You are viewing this post: Best Choice ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย 2022
โปรดดูบทความหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
วิธีการพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecast) แบบง่ายแต่แม่นจริง! 2022 Update
05/02/2021 · ด้านล่างเป็นตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขายที่ผมทำให้ทุกคนดูนะครับ มีข้อมูลยอดขาย 3 เดือนที่ผ่านมา และการพยากรณ์ในอนาคตว่าอีก 1 …
วิธีพยากรณ์ยอดขาย แบบง่ายๆ (พร้อมตัวอย่างในหลายกรณี) – SALES FORECAST Update New ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
คุณสามารถพยากรณ์ยอดขายได้ (Sales Forecast) และคุณก็ไม่ต้องมีปริญญา MBA หรือผูกสูตร Excel ด้วยซ้ำ\n\nการพยากรณ์ยอดขายคืออะไรและทำอะไรได้นะ?\n\nการพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecast) คือการคาดการณ์ประเมินมูลค่าและจำนวนของสินค้าที่บริษัทจะขายได้ จากข้อมูลการขายในอดีต ผลสำรวจตลาด ประสบการณ์ทางการขาย ขนาดของตลาด หรือความต้องการของลูกค้า การพยากรณ์ที่ดีควรมาจากการรวบรวมข้อมูลทั้งภายในและภายนอกองค์กร\n\nวิธีพยากรณ์ยอดขายเริ่มจากการทำรายการสินค้าหรือบริการที่เราจะขายและประเมินจำนวนสินค้าที่น่าจะขายได้ในแต่ละช่วงเวลา\n\nโดยที่ช่วงเวลาที่นิยมใช้กันก็คือยอดขายแต่ละ ‘เดือน’ นั่นเอง \n\nหากเราสามารถประเมินยอดขายเป็นเดือนล่วงหน้าได้ เราก็สามารถรวบรวมข้อมูลเพื่อประเมินยอดขายประจำปีได้ต่อมาได้อีก อย่างไรก็ตามยอดขาย (และค่าใช้จ่ายกับกำไร) ที่เราพยากรณ์มาก็เป็นแค่ตัวเลขประเมินที่เราต้องนำมาปรับปรุงเรื่อยๆจากประสบการณ์การขาย แทรนด์ตลาด และ ข้อมูลการขายจริงภายหลัง\n\nเพื่อนของผมที่เคยทำงานบริษัท Apple ที่สาขาหลักในอเมริกา เคยบอกว่า Apple มีแผนการผลิตล่วงหน้า 3-5 ปี (บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Apple ต้องสร้างอะไรใหม่ๆทุกปีเพราะฉะนั้นเค้าต้องเตรียมหาวัตถุดิบและผู้ผลิตไว้ก่อน) \n\nและถึงแม้จะเป็นสินค้าใหม่ที่ไม่เคยขายมาก่อน Apple ก็จะซีเรียสกับการพยากรณ์ยอดขายมาก เพราะสำหรับ Apple แล้ว การพยากรณ์ยอดขาย iPhone ผิดไป 1% เท่ากับว่าเงินหายไปหลายพันล้านบาทเลยครับ\n\nแต่ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของบริษัท Apple หรือคนขายข้าวเหนียวหมูปิ้ง คุณก็ต้องเข้าใจว่าการพยากรณ์ยอดขายไม่สามารถคาดเดาอนาคตได้ 100%\n\nแบบบทความนะครับ: https://thaiwinner.com/sales-forecast/\n\nศึกษาเรื่อง Marketing Funnel ได้ที่: https://youtu.be/T4O8ynTmE7k\n\nติดตามบล็อกของผมได้ที่: https://thaiwinner.com/\n\nหนังสือบริหารธุรกิจของผม: https://thaiwinner.com/business-handbook/\n\nติดตามช่องยูทูปของเราได้ทีนี่: https://www.youtube.com/channel/UCW-2EwoTtQDFq9oBdQ8KsKg?sub_confirmation=1
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
การพยากรณ์ยอดขาย คืออะไร? ทำอย่างไร – GreedisGoods Update 2022
Đang cập nhật
การพยากรณ์ยอดขายโดยวิธีวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Sales forecasting and time series analysis)QA 2022 Update ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
การพยากรณ์ยอดขายใน Excel ด้วย Forecast และผองเพื่อน – เทพ … New Update
28/09/2020 · การพยากรณ์ยอดขายใน Excel ด้วย Forecast และผองเพื่อน; Statistics with Excel ตอนที่ 6 : Hypothesis Testing; Statistics with Excel ตอนที่ 5 : Central Limit Theorem
การพยากรณ์อย่างง่าย Naive Method New ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ข้อมูลใหม่ในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย ภาพบางส่วนในหัวข้อ
ตัวอย่างการคำนวณพยากรณ์อย่างง่าย (naïve Forecast) New
12/11/2009 · ตัวอย่างการคำนวณพยากรณ์อย่างง่าย (naïve Forecast) การพยากรณ์อย่างง่าย (naïve Forecast) หมายถึง เป็นการพยากรณ์ว่า ยอดขายในอนาคตจะเท่ากับ …
Forecast พยากรณ์ยอดขาย และสร้างกราฟ ด้วย excel Update ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
การใช้ ฟังก์ชั่น forecast() ของโปรแกรม Excel ในการทำนายยอดขายเดือนต่อไปในอนาคต โดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting Techniques)
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
บทที่ 3 การวางแผนและควบคุมการขาย New 2022
ต.ย. การพยากรณ์ยอดขายรองเท้านักเรียน – ปัจจัยโดยตรง = จ านวน นักเรียน ถ้า จ านวนนักเรียนใน กทม. = 245,000 คน จ านวนนักเรียนใน ตจว. = 185,000 คน
LM312 Forecasting การพยากรณ์ 2022 New ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
วีดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งในวิชา LM312 ภาควิชา โลจิสติกส์ มหาลัยกรุงเทพ \nเนื้อหาเกี่ยวกับ สอนการคำนวนหาค่าการพยากรณ์แบบง่าย พร้อมทั้งยกตัวอย่างและอธิบายวิธีการหายอดขาย \n\nจัดทำโดย\nนาย สวัสดิโชติ เต็งสวัสดิ์\nน.ส จีรเศวต เลิศธัญเศรษฐ์\nน.ส. อรุณทิพย์ เทียธรรมชาติ\nน.ส. พิชญ์ภาดา สุวรรณรัตน์\nนาย ธีระชัย สร้อยน้อย
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย ภาพบางส่วนในหัวข้อ
บทที่ 4 การพยากรณ์ – SlideShare ล่าสุด
บทที่4 การพยากรณ์(ForecastingForecasting) การนาเสนอภาพนิ่งนี้ จัดทาขึ้นจากหนังสือ การจัดการการผลิตและการปฏิบัติการ แปลถูกต้องตามลิขสิทธิ์โดย รชฏ ขาบุญและ …
การพยากรณ์ด้วย Excel เบื้องต้น Update ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
การพยากรณ์ด้วย Excel เบื้องต้น Moving Average, Weight Moving Average, Exponential Weight Moving Average และการหาค่าความคลาดเคลื่อน MAD, MSE, MPAE
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย ภาพบางส่วนในหัวข้อ
VBA Excel – วิธี Forecast ยอดขายใน Excel แบบ Seasonal ง่าย … 2022
วิธี Forecast ยอดขายแบบ Seasonal ง่ายๆ ใน Excel แค่ 3 click. ถ้ามีตัวเลข ยอดขาย ที่เป็น ลักษณะ Seasonal ตามรูป . … จากตัวอย่างข้อมูล มี ข้อมูลเก่า 24 periods และ …
แนวคิดการพยากรณ์ยอดขาย New Update ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
หลักการนำการพยากรณ์ไปใช้งาน
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
วิเคราะห์ยอดขายแบบง่ายๆ ด้วย Excel – D4Biz New
15/07/2015 · ยอดขาย (Sales) = ราคาขาย (Price) x จำนวนที่ขายได้ (Amount) ดังนั้น หากคุณใส่หัวข้อตามตัวอย่าง (Price อยู่แนวตั้งแถว F, Amount อยู่แนวตั้งแถว G, ทั้งคู่ …
+ อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่นี่
เล่าให้ฟัง EP19: ใช้แค่ Excel ก็พยากรณ์ยอดขายในอนาคตแบบ Machine Learning ได้ New 2022 ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
สวัสดีครับผม แม็ก อิศเรศ ประจิตต์มุทิตา วันนี้ผมจะมาเล่าให้ฟังในหัวข้อ \”ใช้แค่ Excel ก็พยากรณ์ยอดขายในอนาคตแบบ Machine Learning ได้\”\n\nเมื่อการที่เราทำธุรกิจนั้น การที่จะรู้ยอดขายในอนาคตได้ย่อมเป็นเรื่องที่ดีมากๆ\nการทำธุรกิจนั้นหากคุณสามารถเห็นอนาคตได้ จะเป็นข้อได้เปรียบอย่างหนึ่งเลย โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้ามันสามารถทำได้ง่ายๆด้วย Excel มันจะดีแค่ไหน\n\nวันนี้ผมจะมา เล่าให้ฟัง ว่า การใช้ Excel นั้นก็สามารถที่จะพยากรณ์ยอดขายแบบคร่าวๆได้เหมือนกัน และทำไมคนคิดจะเริ่มธุรกิจทุกประเภท จะเล็กจะใหญ่ ต้องเข้าใจ \n\n——————————————————————————–\nเล่าให้ฟัง เป็นโปรเจ็คความยาวซีซันแรกคือ 24 ตอน ต่อเนื่อง ออกสัปดาห์ละ 2 ครั้ง พร้อมให้คุณดูและฟังขณะเดินทางกลับบ้าน ทุกวัน จันทร์ และ พฤหัสบดี 17:00 น.\n\nโดยจะบอกเล่าเรื่องราว เน้นเนื้อๆ ไม่มีน้ำ สั้นๆกระชับๆ ในหัวข้อเกี่ยวกับ ธุรกิจ การบริหาร การตลาด เชื่อมโยงร่วมกับ เทคโนโลยี และ อื่นๆ อาทิ การเงิน การบัญชี และ กฏหมาย โดยความตั้งใจคือจะไม่มีโฆษณา ไม่มีเนียนขายของ\n\nหากสงสัย ต้องการติชม ส่งอีเมล์มาคุยกันได้เลยครับที่ [email protected]
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย ภาพบางส่วนในหัวข้อ
Forecasting (การพยากรณ์) – Kmaths ล่าสุด
การแบ่งช่วงเวลาในการพยากรณ์. 1. Short-range forecast = มีช่วงเวลาน้อยกว่า 3 เดือน. เหมาะกับการพยากรณ์ เพื่อจัดการกับ การจัดซื้อ , ตารางงาน …
พยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting) : ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing) New Update ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting)\nเป็นการนำจำนวนตัวเลขในอดีตมาพยากรณ์จำนวนที่จะเกิดขึ้นในอนาคตของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น การขาย การบริโภค การกิด การดับ ในที่นี้จะยกตัวอย่างการนำมาใช้พยากรณ์การขายมี 6 วิธี ดังนี้\n 1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (Simple Moving Average)\n 2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average)\n 3. ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)\n 4. ค่าแนวโน้ม (Trend Projection)\n 5. ค่าดัชนีฤดูกาล (Seasonal Index)\n 6. การเปรียบเทียบค่าพยากรณ์วิธีต่าง ๆ อย่างง่ายเพื่อการตัดสินใจ\n\n3. การพยากรณ์การขายด้วยวิธีค่าปรับเรียบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing)\n วิธีนี้ถูกพัฒนาขึ้นโดยมีหลักคล้ายวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก แต่ให้ความสำคัญแก่ข้อมูลทุกข้อมูลไล่เรียงจากอดีตตัวต่อตัว\n ในทางปฏิบัติ จะมีการทดลองใช้ สัมประสิทธิ์ปรับเรียบ (α) ค่าต่าง ๆ กัน แทนไปในสมการ \nY(t) = Y(t-1) + α {y(t-1)-Y(t-1)} เพื่อดูว่า ค่า α ตัวใดให้ค่าพยากรณ์ใกล้เคียงกับข้อมูลในอดีตมากที่สุด ก็เลือกตัวนั้นไว้ใช้แทนค่าในสูตร \n\nการพยากรณ์ในอนาคต ใช้เพียงเฉพาะยอดขายปัจจุบันและค่า α ที่เลือกไว้มาแทนค่าในสูตร Y(t) = Y(t-1) + α {y(t-1)-Y(t-1)} ก็จะได้ค่าพยากรณ์ที่ใกล้เคียงความเป็นจริง\n\n α = ค่าคงที่ ที่มีค่าตั้งแต่ 0.00 ถึง 1.00 (ปรกติใช้ 0.1 ถึง 0.3)\nค่า α = 0.3 คือ การให้ความสำคัญกับข้อมูลปัจจุบัน 30% ความสำคัญแก่ข้อมูลในอดีต 70 %\n \nสูตร สมการการพยากรณ์มีดังนี้\nY(t) = Y(t-1) + α {y(t-1)-Y(t-1)} \n Y = ค่าพยากรณ์\n y = ยอดขาย\n t-i = ลำดับคาบเวลาที่ i ใด ๆ \nถ้าให้ i = 1 ยอดขาย y(t-1) คือ ค่ายอดขายในอดีตถัดไป 1 ช่วงเวลา\n\n ตัวอย่างในคลิป \n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวแรกคือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 1 ค่าพยากรณ์ คือ Y(1) = 50 เพราะไม่ยอดขายในอดีตไป 1 ช่วงเวลา จึงใช้ยอดขายจริงคือ 50 \n\n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 2 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 2 \nY(2) = Y(2-1) + α {y(2-1)-Y(2-1)} \nY(2) = Y(1) + α {y(1)-Y(1)} = 50 +0.2(50-50) =50\n\n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 3 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 3 \nY(3) = Y(3-1) + α {y(3-1)-Y(3-1)}\nY(3) = Y(2) + α {y(2)-Y(2)} = 50 +0.2(56-50) =51.2\n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 4 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 3 Y(4) = Y(4-1) + α {y(4-1)-Y(4-1)} \n Y(4) = Y(3) + α {y(3)-Y(3)} = 51.2 +0.2(60-51.2) =52.96
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
การพยากรณ์ความต้องการและการวางแผนสินค้าคงคลัง สำหรับสินค้า … 2022 Update
การพยากรณ ความต องการและการวางแผนสิ นคาคงคลัง สํัิาหรบส นคาเครื่ื่มองด … ังด วยวิธี ABC Analysis ซึ่งกลุ ม A เป นกลุ มที่มียอดขายมาก …
Forecasting using minitab #การพยากรณ์ยอดขาย #ForecastingByMinitab New 2022 ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
ดูข้อมูลหัวข้อเพิ่มเติม ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
Đang cập nhật
คำสำคัญที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
Đang cập nhật
ขอบคุณที่รับชมกระทู้ครับ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขาย
Articles compiled by Bangkokbikethailandchallenge.com. See more articles in category: MMO