Спрогнозировать продажи на следующий квартал, понять, как меняется посещаемость сайта в течение года, или выяснить, растет ли ваш бизнес – эти задачи требуют анализа данных, собранных в разные периоды времени. Google Таблицы предлагают набор функций и инструментов, которые помогают анализировать временные ряды без необходимости в сложном программном обеспечении. Разобравшись с несколькими базовыми методами, вы сможете извлекать ценные закономерности из своих данных и принимать более обоснованные решения.
Что такое анализ временных рядов
Временной ряд – это набор данных, собранных через определенные промежутки времени. Это может быть ежедневная выручка магазина, еженедельное количество посетителей сайта, ежемесячные показатели продаж или годовые финансовые результаты компании.
Анализируя временные ряды, мы обычно ищем три основных компонента:
- Тренд – долгосрочное направление изменения показателя (рост, падение или стабильность).
- Сезонность – регулярно повторяющиеся колебания (например, рост продаж перед праздниками).
- Случайные колебания – непредсказуемые изменения, не связанные с трендом или сезонностью.
Google Таблицы предлагают несколько подходов для работы с временными данными: встроенные функции для расчетов, скользящие средние для сглаживания колебаний, методы декомпозиции для выделения тренда и сезонности, а также функции прогнозирования для предсказания будущих значений.
Таблица данных для примеров
Для нашего анализа давайте создадим таблицу с ежемесячными продажами интернет-магазина за два года. Эти данные помогут нам продемонстрировать различные методы анализа временных рядов и выявления закономерностей.
Данные в таблице отражают типичную ситуацию для многих бизнесов – здесь прослеживается как общий восходящий тренд (рост продаж год к году), так и сезонность (декабрьский пик продаж, связанный с предновогодними покупками, и снижение в начале года). Понимание этих паттернов даст менеджеру по продажам ценную информацию для планирования закупок, маркетинговых кампаний и определения потребности в персонале в разные периоды года.
Пример 1: Выявление тренда с помощью скользящего среднего
Скользящее среднее – один из самых простых и наглядных способов выделить долгосрочный тренд, сгладив краткосрочные колебания. Этот метод рассчитывает среднее значение показателя за определенный период и позволяет увидеть общую тенденцию, отфильтровав сезонные колебания. Создадим формулу для расчета трехмесячного скользящего среднего:
=СРЗНАЧ(C2:C4)
Эта формула вычисляет среднее значение продаж за первые три месяца. Для расчета скользящего среднего за следующий период (февраль-апрель) нужно использовать:
=СРЗНАЧ(C3:C5)
Однако вводить такие формулы для каждого периода неудобно. Google Таблицы позволяют автоматизировать этот процесс с помощью динамических диапазонов:
=СРЗНАЧ(СМЕЩ($C$2;СТРОКА()-СТРОКА($E$2);0;3;1))
Эта формула размещается в столбце F начиная с ячейки F2 и копируется вниз. Она автоматически рассчитывает трехмесячное скользящее среднее для каждого периода.
Разберем ее компоненты: функция СМЕЩ создает динамический диапазон, начиная с ячейки C2; СТРОКА()-СТРОКА($E$2) определяет смещение этого диапазона в зависимости от положения формулы; параметры 3 и 1 задают размер диапазона – 3 строки и 1 столбец.
Результаты вычислений позволяют увидеть, что, несмотря на ежемесячные колебания, общий тренд продаж направлен вверх. Это помогает руководству компании понять, что их бизнес растет, и дает основания для планирования масштабирования операций.
Пример 2: Выявление сезонности через сравнение по годам
Для выявления сезонных паттернов полезно сравнить данные за одинаковые периоды разных лет. Создадим столбец, который будет показывать процентное изменение продаж по сравнению с тем же месяцем предыдущего года.
=ЕСЛИ(СТРОКА()>=14;(C14/C2-1)*100;"")
Эта формула размещается в ячейке D14 (январь 2024) и сравнивает продажи с январем 2023. Копируя ее вниз, получаем процентное изменение для каждого месяца. Параметр ЕСЛИ проверяет, что мы находимся в данных за 2024 год, чтобы избежать ошибок при попытке сравнения данных 2023 года с несуществующими значениями 2022 года.
Анализируя полученные результаты, замечаем, что процентный рост относительно стабилен в течение года и составляет примерно 15-20%. Это говорит о том, что сезонные паттерны сохраняются год от года, но масштаб продаж увеличивается.
Такой анализ особенно ценен для компаний с ярко выраженной сезонностью. Он позволяет заранее подготовиться к пиковым периодам, скорректировать маркетинговые бюджеты и обеспечить достаточное количество товара на складе в периоды повышенного спроса.
Пример 3: Расчет сезонных индексов
Для более формальной оценки сезонности рассчитаем сезонные индексы, которые показывают, насколько продажи в определенном месяце отличаются от среднемесячных продаж за год. Сначала вычислим среднемесячные продажи за 2023 год:
=СРЗНАЧ(C2:C13)
Результат: примерно 433,3 тыс. руб.
Теперь рассчитаем сезонный индекс для каждого месяца, разделив фактические продажи на среднее значение:
=C2/СРЗНАЧ($C$2:$C$13)
Эта формула, помещенная в ячейку F2 и скопированная вниз, даст нам сезонные индексы для каждого месяца 2023 года. Например, для декабря индекс составит около 1,5, что означает, что декабрьские продажи на 50% выше среднемесячных.
Аналогично рассчитаем индексы для 2024 года, используя среднее значение за 2024 год:
=C14/СРЗНАЧ($C$14:$C$25)
Сравнивая индексы за два года, мы можем выявить устойчивые сезонные паттерны. Например, если индекс декабря стабильно выше 1,4, это указывает на значительный сезонный пик, к которому нужно готовиться заблаговременно.
Понимание сезонных индексов дает ритейлеру информацию для оптимизации запасов и персонала, помогая избежать как дефицита товаров в пиковые периоды, так и избыточных запасов в периоды спада.
Пример 4: Определение тренда с помощью линейной регрессии
Google Таблицы предлагают функции для расчета линейной регрессии, которая помогает не только определить тренд, но и получить конкретные числовые значения для его описания. Для расчета коэффициентов линейной регрессии используются функции НАКЛОН и SEQUENCE:
=НАКЛОН(C2:C25;SEQUENCE(24))
Эта формула вычисляет коэффициент наклона линии тренда. Положительное значение указывает на восходящий тренд, отрицательное – на нисходящий. В нашем случае результат будет положительным (приблизительный рост на 11 тысяч рублей), подтверждая рост продаж.
=ОТРЕЗОК(C2:C25;SEQUENCE(24))
Эта формула определяет точку пересечения линии тренда с осью Y, что соответствует теоретическому начальному значению продаж.
Теперь мы можем создать формулу для расчета трендовой составляющей для любого периода:
=НАКЛОН(C2:C25;SEQUENCE(24))*НОМЕР_ПЕРИОДА+ОТРЕЗОК(C2:C25;SEQUENCE(24))
Где НОМЕР_ПЕРИОДА – это порядковый номер месяца (1 для января 2023, 2 для февраля 2023... 24 для декабря 2024).
Разместив эту формулу в отдельном столбце и подставив соответствующие номера периодов, мы получим значения тренда для каждого месяца. Вычитая эти значения из фактических продаж, можно выделить сезонную и случайную составляющие.
Такой подход к декомпозиции временного ряда особенно полезен аналитикам, которым необходимо не только увидеть общую картину, но и количественно оценить каждый компонент для дальнейшего моделирования и прогнозирования.
Пример 5: Прогнозирование с учетом тренда и сезонности
Объединив знания о тренде и сезонности, можно построить простую, но эффективную модель прогнозирования будущих продаж. Предположим, мы хотим спрогнозировать продажи на первое полугодие 2025 года.
Сначала рассчитаем средний сезонный индекс для каждого месяца на основе данных за 2023-2024 годы:
=СРЗНАЧ(F2;F14)
Эта формула, размещенная, например, в ячейке E2, вычисляет средний индекс января на основе индексов января 2023 и 2024 годов. Аналогично рассчитываем индексы для других месяцев.
Затем используем линейную регрессию для прогнозирования базового уровня продаж на 2025 год. Для этого сначала вычислим наклон и отрезок линии тренда при помощи уже знакомых формул:
=НАКЛОН(C2:C25;SEQUENCE(24)) =ОТРЕЗОК(C2:C25;SEQUENCE(24))
Теперь создадим формулу для прогнозирования продаж на будущие периоды (например, для января 2025 года, который будет 25-м месяцем в нашей последовательности):
=НАКЛОН(C2:C25;SEQUENCE(24))*25+ОТРЕЗОК(C2:C25;SEQUENCE(24))
Для последующих месяцев меняем номер месяца: 26 для февраля, 27 для марта и так далее.
Чтобы учесть сезонность, умножаем прогнозируемый базовый уровень на соответствующий сезонный индекс:
=D6*E2
Где D6 – прогнозируемый базовый уровень для января 2025, а E2 – средний сезонный индекс января.
Этот подход дает нам прогноз, учитывающий как долгосрочный тренд роста бизнеса, так и сезонные колебания спроса в течение года. Такое прогнозирование особенно полезно для планирования бюджета, управления запасами и настройки маркетинговых кампаний.
Рекомендации по анализу временных рядов
При работе с временными рядами в Google Таблицах стоит учитывать несколько практических моментов. Во-первых, качество анализа сильно зависит от объема данных – чем длиннее период наблюдений, тем надежнее выявленные закономерности. Для выявления сезонности желательно иметь данные минимум за 2-3 полных цикла (например, 2-3 года для годовой сезонности).
Во-вторых, обращайте внимание на нестандартные всплески или падения показателей, которые могут быть вызваны разовыми событиями (распродажа, сбой в работе сайта, крупная рекламная кампания). Такие выбросы лучше анализировать отдельно, чтобы они не искажали общую картину.
Также стоит помнить, что простые методы анализа, представленные в этой статье, прекрасно работают для большинства задач, но при наличии сложных паттернов или необходимости в высокоточных прогнозах может потребоваться применение более продвинутых статистических методов.
Читайте также в Комьюнити:
Заключение
Анализ временных рядов в Google Таблицах открывает доступ к полезным закономерностям, скрытым в ваших данных. Выявление тренда показывает долгосрочное направление развития бизнеса, а обнаружение сезонности позволяет подготовиться к предсказуемым колебаниям спроса.
Описанные в статье методы не требуют специальных знаний в области статистики и доступны любому пользователю Google Таблиц. Даже простейший анализ временных рядов дает руководителям бизнеса практические инсайты, которые помогают принимать более обоснованные решения и достигать лучших результатов.
Начните с малого – проанализируйте свои данные о продажах или посещаемости с помощью скользящих средних, а затем постепенно переходите к более сложным методам. Чем лучше вы понимаете закономерности в своих данных, тем точнее сможете планировать будущее своего бизнеса.
Комментарии