Ein Zahnpastahändler erfasst Verkaufsdaten und die Anzahl der Werbespots, die in den vergangenen 60 Wochen ausgestrahlt wurden. Der Händler erstellt ein Zeitreihenmodell zum Prognostizieren von Verkäufen.
- Öffnen Sie die Beispieldaten Zahnpastaverkäufe.MTW.
- Wählen Sie aus.
- Geben Sie im Feld Variable die Spalte Verkäufe ein.
- Geben Sie im Feld GD-Länge den Wert 2 ein.
- Wählen Sie Prognosen erstellen aus. Geben Sie im Feld Anzahl der Prognosen den Wert 6 ein.
- Klicken Sie auf OK.
Interpretieren der Ergebnisse
Im Diagramm der gleitenden Durchschnitte liegen die Prognosen und die Linie eng an den Daten, insbesondere am Ende der Datenreihe. Der Einzelhändler kann sich zu 95 % sicher sein, dass die Verkäufe in den nächsten 6 Monate etwa zwischen 53 und 67 liegen werden.
Methode
| Daten | Verkäufe |
|---|---|
| Länge | 101 |
| N fehlend | 0 |
Gleitender Durchschnitt
| Länge | 2 |
|---|
Genauigkeitsmaße
| MAPE | 8,8780 |
|---|---|
| MAD | 2,9242 |
| MSD | 13,8308 |
Prognosen
| Periode | Prognose | Untergrenze | Obergrenze |
|---|---|---|---|
| 102 | 60 | 52,7109 | 67,2891 |
| 103 | 60 | 52,7109 | 67,2891 |
| 104 | 60 | 52,7109 | 67,2891 |
| 105 | 60 | 52,7109 | 67,2891 |
| 106 | 60 | 52,7109 | 67,2891 |
| 107 | 60 | 52,7109 | 67,2891 |
