دراسات الأعمال متوسط المتحرك ،

المتوسطات المتحركة إذا تم رسم هذه المعلومات على رسم بياني، يبدو ذلك كما يلي: وهذا يدل على أن هناك تباينا واسعا في عدد الزوار اعتمادا على الموسم. هناك أقل بكثير في الخريف والشتاء من الربيع والصيف. ومع ذلك، إذا أردنا أن نرى اتجاها في عدد الزوار، يمكننا حساب متوسط ​​متحرك من 4 نقاط. ونحن نفعل ذلك من خلال إيجاد متوسط ​​عدد الزوار في أربعة أرباع عام 2005: ثم نجد متوسط ​​عدد الزوار في الأرباع الثلاثة الأخيرة من عام 2005 والربع الأول من عام 2006: ثم الربعين الأخيرين من عام 2005 والربعين الأولين من عام 2006: لاحظ أن آخر متوسط ​​يمكننا العثور عليه هو في الربعين الأخيرين من عام 2006 والربعين الأولين من عام 2007. ونحن رسم المتوسطات المتحركة على الرسم البياني، والتأكد من أن كل متوسط ​​يتم رسمها في وسط أرباع الأربعة ويغطي: يمكننا أن نرى الآن أن هناك اتجاها نزوليا طفيفا جدا في الزائرين.، بارد، والموقع مراجعة أبحاث السوق وتشمل أبحاث السوق جمع وتحليل البيانات من السوق (أي من المستهلكين والمستهلكين المحتملين) من أجل توفير السلع والخدمات التي تلبي احتياجاتهم. هذا هو البحث الذي يهدف إلى جمع البيانات الأولية، أي المعلومات التي تم الحصول عليها خصيصا للدراسة المعنية. ويمكن جمعها في ثلاث طرق رئيسية - المراقبة والاستبيانات والتجريب. وتتضمن المراقبة مشاهدة الأشخاص ورصد وتسجيل سلوكهم (مثل أنماط مشاهدة التلفزيون، والكاميرات التي ترصد تدفقات حركة المرور، وعمليات تدقيق التجزئة التي تقيس العلامات التجارية لمستهلكي المنتجات الذين يشترونها). الاستبيانات هي وسيلة للاتصال المباشر مع المستهلكين ويمكن أن تتخذ مجموعة متنوعة من الأشكال. الاستبيانات الشخصية (مثل المقابلات من الباب إلى الباب)، والاستبيانات البريدية، والاستبيانات الهاتفية والاستبيانات المجموعة (مثل طلب مواقف مجموعة من المستهلكين نحو منتج جديد). ويمكن أن تكون الاستبيانات عملية مكلفة للغاية وتستغرق وقتا طويلا ويمكن أن يكون من الصعب جدا إزالة عنصر التحيز بالطريقة التي تنفذ بها. ومن المهم أن يطلب من كل مجيب أن يطرح نفس الأسئلة بنفس الترتيب، دون أي مساعدة أو تركيز على ردود معينة على الأسئلة. ويشمل التجريب إدخال مجموعة متنوعة من الأنشطة التسويقية في السوق ومن ثم قياس تأثير كل منها على المستهلكين. على سبيل المثال، اختبار التسويق، حيث يتم إطلاق منتج جديد في منطقة جغرافية صغيرة ومن ثم استجابة المستهلكين تجاهه سوف تملي ما إذا كان المنتج قد تم إطلاقه على المستوى الوطني. هذا هو جمع البيانات الثانوية، والتي سبق جمعها من قبل الآخرين، ولم يتم تصميمها خصيصا للدراسة المعنية، ولكن مع ذلك ذات الصلة. البيانات الثانوية هي أرخص بكثير وأسرع لجمع من البيانات الأولية، ولكن يمكن أن يكون غير محدث من الوقت الذي يتم بحثه. والمصادر الرئيسية للبيانات الثانوية هي الكتب المرجعية والمنشورات الحكومية وتقارير الشركات. وسوف توفر البحوث الأولية والثانوية الأعمال مع الكثير من البيانات المتعلقة بأسواقها والمستهلكين. ويمكن بعد ذلك أن تستخدم هذه البيانات لوصف الوضع الحالي في السوق، في محاولة للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل في السوق، وشرح الاتجاهات التي حدثت. وقد تستخدم الشركة أيضا بيانات أبحاث السوق لتجزئة السوق. وهذا ينطوي على كسر السوق وصولا الى مجموعات متميزة من المستهلكين الذين لديهم نفس الخصائص، وذلك لتقديم كل مجموعة المنتج الذي يلبي احتياجاتهم على أفضل وجه. الطرق الرئيسية لتجزئة السوق هي: حسب خصائص المستهلك. وهذا ينطوي على التحقيق في مواقفهم، والهوايات، والمصالح، وأساليب الحياة. حسب الخصائص الديمغرافية. سنهم، نوع جنسهم، دخلهم، نوع منزلهم، ومجموعاتهم الاجتماعية والاقتصادية. حسب الموقع . ومن الممكن أن يؤدي التجزئة الفعالة للسوق إلى تحديد فرص جديدة (أي الثغرات في سوق المنتج)، وإمكانية تحقيق مبيعات للمنتجات وزيادة حصتها في السوق، والإيرادات، الربحية. يتضمن البحث الكمي إجراء أبحاث السوق عن طريق أخذ عينة من السكان وطرح أسئلة محددة مسبقا عن طريق استبيان (عادة 200 مشارك) من أجل اكتشاف المستويات المحتملة للطلب على مستويات الأسعار المختلفة، والمبيعات المقدرة لمنتج جديد، والمشتري نموذجي للمنتجات الشركة. البيانات عددي ويمكن تحليلها بيانيا وإحصائيا. هناك عدة أنواع من العينة التي يمكن استخدامها لجمع البيانات الكمية: أخذ العينات العشوائية - وهذا يعطي كل فرد من أفراد الجمهور فرصة متساوية لاستخدامها في العينة. وكثيرا ما يختار المجيبون عن طريق الحاسوب من دليل هاتف من السجل الانتخابي. أخذ عينات الحصص - تتضمن هذه الطريقة تجميع المستهلكين في شرائح تشترك في بعض الخصائص (مثل العمر أو الجنس). ثم يتم إخبار المستجوبين باختيار عدد معين من المشاركين من كل شريحة. ومع ذلك، فإن أعداد الأشخاص الذين تمت مقابلتهم في كل شريحة لا تمثل عادة السكان ككل. أخذ العينات العنقودية - وهذا ينطوي عادة على تجميع المستهلكين في مجموعات جغرافية (أو مجموعات) ثم يتم إجراء عينة عشوائية داخل كل موقع. أخذ العينات الطبقية - يتم تجميع المستهلكين في شرائح مرة أخرى (أو طبقات) استنادا إلى بعض المعرفة السابقة لكيفية تقسيم السكان. وعدد الأشخاص الذين يختارون لإجراء مقابلات معهم من كل طبقة يتناسب مع عدد السكان ككل. يحاول البحث النوعي الحصول على نظرة ثاقبة للدوافع التي تدفع المستهلك إلى التصرف بطريقة معينة. وعادة ما يتم ذلك من خلال مناقشات جماعية (غالبا ما تسمى مجموعات التركيز) من أجل اكتشاف الأساس المنطقي وراء مشتريات المستهلكين. وغالبا ما يرأس نقاش المجموعة طبيب نفساني بطريقة مريحة، مما ينبغي أن يشجع المستهلكين على مناقشة عاداتهم للتسوق وما قبل المفاهيم المتعلقة ببعض المنتجات والعلامات التجارية. وهذا ينطوي على محاولة تقدير النتائج المستقبلية (مثل مستوى المبيعات). ويمكن أن يتم التنبؤ بعدد من الطرق: الاستقراء - وهذا ينطوي على تحديد الاتجاه الذي كان موجودا في البيانات السابقة ومن ثم الاستمرار في هذا في المستقبل. وكثيرا ما يتم ذلك باستخدام حزمة برامج لإنشاء خط من أفضل ملاءمة للبيانات الماضية، ومن ثم ببساطة توسيع هذا الخط في المستقبل. تقنية دلفي - وهذا ينطوي على استخدام فريق من خبراء الأعمال والتنبؤ الذين يناقشون ويتفقون التنبؤ بعيد المدى للقضايا والأحداث الهامة. أبحاث السوق - وهذا يمكن أن تستخدم في محاولة لتحديد النوايا الشرائية للمستهلكين. تحليل سلسلة الوقت - وهذا أيضا يحاول التنبؤ بمستويات مستقبلية من البيانات السابقة. هناك 4 مكونات رئيسية من البيانات سلسلة الوقت. هذا الاتجاه، والتقلبات الدورية (بسبب الدورات الاقتصادية من الركود والطفرات)، والتقلبات الموسمية والتقلبات العشوائية. ومن الواضح أن محاولة التنبؤ والتنبؤ بما سيحدث في المستقبل ليست سهلة وسوف تتغير العديد من المتغيرات على المدى القصير وعلى المدى الطويل مما سيؤثر على دقة التوقعات. ومن المستصوب دائما للشركات أن تستخدم مجموعة متنوعة من تقنيات التنبؤ للوصول إلى أرقام مناسبة ومقبولة للمستقبل (مثل التكاليف والإيرادات ومستويات المبيعات والأرباح وما إلى ذلك). هناك مجموعة متنوعة من التقنيات التي يمكن للأعمال التجارية استخدامها لتحليل البيانات التي تجمعها من خلال أساليب أبحاث السوق. المتوسط ​​- هذا هو مجموع العناصر مقسوما على عدد العناصر. الوسيط - هذا هو الرقم الأوسط في مجموعة من البيانات. النمط - هذا هو الرقم أو القيمة التي تحدث في أغلب الأحيان في مجموعة من البيانات. النطاق - هذا هو الفرق بين أعلى قيمة وأدنى قيمة في مجموعة من البيانات. المدى الربعي - وهذا يعتبر النطاق داخل المركزي 50 من مجموعة من البيانات. وبالتالي فإنه يتجاهل أعلى 25 و 25 القاع، وأقل عرضه للتشويه بالقيم المتطرفة. الانحراف المعياري - هذا مقياس للانحراف عن القيمة المتوسطة في مجموعة من البيانات. الفاصل الزمني للثقة - وهذا مقياس لقياس الدقة المحتملة لنتائج العينة. مع فترة الثقة 95، هناك احتمال 0.95 أن المتوسط ​​الحقيقي سيكون حيث تعتقد العينة أنها سوف تكذب (وبعبارة أخرى، فإن نتائج العينة تكون صحيحة 19 مرات من 20). أرقام الفهرس - هذا هو مقياس إحصائي مصمم لجعل التغييرات في مجموعة من البيانات (مثل أرقام المبيعات) أسهل لإدارة وتفسير. وهو ينطوي على إعطاء عنصر واحد من البيانات قيمة 100 (فترة الأساس)، وتعديل العناصر الأخرى من البيانات بالتناسب معها. فمثلا . إذا كانت مبيعات نشاط تجاري معين هي 163200،000 في السنة 1، 163220،000 في العام 2 و 163270،000 في العام 3، ثم الأرقام القياسية يمكن استخدامها للمساعدة في تحديد الاتجاه داخل البيانات. سيتم إعطاء المبيعات في السنة 1 رقم فهرس 100 (وهذا ما يعرف باسم سنة الأساس). سنة 2 لديها 16320،000 مبيعات أكثر مما كانت عليه في العام 1 - وهذا هو ارتفاع 10، وبالتالي فإن الرقم القياسي في العام 2 سيكون 110. السنة 3 لديها 16370،000 المزيد من المبيعات من السنة 1 - وهذا هو ارتفاع 35، وبالتالي فإن الرقم القياسي في السنة الثالثة سيكون 135. المتوسط ​​المتحرك - هذه طريقة أخرى لتحديد الاتجاه في مجموعة من البيانات. فإنه يسمح القيم المتطرفة لتكون أكثر معاناة، وذلك لإظهار النمط الأساسي في مجموعة من البيانات. على سبيل المثال، النظر في البيانات التالية التي تشير إلى المبيعات على مدى 5 سنوات للأعمال: المتوسط ​​المتحرك متوسط ​​بيانات السلاسل الزمنية (الملاحظات متباعدة بالتساوي في الوقت) من عدة فترات متتالية. ويدعى الانتقال لأنه تتم إعادة تكراره باستمرار مع توفر بيانات جديدة، فإنه يتقدم بإسقاط القيمة الأولى وإضافة القيمة الأحدث. على سبيل المثال، يمكن حساب المتوسط ​​المتحرك للمبيعات لمدة ستة أشهر عن طريق أخذ متوسط ​​المبيعات من يناير إلى يونيو، ثم متوسط ​​المبيعات من فبراير إلى يوليو، ثم من مارس إلى أغسطس، وهلم جرا. المتوسطات المتحركة (1) تقلل من تأثير الاختلافات المؤقتة في البيانات، (2) تحسين ملاءمة البيانات إلى خط (عملية تسمى التجانس) لإظهار اتجاه دتس بشكل أكثر وضوحا، و (3) تسليط الضوء على أي قيمة أعلى أو أقل من الاتجاه. إذا كنت تحسب شيئا مع تباين عالية جدا أفضل قد تكون قادرة على القيام به هو معرفة المتوسط ​​المتحرك. أردت أن أعرف ما هو المتوسط ​​المتحرك للبيانات، لذلك كان لدي فهم أفضل لكيفية القيام به. عندما تحاول معرفة بعض الأرقام التي تغير غالبا ما يكون أفضل ما يمكنك القيام به هو حساب المتوسط ​​المتحرك. (أرما)