временных рядов в этом понятном пошаговом руководстве по Excel. Узнайте, как присваивать больший вес последним данным, выбирать оптимальную константу сглаживания (α) и минимизировать ошибки прогнозирования с помощью Excel Solver.

В этом видео вы:
✅ Поймёте, чем экспоненциальное сглаживание отличается от взвешенного скользящего среднего;
✅ Примените формулу SES в Excel к реальному набору данных;
✅ Оптимизирует константу сглаживания α для повышения точности прогнозов;
✅ Соотнесёт α с эквивалентным количеством периодов скользящего среднего;

Идеально подходит для студентов, аналитиков и специалистов в области управления операциями, цепочек поставок и бизнес-прогнозирования. #ЭкспоненциальноеСглаживание
#ПрогнозированиеВременныхРядов
#МетодыПрогнозирования
#АнализДанных
#БизнесАнализ
#УчебникExcel
#ПрогнозированиеExcel
#СоветыExcel
#РешательExcel
#ПрогнозированиеСпроса
#УправлениеОперациями
#АнализЦепочкиПоставок
#ИзучениеExcel
#НаукаО ДанныхДляНачинающих
#ПростаяСтатистика

В: Что такое простое экспоненциальное сглаживание?

О: Метод прогнозирования, который применяет экспоненциально уменьшающиеся веса к прошлым наблюдениям, придавая большее значение последним данным.

В: Как выбрать константу сглаживания альфа?

О: Тестируйте различные значения α (от 0 до 1) и выберите то, которое минимизирует ошибку прогноза — Excel Solver может автоматизировать этот процесс.

В: Когда экспоненциальное сглаживание лучше скользящего среднего?
A: Когда последние данные изменяются быстро или непредсказуемо, потому что они реагируют быстрее, чем простая скользящая средняя.