Як розрахувати 3-місячну ковзну середню: Покрокова інструкція

Як розрахувати 3-місячну ковзну середню

Розрахунок ковзного середнього - це широко використовуваний статистичний метод для аналізу тенденцій за певний період часу. Він особливо корисний при роботі з фінансовими або економічними даними, оскільки забезпечує згладжене представлення даних, усуваючи випадкові коливання. У цій покроковій інструкції ми проведемо вас через процес розрахунку 3-місячного ковзного середнього, який особливо корисний, коли ви хочете виявити довгострокові тенденції, одночасно фіксуючи короткострокові коливання.

По-перше, важливо зрозуміти, що таке ковзаюче середнє. Також відоме як ковзне середнє, воно являє собою серію середніх значень, розрахованих на основі різних підмножин загального набору даних. У випадку 3-місячного ковзного середнього кожна точка даних є середнім значенням поточного місяця і двох попередніх місяців. Це ковзне вікно рухається вперед, постійно оновлюючи точки даних і згладжуючи будь-які короткострокові коливання, які можуть затьмарити загальну тенденцію.

Зміст

Щоб розрахувати 3-місячне ковзне середнє, виконайте наступні кроки:

Зберіть дані: Зберіть дані для змінної, яку ви хочете проаналізувати, за певний період часу. Переконайтеся, що у вас є дані щонайменше за три місяці.
Упорядкуйте дані: Організуйте дані в хронологічному порядку, з останнім місяцем вгорі та найдавнішим місяцем внизу.
Обчисліть ковзну середню: Починаючи з третього місяця, обчисліть середнє значення поточного місяця та двох попередніх місяців. Повторіть цей процес для кожного наступного місяця, пересуваючи ковзне вікно вперед, поки не дійдете до кінця набору даних.
Побудуйте графік ковзного середнього: Після того, як ви розрахували ковзне середнє для кожного місяця, нанесіть точки даних на графік, щоб візуалізувати тенденцію в часі. Це може допомогти вам виявити будь-які закономірності, цикли або відхилення.

Примітка: Варто зазначити, що розмір ковзного вікна може змінюватися залежно від конкретного аналізу, який ви проводите. Хоча зазвичай використовується 3-місячне ковзне середнє, ви також можете розраховувати ковзні середні для інших періодів часу, наприклад, 6 місяців або 12 місяців. Вибір розміру ковзного вікна залежить від частоти та тривалості коливань, які ви хочете згладити*.

Обчислюючи 3-місячне ковзне середнє, ви можете отримати уявлення про довгострокову тенденцію ваших даних, одночасно фіксуючи короткострокові зміни в більш зручному форматі. Цей статистичний метод широко використовується в різних сферах, включаючи фінанси, економіку та маркетингові дослідження, для аналізу та інтерпретації даних часових рядів. Озброївшись цією покроковою інструкцією, ви зможете впевнено розрахувати 3-місячне ковзне середнє та отримати цінну інформацію з ваших даних.

Що таке 3-місячне ковзне середнє?

3-місячне ковзне середнє - це метод розрахунку середнього значення за певний період часу для згладжування будь-яких коливань і виявлення загальних тенденцій. Він зазвичай використовується у фінансовому аналізі та аналізі продажів для аналізу даних за певний період часу та відстеження ефективності бізнесу.

Читайте також: Розуміння зміщених формул: Розкриття їхньої важливості та застосування

Щоб розрахувати 3-місячне ковзне середнє, ви берете суму точок даних за попередні три місяці і ділите її на три. Це середнє значення використовується як відправна точка для наступного розрахунку, де найстаріша точка даних відкидається, а найновіша додається. Цей процес триває протягом усього періоду, створюючи ковзну середню, яка поступово змінюється з плином часу.

Метою використання 3-місячного ковзного середнього є більш точне представлення даних і згладжування будь-яких короткострокових коливань або викидів. Дивлячись на середнє значення за більш тривалий період часу, ви можете краще зрозуміти загальну тенденцію і приймати більш обґрунтовані рішення.

3-місячне ковзне середнє можна використовувати в різних сценаріях, наприклад, для аналізу щомісячних даних про продажі, відстеження зростання доходів або оцінки ефективності запасів. Це допомагає усунути вплив сезонних коливань, виявити довгострокові закономірності та спрогнозувати майбутні тенденції.

У наведеному вище прикладі ми маємо набір даних за місяці з січня по травень. Щоб обчислити 3-місячне ковзне середнє для березня, ми беремо суму точок даних за січень, лютий і березень (100 + 150 + 200 = 450) і ділимо її на три (450 / 3 = 150). Ковзне середнє за квітень розраховується шляхом відкидання січня і додавання точки даних за квітень (150 + 200 + 170 = 520 / 3 = 173,33). Цей процес продовжується для решти місяців, в результаті чого отримується ковзне середнє, яке забезпечує більш згладжене представлення даних.

Навіщо розраховувати 3-місячне ковзне середнє?

Розрахунок 3-місячного ковзного середнього може надати цінну інформацію про тенденції та закономірності в даних з плином часу. Це корисний інструмент для аналізу та прогнозування різних бізнес-показників, таких як продажі, дохід або задоволеність клієнтів.

Ось кілька причин, чому важливо розраховувати 3-місячне ковзне середнє:

Згладжування сезонних коливань: Взявши середнє значення точок даних за 3-місячний період, ви можете зменшити вплив сезонних коливань і визначити основні тенденції. Це особливо корисно при аналізі наборів даних, які демонструють циклічність або значні коливання від місяця до місяця.
**Виявлення довгострокових тенденцій: 3-місячне ковзне середнє дозволяє визначити довгострокові тенденції та закономірності, які можуть бути неочевидними при розгляді окремих точок даних. Це допоможе вам оцінити загальний напрямок даних і визначити, чи відбувається поступове збільшення або зменшення з часом.
Прогнозування майбутніх показників: Розрахувавши 3-місячне ковзне середнє, ви можете використовувати історичні дані для прогнозування майбутніх показників. Це особливо корисно для компаній, які покладаються на точні прогнози для прийняття обґрунтованих рішень щодо стратегій запасів, виробництва або продажів.
Порівняння показників: Середнє ковзне значення за 3 місяці забезпечує стабільний показник, який можна використовувати для проведення змістовних порівнянь за різні періоди часу. Він дозволяє оцінити, чи є поточні показники вищими або нижчими за середні, надаючи уявлення про те, чи покращуються або погіршуються ваші результати порівняно з минулими показниками.
Виявлення аномалій: Моніторинг 3-місячного ковзного середнього показника може допомогти вам виявити аномалії або відхилення в даних. Раптові сплески або падіння, які відхиляються від середнього значення, можуть вказувати на значні зміни в основних факторах, які потребують подальшого дослідження.

Таким чином, розрахунок 3-місячного ковзного середнього є цінною методикою для аналізу та інтерпретації даних у часі. Він забезпечує згладжений показник, який допомагає виявити закономірності, спрогнозувати майбутні показники та приймати обґрунтовані бізнес-рішення.

Читайте також: Зверніться до Icici Bank з Великобританії: Прості методи та ефективні рішення

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ:

Що таке ковзне середнє?

Ковзне середнє - це статистичний розрахунок, який обчислює середнє значення набору точок даних за певний період часу. Він використовується для згладжування коливань і виявлення тенденцій у даних з часом.

Чому важливо розраховувати ковзне середнє?

Обчислення ковзного середнього важливо, тому що воно допомагає усунути короткострокові коливання або випадковий шум в даних і дає більш чітке розуміння довгострокових тенденцій. Він широко використовується у фінансах, економіці та прогнозуванні.

Як розрахувати 3-місячне ковзне середнє?

Щоб розрахувати 3-місячне ковзне середнє, вам потрібно спочатку визначити діапазон точок даних, які ви хочете включити в кожне середнє. Потім підсумуйте точки даних в межах кожного діапазону і розділіть на кількість точок даних, щоб отримати середнє значення. Повторіть цей процес для кожного наступного діапазону і оновлюйте середнє значення, коли з’являються нові точки даних.

Які переваги дає використання ковзного середнього?

Використання ковзної середньої має кілька переваг. Воно допомагає згладити короткострокові коливання даних, дає більш чітку картину довгострокових тенденцій і може допомогти виявити аномалії або викиди. Це корисний інструмент для складання прогнозів, прогнозування та прийняття обґрунтованих рішень на основі історичних даних.