По вопросам размещения и участия:
+7 (495) 374 63 38

Прогнозирование в MS Excel. Прогнозирование продаж в MS Excel. Оптимизация бизнес-процессов в MS Excel

ID: 796
Город: Санкт-Петербург
Метро: Лиговский проспект
Тематика: Продажи
Даты: 23.01.2017, 2 дня
24.04.2017, 2 дня
24.07.2017, 2 дня
23.10.2017, 2 дня
Стоимость: 17900 руб.
Зарегистрироваться
Возможно проведение семинара как в локализованной русифицированной версии программы, так и в оригинальной англоязычной – при наличии технической возможности.

На семинаре предлагается набор самых востребованных методов прогнозирования, реализованных в Microsoft Excel.

Целевая аудитория: сотрудники, имеющие базовые навыки работы в приложении MS Excel 2007/ 2010/ 2013, и/или ранее работавшие с предыдущими версиями программы. 

Специалисты по стратегическому и оперативному планированию, маркетологи, аналитики, экономисты, бренд-менеджеры, руководители отделов продаж, все заинтересованные лица.

Цель семинара: сформировать умения и закрепить практические навыки, необходимые для максимально эффективного решения производственных задач, требующих использования в работе MS Excel 2007/ 2010/ 2013.

Вы сможете самостоятельно использовать:
  • многофакторный регрессионный анализ,
  • методы оценки эффектов от проведенных акций,
  • прогнозирование временного ряда на основе тренда, сезонности и автокорреляционной компоненты,
  • экспоненциальное сглаживание.
Вы овладеете:
  • пониманием структуры временного ряда;
  • знанием последовательности шагов построения прогноза;
  • знанием, какие данные и как нужно собирать, чтобы получать прогнозы повышенной точности;
  • умением строить прогноз 4-мя способами в течение нескольких минут и выбирать лучший;
  • умением грамотно выделять сезонность в продажах и учитывать ее при построении прогноза;
  • умением анализировать влияние промоакций, праздников и иных событий
  • умением учитывать влияние разнородных факторов, оказывающих влияние на продажи;
  • умением оценивать точность прогнозов.

ПРОГРАММА

 
Блок 1

Цель: Научиться разбивать временной ряд на компоненты (тренд, сезонность). Разобраться в базовых понятиях. Освоить построение прогноза с помощью экспоненциального сглаживания.

Содержание:
  • Базовые понятия, используемые в методах прогнозирования.
  • Особенности данных, которые мы используем при построении прогнозов.
  • Временная структура ряда и компоненты временного ряда.
  • 5 основных стадий построения прогноза.
  • Графические инструменты, используемые в анализе временных рядов: график временного ряда, гистограмма, диаграмма рассеяния, ящик с усами.
  • Описательные статистики.
  • Критерии качества прогнозов: MAD, MAPE, MSE.
  • Использование ряда исходных продаж и ряда прироста продаж для построения прогнозов.
  • Выделение компонент временного ряда.
  • Тренд, виды трендов, методы выявления трендов.
  • Способы учета тренда при построении прогноза.
  • Сезонность, виды сезонности, способы обнаружения сезонной компоненты.
  • Модели экспоненциального сглаживания, выбор вида тренда и сезонности.
  • Требования к исходным данным.
  • Оценка коэффициентов при построении модели, выбор коэффициентов с использованием экспертных оценок.
  • Интерпретация выбранной модели.
  • Оценка качества построенной модели.
  • Пути улучшения качества модели.
  • Построение прогноза методом экспоненциального сглаживания.
Тренировочное задание по теме

Результат:
  • Алгоритм оценки качества прогноза и качества модели
  • Алгоритм построения прогноза с помощью экспоненциального сглаживания
  • Обобщенный пошаговый алгоритм построения прогноза
Блок 2
 
Цель: Научится строить прогнозы с учетом факторов. Освоить алгоритм выделения и учета сезонной составляющей.

Содержание:
  • Метод сезонной декомпозиции для разложения временного ряда на составляющие.
  • Использование результатов сезонной декомпозиции при построении прогнозов.
  • Требования к исходным данным при использовании сезонной декомпозиции.
  • Минимальная длина ряда.
  • Понятие корреляции и автокорреляции.
  • Авторегрессионные модели.
  • Графики автокорреляций и частных автокорреляций.
  • Особенности использования авторегрессии.
  • Анализ результатов авторегрессии и построение прогноза.
  • Учет сезонности в авторегрессии.
  • Проверка влияния факторов.
  • Факторы, влияющие на продажи с запаздыванием.
  • Выявления периода задержки с помощью кросс-корреляций.
  • Особенности учета влияния факторов с запаздыванием при построении прогнозов.
Тренировочное задание по теме

Результат:
  • Алгоритм выделения из ряда его компонент на основе сезонной декомпозиции
  • Алгоритм построения авторегрессионных моделей
Блок 3
 
Цель: Научиться оценивать эффекты событий (акций) и учитывать их при построении прогнозов. Освоить подход к прогнозированию продаж короткой истории. 

Содержание:
  • Закрепление материла предшествующих дней.
  • Трансформация данных. Виды трансформации, обнаружение необходимости трансформации.
  • Работа с пропущенными данными.
  • Варианты замены.
  • Особенности, которые необходимо учитывать при работе с пропущенными данными.
  • Выбросы и работа с ними.
  • Внешние факторы, влияющие на изменение динамики ряда.
  • Структурные сдвиги.
  • Техника dummy-переменных.
  • Причины, вызвавшие структурный сдвиг, прогнозирование продаж при повторных появлениях этих причин.
  • Учет при прогнозе продаж числа рабочих и праздничных дней.
  • Построение прогнозов на основе сведений о планируемых акциях (скидках, расширениях ассортимента, поведения конкурентов, рекламе и т.п.).
  • Выделение сезонности с помощью dummy.
  • Оценка эффекта от проведенной акции.
Тренировочное задание по теме

Результат:
Алгоритм анализа акций и их учет при прогнозировании
Алгоритм построения прогнозов на основе техники dummy

Блок 4
 
Цель: Прогнозирование не временных рядов с помощью множественной регрессии.
Область практического использования регрессионного анализа. 

Содержание:
  • Причины ложных корреляций.
  • Множественная регрессия.
  • Выявляем и ранжируем факторы по значимости.
  • Интерпретируем результаты.
  • Решение проблемы мультиколлинеарности факторов.
  • Изучение остатков.
  • Сравнительный анализ методов прогнозирования.
  • Влияние горизонта прогноза на выбор метода.
  • Влияние исторических данных на точность.
Тренировочное задание по теме

Результат:
  • Сравнительный анализ возможностей программного обеспечения по прогнозированию
  • Алгоритм регрессионного анализа
  • Сравнительный анализ методов прогнозирования
  • Проверка качества усвоения материала тренинга
  • Тестовая работа. Выдача свидетельств. Обсуждение курса.

! Предварительная подготовка:
 Желательно заранее прислать наиболее острые и волнующие вопросы из тех, что будут освещаться на семинаре. Это сэкономит время и сделает семинар более практичным.
 
Методы и формы работы
Семинар является формой активного обучения, целью которого является передача знаний тренера слушателям, получение и развитие практических знаний и навыков при непосредственном выполнении заданий и решении задач, аналогичных производственным.
Во время тренинга каждый слушатель под руководством тренера выполняет практические задания по темам курса на компьютере с установленной программой MS Excel 2007/ 2010/ 2013. В процессе работы предусматриваются ответы на соответствующие теме вопросы участников.

В стоимость входят кофе-паузы, раздаточные материалы, сертификат,  др. Бесплатно содействуем в бронировании гостиницы для иногородних участников.

Преподаватели: Субботин Андрей Александрович


Заполнить заявку


Оставить отзыв о семинаре


Другие тренинги по тематике Продажи