半岛o客服产品信息:趋势分析
趋势和预测分析显示趋势随着时间的推移,产品销售等措施,市场份额或平均销售价格。趋势通常观察到绘制海图显示历史数据随着时间的推移。这可以很容易地完成使用InetSoft智力的风格。半岛o客服
销售趋势(历史数据)
普遍使用趋势分析来确定的当前值是衡量预期的趋势是一个例外。做这个手工要求观察者评论数据定期低效和耗时。
Ine半岛o客服tSoft记分卡与警报通知不需要本手册过程中通过自动化数据审核工作,并将发送警报通知到相关的人在检测到异常时。
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预测(季节性效应占)
推断趋势线
趋势分析的自然延伸是推断未来趋势进行预测分析。作为推断可能取决于参数的每一个行业,它已经注意到,一个通用的预测引擎通常是不适合,可以推断不正确的趋势,当这些参数并不考虑。
使用最小二乘法预测
为了克服这个限制,InetSoft提供了预测分析通过我们灵半岛o客服活的数据块技术所需的独特的参数可以单独构建到外推公式。如下所示,forecast_seasonal线更准确和占年度冬季奥运会销售效果预测相比,基于最小二乘(LS)的回归预测模型。
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预测与InetSoft数据块:半岛o客服
线性最小二乘(LS)基于y = a + bx回归。确定常数a和b,我们可以利用以下公式:
使用最小二乘回归公式,创建SalesData销售数据收集的数据块。获得所需的值,集团的销售日期,总总销售收入(y)和获得销售季度(x)。
确定a和b的值,建立LS数据块的SalesData数据块来计算所需的值(即xy, x2, y2)规定的公式。
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下面的预测数据块使用LS数据块来计算销售预测基于LS y = a + bx回归方法。Calculated_forecast表中的值列表(即y1)。
基于当前的市场调查,这个行业的销售收入高峰和低谷基于冬季奥运会的年度计划。为了适应这种销售模式,我们把一个偏移量公式到LS预报值提供y1_season列中的值。
预测表收集实际的销售数据,LS预测和修改后的LS将被用作图表的数据集。作为演示,您可以很容易地添加更多的参数或复杂的计算数据块为了获得更准确的预测为您的特定需求。
使用这种方法的预测分析,InetSoft预测分析提供了一个必要的工具,这样推断趋势是合适的和准确半岛o客服的为每一个独特的案例。典型的外推公式可以使用通用的数据块技术构建预测分析,然后扩展或修改占独特的参数监控测量提供一个更准确的预测。
