A suavização exponencial é uma técnica utilizada para prever valores futuros com base em dados históricos, sendo especialmente útil em séries temporais com tendências e padrões sazonais. Neste método, é atribuído um peso maior aos valores mais recentes, tornando a previsão mais sensível a mudanças recentes no comportamento dos dados. Neste artigo, discutiremos como funciona a suavização exponencial e apresentaremos um exemplo prático de sua aplicação em previsões de vendas.
Entenda o método de suavização exponencial e suas aplicações na análise de dados.
Entenda o método de suavização exponencial e suas aplicações na análise de dados. A suavização exponencial é uma técnica estatística utilizada para prever tendências em séries temporais. Ela atribui pesos decrescentes aos dados históricos, dando mais importância aos valores mais recentes. Isso ajuda a capturar padrões e variações nas séries de dados, tornando as previsões mais precisas.
Na suavização exponencial, um fator de suavização (alfa) é utilizado para controlar a rapidez com que os pesos dos dados históricos decaem. Quanto maior o valor de alfa, mais rápida é a depreciação dos dados antigos. Esse método é amplamente utilizado em previsões de vendas, demanda de produtos, preços de ações, entre outros.
Um exemplo simples de aplicação da suavização exponencial é a previsão de vendas de um produto. Ao utilizar dados de vendas anteriores, é possível aplicar a técnica para estimar as vendas futuras com base nas tendências observadas. Isso ajuda as empresas a se prepararem para a demanda e ajustarem suas estratégias de produção e marketing.
Em resumo, a suavização exponencial é uma ferramenta poderosa para analisar e prever séries temporais, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Com sua capacidade de capturar padrões e tendências, ela se tornou essencial em diversas áreas, como finanças, logística e marketing.
Entenda o processo de suavização de dados e sua importância na análise estatística.
A suavização de dados é um processo essencial na análise estatística, que consiste em reduzir o ruído e as flutuações presentes nos dados, tornando-os mais fáceis de interpretar e analisar. Este método é especialmente útil quando lidamos com séries temporais ou dados que apresentam variações significativas ao longo do tempo.
A suavização exponencial é um dos métodos mais utilizados para suavizar dados. Ele atribui pesos decrescentes às observações passadas, dando mais importância aos dados mais recentes. Isso ajuda a capturar tendências e padrões subjacentes nos dados, enquanto reduz o impacto de flutuações aleatórias.
Um exemplo simples de suavização exponencial é a média móvel exponencial, que calcula a média ponderada dos dados anteriores e adiciona um novo valor, ajustando a influência de cada observação com base em um fator de suavização. Este método é amplamente utilizado em previsões de séries temporais, como previsões de vendas ou demanda de produtos.
Em resumo, a suavização de dados é fundamental para melhorar a precisão e a confiabilidade das análises estatísticas, permitindo identificar padrões e tendências importantes nos dados. Ao aplicar a suavização exponencial, é possível obter insights mais claros e tomar decisões mais informadas com base nas informações disponíveis.
Suavização exponencial: método e exemplo
A suavização exponencial é uma maneira de prever a demanda para um artigo para um determinado período. Esse método estima que a demanda será igual à média do consumo histórico em um determinado período, atribuindo maior peso aos valores mais próximos no tempo.Além disso, para as previsões a seguir, leve em consideração o erro existente da previsão atual.
A previsão de demanda é o método para projetar a demanda de um produto ou serviço pelos clientes. Esse processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que eles esperam que a demanda de vendas de um bem ou serviço seja.
As informações anteriores da empresa são usadas adicionando-as aos dados econômicos do mercado para verificar se as vendas aumentarão ou diminuirão.
Os resultados da previsão de demanda são usados para estabelecer objetivos para o departamento de vendas, tentando se manter alinhado com os objetivos da empresa.
Método de suavização exponencial
A suavização é um processo estatístico muito comum. Muitas vezes, os dados são encontrados suavizados em várias formas da vida cotidiana. Cada vez que uma média é usada para descrever algo, um número suavizado está sendo usado.
Suponha que este ano tenha sido o inverno mais quente registrado. Para quantificá-lo, começamos com o conjunto de dados diários de temperatura para o período de inverno de cada ano histórico registrado.
Isso gera um número de números com grandes “pulos”. É necessário um número que elimine todos esses saltos de dados para comparar mais facilmente um inverno com outro.
Eliminar o salto nos dados é chamado de suavização. Nesse caso, uma média simples pode ser usada para obter suavização.
Suavização da previsão
Para a previsão da demanda, a suavização também é usada para eliminar variações na demanda histórica. Isso permite uma melhor identificação dos padrões de demanda, que podem ser usados para estimar a demanda futura.
Variações na demanda são o mesmo conceito que o “salto” dos dados de temperatura. A maneira mais comum pela qual as variações no histórico de demanda são eliminadas é usando uma média, ou especificamente, uma média móvel.
A média móvel usa um número predefinido de períodos para calcular a média, e esses períodos se movem à medida que o tempo passa.
Por exemplo, se uma média móvel de quatro meses for usada e hoje for 1º de maio, será usada a demanda média em janeiro, fevereiro, março e abril. Em 1º de junho, será utilizada a demanda para fevereiro, março, abril e maio.
Média móvel ponderada
Quando uma média simples é usada, a mesma importância é aplicada a cada valor no conjunto de dados. Portanto, em uma média móvel de quatro meses, cada mês representa 25% da média móvel.
Ao usar o histórico de demanda para projetar a demanda futura, é lógico concluir que o período mais recente tem um impacto maior na previsão.
O cálculo da média móvel pode ser adaptado para aplicar diferentes “pesos” a cada período, a fim de obter os resultados desejados.
Esses pesos são expressos em porcentagens. O total de todos os pesos para todos os períodos deve somar 100%.
Portanto, se você deseja aplicar 35% como o peso do período mais próximo na média ponderada de quatro meses, pode subtrair 35% de 100%, deixando 65% para dividir entre os três períodos restantes
Por exemplo, ele pode ser finalizado com uma ponderação de 15%, 20%, 30% e 35%, respectivamente, durante os quatro meses (15 + 20 + 30 + 35 = 100).
Suavização exponencial
A entrada de controle do cálculo da suavização exponencial é conhecida como fator de suavização. Representa a ponderação aplicada à demanda do período mais recente.
Se 35% for usado como uma ponderação do período mais recente no cálculo da média móvel ponderada, também poderá optar por usar 35% como um fator de suavização no cálculo da suavização exponencial.
Parte exponencial
A diferença no cálculo da suavização exponencial é que, em vez de precisar descobrir quanto peso aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer isso automaticamente.
Esta é a parte “exponencial”. Se 35% for usado como fator de suavização, a ponderação da demanda para o período mais recente será de 35%. A ponderação da demanda do período anterior à mais recente será de 65% de 35%.
65% vem subtraindo 35% de 100%. Isso equivale a 22,75% da ponderação para esse período. A demanda para o próximo período mais recente será de 65% de 65% de 35%, o que equivale a 14,79%.
O período anterior será ponderado como 65% de 65% de 65% de 35%, equivalente a 9,61%. Isso será feito para todos os períodos anteriores, até você atingir o primeiro período.
Formula
A fórmula para calcular a suavização exponencial é a seguinte: (D * S) + (P * (1-S)), em que,
D = demanda mais recente para o período.
S = fator de suavização, representado na forma decimal (35% seria 0,35).
P = previsão do período mais recente, resultado do cálculo de suavização do período anterior.
Supondo que você tenha um fator de suavização de 0,35, você teria: (D * 0,35) + (P * 0,65).
Como você pode ver, as únicas entradas de dados necessárias são a demanda e a previsão para o período mais recente.
Exemplo
Uma companhia de seguros decidiu expandir seu mercado para a maior cidade do país, fornecendo seguro de veículo.
Como ação inicial, a empresa deseja prever quantos seguros de veículos serão adquiridos pelos habitantes desta cidade.
Para fazer isso, eles usarão como dados iniciais a quantidade de seguro de carro comprado em outra cidade menor.
A previsão de demanda para o período 1 é de 2.869 veículos segurados, mas a demanda real nesse período foi de 3.200.
De acordo com os critérios da empresa, atribui um fator de suavização de 0,35. A demanda prevista para o seguinte período é: P2 = (3200 * 0,35) + 2869 * (1-0,35) = 2984,85.
Esse mesmo cálculo foi feito para o ano inteiro, obtendo a seguinte tabela comparativa entre o que foi realmente obtido e a previsão para esse mês.
Comparado às técnicas de média, a suavização exponencial pode prever melhor a tendência. No entanto, ele ainda fica aquém, como mostra o gráfico:
Você pode ver como a linha cinza da previsão pode estar bem abaixo ou acima da linha azul de demanda, sem poder segui-la completamente.
Referências
- Wikipedia (2019). Suavização exponencial. Retirado de: es.wikipedia.org.
- Ingenio Empresa (2016). Como usar a suavização exponencial simples para prever a demanda. Retirado de: ingenioempresa.com.
- Dave Piasecki (2019). Suavização exponencial explicada. Retirado de: inventopsops.com.
- Estudo (2019). Técnicas de Previsão de Demanda: Média Móvel e Suavização Exponencial. Retirado de: study.com.
- Cityu (2019). Métodos de suavização exponencial. Retirado de: personal.cb.cityu.edu.hk.