पूर्वानुमान: बिक्री डेटा विश्लेषण

सप्ताह 1 के लिए पूर्वानुमान

पिछले सप्ताह की वास्तविक बिक्री ₹ 1,25,000 थी और पूर्वानुमान ₹ 1,10,000 था। एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग सूत्र का उपयोग करके, इस सप्ताह के लिए पूर्वानुमान की गणना इस प्रकार की जाती है:

पूर्वानुमान_{इस सप्ताह} = α * वास्तविक बिक्री_{पिछले सप्ताह} + (1 - α) * पूर्वानुमान_{पिछले सप्ताह}

पूर्वानुमान_{इस सप्ताह} = 0.1 * 1,25,000 + (1 - 0.1) * 1,10,000

पूर्वानुमान_{इस सप्ताह} = 12,500 + 0.9 * 1,10,000

पूर्वानुमान_{इस सप्ताह} = 12,500 + 99,000

पूर्वानुमान_{इस सप्ताह} = ₹ 1,11,500

सप्ताह 2 के लिए पूर्वानुमान

यदि इस सप्ताह बिक्री ₹ 1,20,000 हो जाती है, तो अगले सप्ताह के लिए पूर्वानुमान की गणना इस प्रकार की जाएगी:

पूर्वानुमान_{अगले सप्ताह} = α * वास्तविक बिक्री_{इस सप्ताह} + (1 - α) * पूर्वानुमान_{इस सप्ताह}

पूर्वानुमान_{अगले सप्ताह} = 0.1 * 1,20,000 + (1 - 0.1) * 1,11,500

पूर्वानुमान_{अगले सप्ताह} = 12,000 + 0.9 * 1,11,500

पूर्वानुमान_{अगले सप्ताह} = 12,000 + 1,00,350

पूर्वानुमान_{अगले सप्ताह} = ₹ 1,12,350

एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के लाभ

• सरल और समझने में आसान
• कम डेटा की आवश्यकता होती है
• तेजी से गणना की जा सकती है

एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग की सीमाएं

• यह ट्रेंड और मौसमी विविधताओं को ध्यान में नहीं रखता है
• स्मूथिंग स्थिरांक (α) का चयन महत्वपूर्ण है और गलत चयन से गलत पूर्वानुमान लग सकते हैं

इस प्रकार, एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग एक उपयोगी पूर्वानुमान विधि है, लेकिन इसकी सीमाओं को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है।