ధోరణి అంచనా అంటే ఏమిటి?
ధోరణి అంచనా అనేది గత అమ్మకాలు లేదా మార్కెట్ వృద్ధిని చూడటానికి, ఆ డేటా నుండి సాధ్యమయ్యే పోకడలను నిర్ణయించడానికి మరియు భవిష్యత్తులో ఏమి జరుగుతుందో వివరించడానికి సమాచారాన్ని ఉపయోగించడానికి ఒక క్లిష్టమైన కానీ ఉపయోగకరమైన మార్గం. భవిష్యత్ అమ్మకాల వృద్ధిని గుర్తించడంలో సహాయపడటానికి మార్కెటింగ్ నిపుణులు సాధారణంగా ధోరణి అంచనాను ఉపయోగిస్తారు. వ్యాపారం యొక్క అనేక ప్రాంతాలు సూచనను ఉపయోగించవచ్చు మరియు అమ్మకాలకు సంబంధించిన భావనను పరిశీలించడం ఈ వ్యూహంపై అవగాహన పొందడానికి మీకు సహాయపడుతుంది.
చిట్కా
ట్రెండ్ ఫోర్కాస్టింగ్ అనేది గతంలో ఏమి జరిగిందో దాని ఆధారంగా వ్యాపారం కోసం భవిష్యత్తు ఎలా ఉంటుందో చిత్రాన్ని రూపొందించే చర్య.
సమయ శ్రేణి మరియు పోకడలు
ధోరణి అంచనా అనేది పరిమాణాత్మక అంచనా, అంటే దాని అంచనా గతం నుండి స్పష్టమైన, కాంక్రీట్ సంఖ్యలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది సమయ శ్రేణి డేటాను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది సంఖ్యా విలువ వేర్వేరు పాయింట్లపై తెలిసిన డేటా. సాధారణంగా, ఈ సంఖ్యా డేటా గ్రాఫ్‌లో ప్లాట్ చేయబడుతుంది, క్షితిజ సమాంతర x- అక్షం సంవత్సరం వంటి సమయాన్ని ప్లాట్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు అమ్మకపు మొత్తాలు లేదా మీరు అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్న సమాచారాన్ని ప్లాట్ చేయడానికి y- డేటా ఉపయోగించబడుతుంది. చాలామంది ప్రజలు. సమయ శ్రేణి గ్రాఫ్‌లో కనిపించే అనేక రకాల నమూనాలు ఉన్నాయి.
డేటాలో స్థిరమైన నమూనాలు
అమ్మకాల సంఖ్యలను చూసినప్పుడు, ఉదాహరణకు, కాలక్రమేణా అమ్మకాలలో నికర పెరుగుదల లేదా తగ్గుదల లేనప్పుడు స్థిరమైన ధోరణి కనిపిస్తుంది. నిర్దిష్ట తేదీలలో అమ్మకాలు పెరుగుతాయి లేదా తగ్గవచ్చు, కానీ మొత్తం సగటు అదే విధంగా ఉంటుంది. ఏదేమైనా, సగటు ఫలితాలు ఒక సంవత్సరంలోపు ఒకేలా ఉన్నప్పటికీ, కాలానుగుణ మార్పులు ఇంకా ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, అమ్మకాల స్థాయిలు వేసవిలో స్థిరంగా ఎక్కువగా ఉంటాయి మరియు శీతాకాలంలో తక్కువగా ఉండవచ్చు, అయినప్పటికీ మొత్తం సంవత్సరంలో సగటు ఒకే విధంగా ఉంటుంది.
డేటాలో సరళ నమూనాలు
సరళ నమూనా అనేది కాలక్రమేణా స్థిరమైన తగ్గుదల లేదా సంఖ్యల పెరుగుదల. గ్రాఫ్‌లో, ఇది వికర్ణంగా పైకి లేదా క్రిందికి కోణ రేఖగా కనిపిస్తుంది. ఎవరైనా VCR ల అమ్మకాలను చూస్తే, ఉదాహరణకు, వారు వికర్ణ రేఖను క్రిందికి కోణంలో చూడవచ్చు, VCR ల అమ్మకాలు కాలక్రమేణా క్రమంగా తగ్గుతున్నాయని సూచిస్తుంది.
ఘాతాంక నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడం
ఘాతాంక నమూనా అది ధ్వనించే దానికంటే సరళమైనది. కాలక్రమేణా నెమ్మదిగా, స్థిరంగా పెరిగే బదులు, కాలక్రమేణా పెరుగుతున్న రేటుతో డేటా పెరుగుతోందని ఘాతాంక నమూనా సూచిస్తుంది. వికర్ణంగా పైకి చూపే సరళ రేఖకు బదులుగా, ఈ రకమైన గ్రాఫ్ ఒక వక్ర రేఖను చూపిస్తుంది, ఇక్కడ రేటు పెరుగుతున్నట్లయితే, తరువాతి సంవత్సరాల్లో చివరి పాయింట్ మొదటి సంవత్సరం కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది. అమ్మకాలకు ఒక ఘాతాంక ధోరణి ప్రారంభ సంవత్సరాల్లో అమ్మకాలు చాలా నెమ్మదిగా ఉన్నాయని సూచించవచ్చు, కాని ప్రతి సంవత్సరం ఉత్పత్తి ఎక్కువ జనాదరణ పొందింది, ఎందుకంటే ఎక్కువ మంది ప్రజలు దీనిని కొనుగోలు చేయడానికి ఆసక్తి చూపుతారు.
మరింత క్లిష్టమైన నమూనాలు
ధోరణి అంచనా స్థిరమైన, సరళ మరియు ఘాతాంక గ్రాఫ్‌ల కంటే చాలా క్లిష్టంగా ఉండే నమూనాలతో కూడా వ్యవహరించగలదు. ఉదాహరణకు, తడిసిన ధోరణి అనేక సంవత్సరాలుగా అమ్మకాలలో మొత్తం పెరుగుదల ఉందని, ఆపై అకస్మాత్తుగా ఆగిపోయిందని చూపవచ్చు. బహుపది ధోరణి క్రమంగా పెరుగుదలను చూపిస్తుంది, తరువాత కాలక్రమేణా అమ్మకాలలో స్తబ్దత మరియు అమ్మకాలు తగ్గుతాయి.
నమూనాలను ఉపయోగించి అంచనా
అనేక సంవత్సరాలుగా డేటాను చూడటం మరియు నమూనాలను కనుగొనడం, భవిష్యత్ నమూనాలను అంచనా వేయడానికి మీరు ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ధోరణి అంటే ఒకే రకమైన సంఘటనలు పదే పదే జరుగుతున్నాయి. ఉదాహరణకు, ప్రతి సంవత్సరం శీతాకాలంలో అమ్మకాలు తగ్గడంతో స్థిరమైన అమ్మకాల ధోరణి ఉంటే, వేసవిలో పెరుగుదల పెరుగుతుంది, శీతాకాలంలో అమ్మకాలు తక్కువగా కొనసాగుతాయని అంచనా వేయడానికి ఒక వ్యక్తి ఈ నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు. అమలులోకి తెస్తే, స్టోర్ మేనేజర్ శీతాకాలంలో అదనపు ఉత్పత్తులను అమ్మకాలలో పడిపోకుండా నిరోధించడానికి సహాయపడవచ్చు.
అయితే, గ్రాఫ్‌ను చూడటం ద్వారా అంచనా వేయడం త్వరగా జరగదు. భవిష్యత్తులో ఏమి జరుగుతుందో ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి భవిష్య సూచకులు గ్రాఫ్ యొక్క నమూనాలను సూత్రంగా అనువదించవచ్చు. అంతర్నిర్మిత ధోరణి అంచనా సాధనాలతో వచ్చే స్ప్రెడ్‌షీట్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను వారు తరచుగా ఉపయోగిస్తారు.
హెచ్చరికతో ధోరణి అంచనా
ధోరణి అంచనా శాస్త్రీయమైనది, కానీ ఇది కూడా అనిశ్చితం. భవిష్యత్తులో ఒక సూచన వర్తించబడుతుంది, ఫలితాలు మరింత అనిశ్చితంగా మారతాయి. Market హించని సంఘటనలు స్థిరమైన నమూనాకు విఘాతం కలిగిస్తాయి, స్టాక్ మార్కెట్ తిరోగమనం వినియోగదారుల ప్రవర్తనను మారుస్తుంది మరియు కొన్ని సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలకు వినియోగదారుల ప్రాప్యతలో నాటకీయ మార్పులు వంటివి. ఒక నమూనా ఎంత క్లిష్టంగా ఉందో, ధోరణి సూచన మరింత అనిశ్చితంగా ఉంటుంది.
