ট্রেন্ড পূর্বাভাস কি?
প্রবণতা পূর্বাভাস অতীতের বিক্রয় বা বাজারের বৃদ্ধির দিকে নজর দেওয়া, সেই ডেটা থেকে সম্ভাব্য প্রবণতাগুলি নির্ধারণ করা এবং ভবিষ্যতে কী ঘটতে পারে তা এক্সট্রোপোলেটে তথ্য ব্যবহার করার একটি জটিল তবে দরকারী উপায়। বিপণন বিশেষজ্ঞরা সাধারণত সম্ভাব্য ভবিষ্যতের বিক্রয় বৃদ্ধি নির্ধারণে সহায়তা করতে প্রবণতা পূর্বাভাস ব্যবহার করেন। ব্যবসায়ের অনেকগুলি ক্ষেত্র পূর্বাভাস ব্যবহার করতে পারে, এবং ধারণাটি বিক্রয় সম্পর্কিত যাচাই করে তা আপনাকে এই কৌশলটি বোঝার জন্য সহায়তা করতে পারে।
টিপ
প্রবণতা পূর্বাভাস অতীতে যা ঘটেছিল তার ভিত্তিতে ভবিষ্যতের ব্যবসায়ের জন্য কেমন হতে পারে তার চিত্র গঠনের কাজ।
সময় সিরিজ এবং প্রবণতা
প্রবণতা পূর্বাভাস হ'ল পরিমাণগত পূর্বাভাস, যার অর্থ পূর্বাভাস অতীতের মূর্ত, কংক্রিট সংখ্যার উপর ভিত্তি করে। এটি টাইম সিরিজের ডেটা ব্যবহার করে, যা এমন ডেটা যেখানে সংখ্যার মানটি বিভিন্ন সময়ে বিভিন্ন পয়েন্টের সাথে পরিচিত হয়। সাধারণত, এই সংখ্যার ডেটা গ্রাফটিতে প্লট করা হয়, যেমন অনুভূমিক এক্স-অক্ষের সাথে সময় কাটাতে ব্যবহৃত হয়, যেমন বছরের, এবং ওয়াই-ডেটা যে তথ্যগুলি আপনি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চেষ্টা করছেন, সেগুলি যেমন বিক্রয় বিক্রির পরিমাণ বা জনগণের সংখ্যা. বিভিন্ন ধরণের নিদর্শন রয়েছে যা সময়-সিরিজের গ্রাফে প্রদর্শিত হয় on
ডেটাতে ধ্রুবক প্যাটার্নস
বিক্রয় সংখ্যাগুলির দিকে তাকানোর সময়, উদাহরণস্বরূপ, সময়ের সাথে সাথে বিক্রয়ের কোনও নেট বৃদ্ধি বা হ্রাস না ঘটলে একটি ধ্রুবক প্রবণতা দেখা যায়। নির্দিষ্ট তারিখে বিক্রয় বৃদ্ধি বা হ্রাস পেতে পারে, তবে সামগ্রিক গড় একই থাকে। তবে, এক বছরের মধ্যে গড় ফলাফল একই রকম হলেও, এখনও seasonতু পরিবর্তন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রীষ্মে বিক্রয় স্তরগুলি ধারাবাহিকভাবে বেশি এবং শীতে কম হতে পারে, যদিও পুরো বছরটিতে গড় একই থাকে।
ডেটাতে লিনিয়ার প্যাটার্নস
একটি লিনিয়ার প্যাটার্ন হ'ল সময়ের সাথে অবিচ্ছিন্ন হ্রাস বা সংখ্যা বৃদ্ধি। কোনও গ্রাফে, এটি ত্রিভুজভাবে উপরে বা নীচে ত্রিভুজ কোণ হিসাবে প্রদর্শিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, কেউ যদি ভিসিআরগুলির বিক্রয় দেখেন, তবে তারা নীচের দিকে কোণযুক্ত একটি তির্যক রেখা দেখতে পাবে যে ইঙ্গিত দেয় যে সময়ের সাথে সাথে ভিসিআরগুলির বিক্রয় ক্রমান্বয়ে হ্রাস পাচ্ছে।
তাত্পর্যপূর্ণ প্যাটার্নগুলি বোঝা
একটি সূচকীয় প্যাটার্ন এটি শোনার চেয়ে সহজ। সময়ের সাথে ধীর, অবিচলিত বৃদ্ধির পরিবর্তে, একটি সূচকীয় প্যাটার্ন নির্দেশ করে যে সময়ের সাথে সাথে ডেটা বর্ধমান হারে বাড়ছে। তির্যকভাবে উপরে দেখানো সরল রেখার পরিবর্তে, এই ধরণের গ্রাফটি একটি বাঁকানো রেখা দেখায় যেখানে রেট বাড়তে থাকলে পরবর্তী বছরগুলিতে শেষ পয়েন্টটি প্রথম বছরের চেয়ে বেশি হয়। বিক্রয়ের জন্য সূচকীয় প্রবণতা ইঙ্গিত দিতে পারে যে প্রথম দিকে বিক্রয় খুব ধীর ছিল, তবে পণ্যটি ক্রমে আগ্রহী হওয়ার কারণে প্রতি বছর পণ্যটি ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে।
আরও জটিল প্যাটার্ন
ট্রেন্ডের পূর্বাভাসের ধরণগুলি ধ্রুবক, রৈখিক এবং তাত্পর্যপূর্ণ গ্রাফের তুলনায় আরও জটিল জটিলতার সাথেও মোকাবিলা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্যাঁতসেঁতে প্রবণতা প্রদর্শিত হতে পারে যে বেশ কয়েকটি বছরের জন্য বিক্রয় সামগ্রিকভাবে বৃদ্ধি পেয়েছিল এবং তারপরে হঠাৎ বন্ধ হয়ে যায়। একটি বহুপদী প্রবণতা ধীরে ধীরে বৃদ্ধি দেখাতে পারে, তারপরে সময়ের সাথে সাথে বিক্রয় কমে যাওয়ার পরে বিক্রয় হ্রাসের পরে।
প্যাটার্নগুলি ব্যবহার করে পূর্বাভাস
বেশ কয়েক বছর ধরে ডেটা দেখে এবং নিদর্শনগুলি সন্ধান করে আপনি ভবিষ্যতের নিদর্শনগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এই তথ্যটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি ট্রেন্ড মানে একই ধারাবাহিক ঘটনা বারবার ঘটে চলেছে। উদাহরণস্বরূপ, যদি গ্রীষ্মের বৃদ্ধির ফলে অফসেট শীতকালে বিক্রয় কমে যাওয়ার সাথে ধ্রুবক বিক্রয়ের প্রবণতা দেখা দেয় তবে কোনও ব্যক্তি শীতকালে বিক্রয় কম থাকবে বলে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই প্যাটার্নটি ব্যবহার করতে পারেন। ক্রিয়াতে রাখুন, কোনও বিক্রয় ব্যবস্থাপক শীতকালে বিক্রয়ের প্রত্যাশিত ড্রপের বিরুদ্ধে হেজে সহায়তা করতে অতিরিক্ত পণ্য সরবরাহ করতে পারে।
তবে, কেবল একটি গ্রাফ দেখে ভবিষ্যদ্বাণী করা দ্রুত হয় না। ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা ভবিষ্যতে কী হবে তা সঠিকভাবে অনুমান করার জন্য গ্রাফের নিদর্শনগুলিকে একটি সূত্রে অনুবাদ করতে পারে। তারা প্রায়শই স্প্রেডশিট সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে যা অন্তর্নির্মিত ট্রেন্ডের পূর্বাভাস সরঞ্জামগুলির সাথে আসে।
সতর্কতার সাথে ট্রেন্ডের পূর্বাভাস
প্রবণতা পূর্বাভাস বৈজ্ঞানিক, তবে এটিও অনিশ্চিত। ভবিষ্যতে যত পূর্বাভাস প্রয়োগ করা হয় তত বেশি ফলাফল অনিশ্চিত হয়ে যায়। অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলি ঘটতে পারে যা স্টক মার্কেটের ভোক্তাদের আচরণ পরিবর্তন এবং নির্দিষ্ট প্রযুক্তিতে ব্যবহারকারীদের অ্যাক্সেসে নাটকীয় পরিবর্তনের মতো একটি অবিচলিত প্যাটার্নকে ব্যাহত করে। কোনও নিদর্শন যত জটিল দেখা যায় ততই অনিশ্চিত প্রবণতার পূর্বাভাস।
