Video: - 24 kg på 14 veckor | Gå ner i vikt med dessa enkla tips | Mikaelas viktresa 2024
Över tiden har en baslinje en tendens för att visa konsekvent beteende: Nivån ökar, minskar eller är stillastående (eller det kan vara säsong eller cyklisk). Relationerna mellan tidsperioder hjälper till att mäta detta beteende: förhållandet mellan en månad och nästa eller mellan ett kvartal och nästa eller mellan ett kvartal och samma kvartal föregående år.
Din baslinje kan blanda upp relationerna mellan sina tidsperioder av olika anledningar, några bra och lite dåliga. Ett par exempel:
- Den som samlade baseline-data (inte säkerligen) förbisedde försäljningsintäkterna för den 15 juni till och med den 30 juni. Detta är ett verkligt problem, och det är verkligen oförsvarligt. "Hunden åt min läxa" skär inte den här.
- Lageret brann till marken och ingen kunde sälja någonting tills fabriken kunde komma ikapp med förlusten av lager. Återigen, ett verkligt problem, men det hjälper inte din prognos även om polisen tar fångst av sarsonisten.
Anledningen är detta: Om nästan hela din baslinje består av månatliga intäkter och en tidsperiod representerar bara en halv månad, kommer alla prognoser som beror på hela baslinjen att slängas. Figuren visar ett exempel på vad som kan hända.
Celler A1: B27 innehåller en baslinje med exakta intäkter hela tiden. Exponentiell utjämning ger prognosen för augusti 2016 i cell C28.
Celler H1: I27 har samma baslinje, förutom för cell I25. Av någon anledning (vårdslös redovisning, lagringsbrand eller något annat) har intäkterna för maj 2016 underrapporterats. Resultatet är att prognosen för augusti 2016 är mer än 6 000 USD mindre än vad som är när inkomsterna för maj 2016 är resultatet av varken ett fel eller en engångsincident. Sex tusen dollar kanske inte låter som mycket, men i detta sammanhang är det en skillnad på 8 procent. Och det är ännu värre strax efter det att problemet uppstår: Skillnaden i de två prognoserna är 17 procent i juni 2016.
Om de saknade uppgifterna inte kan lokaliseras, beror eventuellt på ett bokföringsfel eller om det inte gjorts något fel några väldigt ovanliga händelser avbröt försäljningen under maj 2016, du skulle noga beräkna aktuellerna för maj. Ett par rimliga sätt att göra det:
- Ta medeltalet april och juni och tilldela det genomsnittet till maj.
- Använd juni 2014 till och med april 2016 som en baslinje och prognos maj 2016. Använd sedan maj 2016 prognosen i hela din baslinje, januari 2014 till juli 2016.
Denna situation är en bra anledning att kartlägga din baslinje. Bara titta på baslinjen, du kanske inte märker att maj 2016 är en oddball. Men det hoppar rätt ut på dig om du kartlägger baslinjen - se följande figur, särskilt juni till augusti 2016 i varje diagram.
Oroa dig inte för små skillnader i längden på baslinjens tidsperioder. Mars har en dag kvar i april än april, men det är inte värt att oroa sig för. Två saknade veckor är en annan sak.
