archive-info.com » INFO » A » ATRADE.INFO

Total: 359

Choose link from "Titles, links and description words view":

Or switch to "Titles and links view".
  • Прогноз от прошлого месяца | Аналитика в торговле
    счёту получается что этот коэффициент который мы получаем таким образом показывает нам одновременно и сезонный коэффициент и годовой Ниже привожу пример данных расчётов в Excel К сожалению предприятие которое в данном случае анализировали имеет динамику спада К счастью оно вымышлено Рубрика Запасы Продажи Метки прогноз продаж сезонность спрос управление запасами Post navigation Пикники и походы Оборачиваемость и уходимость Комментариев 7 на Прогноз от прошлого месяца Лена 09 08 2011 в 14 05 Добрый день пытаюсь разобраться в прогнозировании самостоятельно но не могу подобрать каким образом рассчитывались цифры в строчке прогноз какие ячейки там перемножались Спасибо Ответить Author 12 08 2011 в 09 19 Добрый день Лена В прогнозе на февраль С15 мы умножаем продажи января B15 и средний сезонный коэффициент февраля С13 Если у вас в экселе по этим же цифрам получился другой результат не смущайтесь на этом скриншоте вычисления с округлением Ответить Artem 24 08 2011 в 17 56 Подскажите пожалуйста есть какая либо модель прогнозирования продаж по дням Ответить Author 24 08 2011 в 18 17 Попробуйте для начала построить несколько графиков продаж чтобы выявить какую то систему в них Графики просто потому что они легче воспринимаются Выведите продажи по недельно за каждый отдельный день то есть у вас получится семь периодов и так за несколько ближайших недель Так же попробуйте продажи по месяцам в разрезе недель грубо говорят получится четыре периода Надо экспериментировать Учтите сразу что для того чтобы прогнозировать продажи по дням вы должны торговать товаром с довольно высокой оборачиваемостью Как например хлеб или может молоко А нужен ли вообще прогноз по дням Если ничего не получится или не выявите никакой системы которая напоминала бы сезонность тогда воспользуйтесь хотябы http atrade info xyz assist html Сложно сказать так не видя ваших продаж какая система прогнозирования для вас оптимальна А вообще прочтите если ещё не сделали этого статьи касающиеся прогноза http atrade info tag прогноз продаж Возможно найдёте что то полезное для себя Ответить Artem 26 08 2011 в 20 41 Спасибо На вашем сайте для меня всё полезное http atrade info trend seas html вот на месяц очеь подходит прогноз По дням делаю прогноз по предыдущему году думал может быть есть какие математические ухищрения Спасибо еще раз Ответить Svetlana 09 09 2011 в 15 59 В прогнозе на февраль С15 мы умножаем продажи января B15 и средний сезонный коэффициент февраля С13 Добрый день а подскажите пожалуйста как вы рассчитали продажи января B15 Ответить Author 09 09 2011 в 23 20 Добрый Подразумевается что если вы делаете прогноз на февраль продажи января у вас уже есть Если месяц ещё не закончился и сейчас только 19 тый рабочий день из 21 ого сумму продаж делите на 19 и умножаете на 21 получаете ожидаемые продажи за январь Если же вы делаете прогноз на несколько месяцев вперёд используйте вместо факта продаж Прогноз но я не советую тогда применять эту модель Хотя можете сравнить какие даёт результаты Она и Тренд сезонная модель и стоит ли вообще делать долгосрочные прогнозы на несколько месяцев вперёд Ответить Добавить комментарий Отменить ответ Ваш e mail

    Original URL path: http://atrade.info/prognoz_2.html (2016-04-30)
    Open archived version from archive


  • Оценка надёжности существующего поставщика | Аналитика в торговле
    к нам тот который мы заказываем и в том количестве которое заказываем Это довольно важный момент потому как часто поставщики добавляют в заказ товар который нам в общем то совершенно не нужен и не оговорён с менеджером Такие попытки стоит пресекать сразу как только они появляются потому как могут на голову сесть Чаще всего нет ничего плохого в том чтобы расширить свой ассортимент но если это расширение происходит без Вашего ведома это может очень негативно сказаться на выкладке планах да и вообще финансах компании Что показывает 1 внеплановое изменение цен на сколько часто поставщик забывает нас предупредить о том что цены поменялись 2 точность исполнения заказа в количестве можно кстати ввести отдельным итоговым показателем для отчёта 3 стабильны ли остатки на складе у самого поставщика хватает ли у него товара чтобы обеспечивать наш спрос Минусы 1 пересорты товара не учитываются нужен дополнительный анализ 2 изменения цен в Большую сторону могут перекрыться не полной поставкой а потому советую ввести дополнительный отчёт о контроле цен если такого у вас ещё конечно нет или скомпоновать его с данным отчётом о надёжности поставщика Итак с критериями и целями определились Теперь надо подумать об инструментах Придумывать новые буквы в стиле RFM ABC и т п мы не будем В данном случае нам вполне может помочь XYZ анализ Период который нам понадобится для анализа зависит от того как часто вам возят товар Я бы советовал брать минимум шесть поставок будет это шесть месяцев три месяца или год После того как вы определитесь с периодом анализа можно приступать к математике Рассчитайте даты с момента заказа по поступление товара в днях К примеру заказ был сделан 3 06 2010г товар привезли 6 06 2010г значит за единицу анализа вы возьмёте 3 Так же просчитайте остальные поставки ну а потом по полученным данным делайте XYZ анализ Конечно после получения коэффициента вариации вам придётся самим определять комфортные для вас рамки XYZ классов в зависимость от ресурсов вашей компании Так же поступаем с суммами приходов Единица анализа Приход Заказ Так каждый поставщик получает двухзначный код по нему вы можете ориентироваться в том на сколько подходит Вам данный поставщик стоит его менять либо наоборот ввести какую то дополнительную систему бонусирования мотивации Хоть бы и определить для себя первоочерёдную важность оплаты поставщику XX а не YZ Если же вы хотите чтобы этим занялись профессионалы свяжитесь с нами Рубрика Запасы Метки закупки логистика поставщики управление предприятием Post navigation Совмещённый ABC XYZ анализ всё ближе к оптимизации Прогноз продаж с учётом сезонности Добавить комментарий Отменить ответ Ваш e mail не будет опубликован Обязательные поля помечены Комментарий Имя E mail Сайт CAPTCHA Code Уведомить меня о новых комментариях по email Уведомлять меня о новых записях почтой Подписаться Leave Blank Do Not Change Your email Рубрики Статей Управление Запасы Разное Продажи Маркетинг Литература Популярные записи и страницы Так называемое Правило полтора Прогноз продаж с учётом сезонности XYZ анализ Кто такой аналитик Причины падения продаж Цитаты В китайском языке слово кризис состоит из двух символов один обозначает опасность второй возможность Последние записи Наглядный пример правильной рекламной кампании Провожу

    Original URL path: http://atrade.info/postavshik.html (2016-04-30)
    Open archived version from archive

  • Прогноз продаж с учётом сезонности | Аналитика в торговле
    Май Июнь Июль за 2010 год прогноз продаж составляем на Август 2010г и за 2009г вычислите прирост падение продаж Февраль 2010 Февраль 2009 Так же сделаете с другими месяцами Дальнейшие вычисления лучше делать не только с помощью формул а ещё и просматривая данные Если у вас получилось примерно так 1 2 1 22 1 33 0 95 1 25 1 23 лучше не учитывайте 0 95 Возможно товара небыло на складе или ещё что то Средний прирост года получаем 1 2 1 22 1 33 1 25 1 23 5 5 Берём данные продаж за последние 11 месяцев вычисляем средние умножаем полученный результат на сезонный коэффициент месяца и умножаем на годовую тенденцию Готово Это был заключительный шаг Если вы устали от формул обратитесь к нам мы автоматизируем прогнозирование продаж в 1С в Украине и России Кроме того это можно применить в XYZ анализе для исключения сезонных шумов Достаточно при построении анализа разделить данные каждого анализируемого периода на сезонный коэффициент категории в которой он находится В прогнозах продаж нам это только поможет а кроме того для вас может оказаться сюрпризом довольно много товара переместились из класса Y в X или из Z в Y Иными словами коэффициент вариации уменьшился а значит и страховой запас по товару действительно можно делать чуть меньше Иногда сезонный коэффициент рассчитывается на конкретный товар а не на категорию На мой взгляд это перебор И не из за того что работы больше а потому что скачки получаются очень уж большие и они только мешают в прогнозировании После изучения данного метода опробуйте несколько моделей прогнозирования а потом уж решите какая из них оптимальна для вашего предприятия Вот здесь можно найти описание ещё одной модели прогнозирования Кроме того вам наверняка будет полезно почитать про тренд сезонную модель прогнозирования кстати часто она даёт наиболее точный прогноз Сложность в прогнозировании даже не в расчётах по моделям а в том что все расчёты нужно делать как минимум два раза а вообще то минимум для семи месяцев то есть семь раз если вы конечно не пользуетесь автоматизированной системой прогнозирования продаж Первый раз вы просчитываете прогноз когда выявляете оптимальную модель а второй раз уже когда делаете прогноз Рубрика Запасы Продажи Метки прогноз продаж сезонность Post navigation Оценка надёжности существующего поставщика Определение ключевых клиентов пример RFM анализа Комментариев 4 на Прогноз продаж с учётом сезонности Андрей 15 03 2011 в 01 57 Добрый день Шикарный материал по простым методам прогнозирования спроса есть тут http zakup vl ru forum viewtopic php f 13 t 403 Ответить Artem 07 07 2011 в 23 31 Очень интересно благодарю Скажите а пункт 4й это 2й способ прогноза продажи И еще мне не понятно Мы пронозируем Август 2010 в 4м пункте В 5м мы берем последние 11 месяцев от августа Т е Июль2010 Июнь2010 Май2010 Сентябрь2009 Ответить Author 09 07 2011 в 18 07 Добрый день Нет пункт 4 это не второй способ это продолжение вычислений С помощью этого пункта мы вычисляем средний годовой коэффициент роста То есть Сезонный коэффициент месяца мы вычисляем с помощью трёх последних лет годовой с помощью

    Original URL path: http://atrade.info/season.html?replytocom=54 (2016-04-30)
    Open archived version from archive

  • Прогноз продаж с учётом сезонности | Аналитика в торговле
    Август берите данные за Февраль Март Апрель Май Июнь Июль за 2010 год прогноз продаж составляем на Август 2010г и за 2009г вычислите прирост падение продаж Февраль 2010 Февраль 2009 Так же сделаете с другими месяцами Дальнейшие вычисления лучше делать не только с помощью формул а ещё и просматривая данные Если у вас получилось примерно так 1 2 1 22 1 33 0 95 1 25 1 23 лучше не учитывайте 0 95 Возможно товара небыло на складе или ещё что то Средний прирост года получаем 1 2 1 22 1 33 1 25 1 23 5 5 Берём данные продаж за последние 11 месяцев вычисляем средние умножаем полученный результат на сезонный коэффициент месяца и умножаем на годовую тенденцию Готово Это был заключительный шаг Если вы устали от формул обратитесь к нам мы автоматизируем прогнозирование продаж в 1С в Украине и России Кроме того это можно применить в XYZ анализе для исключения сезонных шумов Достаточно при построении анализа разделить данные каждого анализируемого периода на сезонный коэффициент категории в которой он находится В прогнозах продаж нам это только поможет а кроме того для вас может оказаться сюрпризом довольно много товара переместились из класса Y в X или из Z в Y Иными словами коэффициент вариации уменьшился а значит и страховой запас по товару действительно можно делать чуть меньше Иногда сезонный коэффициент рассчитывается на конкретный товар а не на категорию На мой взгляд это перебор И не из за того что работы больше а потому что скачки получаются очень уж большие и они только мешают в прогнозировании После изучения данного метода опробуйте несколько моделей прогнозирования а потом уж решите какая из них оптимальна для вашего предприятия Вот здесь можно найти описание ещё одной модели прогнозирования Кроме того вам наверняка будет полезно почитать про тренд сезонную модель прогнозирования кстати часто она даёт наиболее точный прогноз Сложность в прогнозировании даже не в расчётах по моделям а в том что все расчёты нужно делать как минимум два раза а вообще то минимум для семи месяцев то есть семь раз если вы конечно не пользуетесь автоматизированной системой прогнозирования продаж Первый раз вы просчитываете прогноз когда выявляете оптимальную модель а второй раз уже когда делаете прогноз Рубрика Запасы Продажи Метки прогноз продаж сезонность Post navigation Оценка надёжности существующего поставщика Определение ключевых клиентов пример RFM анализа Комментариев 4 на Прогноз продаж с учётом сезонности Андрей 15 03 2011 в 01 57 Добрый день Шикарный материал по простым методам прогнозирования спроса есть тут http zakup vl ru forum viewtopic php f 13 t 403 Ответить Artem 07 07 2011 в 23 31 Очень интересно благодарю Скажите а пункт 4й это 2й способ прогноза продажи И еще мне не понятно Мы пронозируем Август 2010 в 4м пункте В 5м мы берем последние 11 месяцев от августа Т е Июль2010 Июнь2010 Май2010 Сентябрь2009 Ответить Author 09 07 2011 в 18 07 Добрый день Нет пункт 4 это не второй способ это продолжение вычислений С помощью этого пункта мы вычисляем средний годовой коэффициент роста То есть Сезонный коэффициент месяца мы вычисляем с

    Original URL path: http://atrade.info/season.html?replytocom=97 (2016-04-30)
    Open archived version from archive

  • Прогноз продаж с учётом сезонности | Аналитика в торговле
    берите данные за Февраль Март Апрель Май Июнь Июль за 2010 год прогноз продаж составляем на Август 2010г и за 2009г вычислите прирост падение продаж Февраль 2010 Февраль 2009 Так же сделаете с другими месяцами Дальнейшие вычисления лучше делать не только с помощью формул а ещё и просматривая данные Если у вас получилось примерно так 1 2 1 22 1 33 0 95 1 25 1 23 лучше не учитывайте 0 95 Возможно товара небыло на складе или ещё что то Средний прирост года получаем 1 2 1 22 1 33 1 25 1 23 5 5 Берём данные продаж за последние 11 месяцев вычисляем средние умножаем полученный результат на сезонный коэффициент месяца и умножаем на годовую тенденцию Готово Это был заключительный шаг Если вы устали от формул обратитесь к нам мы автоматизируем прогнозирование продаж в 1С в Украине и России Кроме того это можно применить в XYZ анализе для исключения сезонных шумов Достаточно при построении анализа разделить данные каждого анализируемого периода на сезонный коэффициент категории в которой он находится В прогнозах продаж нам это только поможет а кроме того для вас может оказаться сюрпризом довольно много товара переместились из класса Y в X или из Z в Y Иными словами коэффициент вариации уменьшился а значит и страховой запас по товару действительно можно делать чуть меньше Иногда сезонный коэффициент рассчитывается на конкретный товар а не на категорию На мой взгляд это перебор И не из за того что работы больше а потому что скачки получаются очень уж большие и они только мешают в прогнозировании После изучения данного метода опробуйте несколько моделей прогнозирования а потом уж решите какая из них оптимальна для вашего предприятия Вот здесь можно найти описание ещё одной модели прогнозирования Кроме того вам наверняка будет полезно почитать про тренд сезонную модель прогнозирования кстати часто она даёт наиболее точный прогноз Сложность в прогнозировании даже не в расчётах по моделям а в том что все расчёты нужно делать как минимум два раза а вообще то минимум для семи месяцев то есть семь раз если вы конечно не пользуетесь автоматизированной системой прогнозирования продаж Первый раз вы просчитываете прогноз когда выявляете оптимальную модель а второй раз уже когда делаете прогноз Рубрика Запасы Продажи Метки прогноз продаж сезонность Post navigation Оценка надёжности существующего поставщика Определение ключевых клиентов пример RFM анализа Комментариев 4 на Прогноз продаж с учётом сезонности Андрей 15 03 2011 в 01 57 Добрый день Шикарный материал по простым методам прогнозирования спроса есть тут http zakup vl ru forum viewtopic php f 13 t 403 Ответить Artem 07 07 2011 в 23 31 Очень интересно благодарю Скажите а пункт 4й это 2й способ прогноза продажи И еще мне не понятно Мы пронозируем Август 2010 в 4м пункте В 5м мы берем последние 11 месяцев от августа Т е Июль2010 Июнь2010 Май2010 Сентябрь2009 Ответить Author 09 07 2011 в 18 07 Добрый день Нет пункт 4 это не второй способ это продолжение вычислений С помощью этого пункта мы вычисляем средний годовой коэффициент роста То есть Сезонный коэффициент месяца мы вычисляем с помощью

    Original URL path: http://atrade.info/season.html?replytocom=98 (2016-04-30)
    Open archived version from archive

  • Прогноз продаж с учётом сезонности | Аналитика в торговле
    примеру за шесть ближайших месяцев если вы делаете прогноз на Август берите данные за Февраль Март Апрель Май Июнь Июль за 2010 год прогноз продаж составляем на Август 2010г и за 2009г вычислите прирост падение продаж Февраль 2010 Февраль 2009 Так же сделаете с другими месяцами Дальнейшие вычисления лучше делать не только с помощью формул а ещё и просматривая данные Если у вас получилось примерно так 1 2 1 22 1 33 0 95 1 25 1 23 лучше не учитывайте 0 95 Возможно товара небыло на складе или ещё что то Средний прирост года получаем 1 2 1 22 1 33 1 25 1 23 5 5 Берём данные продаж за последние 11 месяцев вычисляем средние умножаем полученный результат на сезонный коэффициент месяца и умножаем на годовую тенденцию Готово Это был заключительный шаг Если вы устали от формул обратитесь к нам мы автоматизируем прогнозирование продаж в 1С в Украине и России Кроме того это можно применить в XYZ анализе для исключения сезонных шумов Достаточно при построении анализа разделить данные каждого анализируемого периода на сезонный коэффициент категории в которой он находится В прогнозах продаж нам это только поможет а кроме того для вас может оказаться сюрпризом довольно много товара переместились из класса Y в X или из Z в Y Иными словами коэффициент вариации уменьшился а значит и страховой запас по товару действительно можно делать чуть меньше Иногда сезонный коэффициент рассчитывается на конкретный товар а не на категорию На мой взгляд это перебор И не из за того что работы больше а потому что скачки получаются очень уж большие и они только мешают в прогнозировании После изучения данного метода опробуйте несколько моделей прогнозирования а потом уж решите какая из них оптимальна для вашего предприятия Вот здесь можно найти описание ещё одной модели прогнозирования Кроме того вам наверняка будет полезно почитать про тренд сезонную модель прогнозирования кстати часто она даёт наиболее точный прогноз Сложность в прогнозировании даже не в расчётах по моделям а в том что все расчёты нужно делать как минимум два раза а вообще то минимум для семи месяцев то есть семь раз если вы конечно не пользуетесь автоматизированной системой прогнозирования продаж Первый раз вы просчитываете прогноз когда выявляете оптимальную модель а второй раз уже когда делаете прогноз Рубрика Запасы Продажи Метки прогноз продаж сезонность Post navigation Оценка надёжности существующего поставщика Определение ключевых клиентов пример RFM анализа Комментариев 4 на Прогноз продаж с учётом сезонности Андрей 15 03 2011 в 01 57 Добрый день Шикарный материал по простым методам прогнозирования спроса есть тут http zakup vl ru forum viewtopic php f 13 t 403 Ответить Artem 07 07 2011 в 23 31 Очень интересно благодарю Скажите а пункт 4й это 2й способ прогноза продажи И еще мне не понятно Мы пронозируем Август 2010 в 4м пункте В 5м мы берем последние 11 месяцев от августа Т е Июль2010 Июнь2010 Май2010 Сентябрь2009 Ответить Author 09 07 2011 в 18 07 Добрый день Нет пункт 4 это не второй способ это продолжение вычислений С помощью этого пункта мы вычисляем средний годовой

    Original URL path: http://atrade.info/season.html?replytocom=99 (2016-04-30)
    Open archived version from archive

  • XYZ анализ | Аналитика в торговле
    10 от общего количества номенклатуры это класс X 50 100 примерно 25 номенклатуры класс Y и 100 70 класс Z Данное соотношение оказалось оптимально комфортным для нас А потому не бойтесь экспериментировать и подойти к вопросу творчески Подведём итог Класс X товар меньше всего подвержен колебаниям спроса продажи легко прогнозируемы количество которое всегда должно присутствовать в ассортименте легко вычислить Класс Y средняя прогнозируемость продаж но как и товаром класса X довольно легко управлять автоматизированно Класс Z продажи спрос товара не поддаётся прогнозу Задумайтесь возможно с частью этого товара стоит начать работать под заказ если это возможно не забывайте о том что этот товар потребляет ресурсы компании даже когда просто лежит на складе Ещё часть вообще стоит вывести из ассортимента Вы немного потеряете в представленности товара но приобретёте больше от размораживания активов и сокращении расходов Более полную картину о вашем ассортименте вы увидите если совместите данные ABC и XYZ анализов Об этом читайте в следующей статье Рубрика Запасы Маркетинг Продажи Метки анализ ассортимента сезонность Post navigation Стивен Кови Семь навыков высокоэффективных людей Мирный воин Дэн Милман Комментариев 14 на XYZ анализ Андрей 15 03 2011 в 01 42 Добрый день Стандартные границы групп использовать можно не всегда из за сути коэффициента вариации Можно использовать метод касательных ознакомиться с ним всем желающим можно в этой статье http zakup vl ru files 4metodi videleniya grupp v avs a pdf Ответить Людмила 21 10 2011 в 14 29 Добрый день Очень интересная и полезная в своем роде статья большое Вам спасибо за нее Скажите не могу у себя в формулах найти devsq Подскажите что она значит Спасибо Ответить Author 21 10 2011 в 20 57 Добрый день Спасибо Вот здесь есть описание этой формулы http atrade info excel html Ответить Юлия 20 01 2012 в 12 54 Добрый день Уважаемый Игорь статья очень интересная большое Вам спасибо только мне не совсем ясно как можно рассчитать страховой запас при помощи коеф вариации И подскажите какие методы есть расчета страхового запаса Заранее спасибо Ответить И Гончаров 20 01 2012 в 13 59 Добрый день Во первых спасибо за отзыв Во вторых если вы получаете коэффициент вариаций 0 13 то есть среднее отклонение 13 то можно умножить средние продажи товара на 1 13 Вы получите подобие страхового запаса которое на практике удовлетворяет спрос примерно 95 Можно ещё использовать по тому же принципу функцию в экселе AVEDEV это Число среднее отклонение Ну а вообще нужно ещё учитывать периодичность поставок время в пути Ответить Михайл 07 10 2012 в 13 43 Добрый день Статья очень полезная и интересная подскажите пожалуйста почему 1 Почему среднее квадратическое отклонение возвели 0 5 использовали формулу G3 0 5 F3 в место Корень G3 F3 2 После внесенные формулы коэффициенты вариации показывает свыше 100 и как это понять Ответить И Гончаров 07 10 2012 в 17 24 День добрый 1 Да всё верно 2 Прямо по Всем товарам свыше 100 Если по Части их то это нормально Вообще диапазон коэффициента вариации довольно не маленький и ничего странно нет что по каким то товарам он

    Original URL path: http://atrade.info/xyz.html?replytocom=49 (2016-04-30)
    Open archived version from archive

  • XYZ анализ | Аналитика в торговле
    25 номенклатуры класс Y и 100 70 класс Z Данное соотношение оказалось оптимально комфортным для нас А потому не бойтесь экспериментировать и подойти к вопросу творчески Подведём итог Класс X товар меньше всего подвержен колебаниям спроса продажи легко прогнозируемы количество которое всегда должно присутствовать в ассортименте легко вычислить Класс Y средняя прогнозируемость продаж но как и товаром класса X довольно легко управлять автоматизированно Класс Z продажи спрос товара не поддаётся прогнозу Задумайтесь возможно с частью этого товара стоит начать работать под заказ если это возможно не забывайте о том что этот товар потребляет ресурсы компании даже когда просто лежит на складе Ещё часть вообще стоит вывести из ассортимента Вы немного потеряете в представленности товара но приобретёте больше от размораживания активов и сокращении расходов Более полную картину о вашем ассортименте вы увидите если совместите данные ABC и XYZ анализов Об этом читайте в следующей статье Рубрика Запасы Маркетинг Продажи Метки анализ ассортимента сезонность Post navigation Стивен Кови Семь навыков высокоэффективных людей Мирный воин Дэн Милман Комментариев 14 на XYZ анализ Андрей 15 03 2011 в 01 42 Добрый день Стандартные границы групп использовать можно не всегда из за сути коэффициента вариации Можно использовать метод касательных ознакомиться с ним всем желающим можно в этой статье http zakup vl ru files 4metodi videleniya grupp v avs a pdf Ответить Людмила 21 10 2011 в 14 29 Добрый день Очень интересная и полезная в своем роде статья большое Вам спасибо за нее Скажите не могу у себя в формулах найти devsq Подскажите что она значит Спасибо Ответить Author 21 10 2011 в 20 57 Добрый день Спасибо Вот здесь есть описание этой формулы http atrade info excel html Ответить Юлия 20 01 2012 в 12 54 Добрый день Уважаемый Игорь статья очень интересная большое Вам спасибо только мне не совсем ясно как можно рассчитать страховой запас при помощи коеф вариации И подскажите какие методы есть расчета страхового запаса Заранее спасибо Ответить И Гончаров 20 01 2012 в 13 59 Добрый день Во первых спасибо за отзыв Во вторых если вы получаете коэффициент вариаций 0 13 то есть среднее отклонение 13 то можно умножить средние продажи товара на 1 13 Вы получите подобие страхового запаса которое на практике удовлетворяет спрос примерно 95 Можно ещё использовать по тому же принципу функцию в экселе AVEDEV это Число среднее отклонение Ну а вообще нужно ещё учитывать периодичность поставок время в пути Ответить Михайл 07 10 2012 в 13 43 Добрый день Статья очень полезная и интересная подскажите пожалуйста почему 1 Почему среднее квадратическое отклонение возвели 0 5 использовали формулу G3 0 5 F3 в место Корень G3 F3 2 После внесенные формулы коэффициенты вариации показывает свыше 100 и как это понять Ответить И Гончаров 07 10 2012 в 17 24 День добрый 1 Да всё верно 2 Прямо по Всем товарам свыше 100 Если по Части их то это нормально Вообще диапазон коэффициента вариации довольно не маленький и ничего странно нет что по каким то товарам он свыше 100 Есть второй вариант для Вашей оборачиваемости или точнее скорости

    Original URL path: http://atrade.info/xyz.html?replytocom=161 (2016-04-30)
    Open archived version from archive