Устранение погрешности в XYZ-анализе

Отдельная ветка целиком посвященная АВС и XYZ анализам, накопленное за долгие годы работы нашего портала и собранное в одно место.
Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Устранение погрешности в XYZ-анализе

Сообщение Sergey » 22 дек 2005 10:19

Если XYZ-анализ проводится по информации о продажах, сгруппированной помесячно, то не учитывается разница в количестве дней у разных месяцев. Например, возьмем январь-февраль-март. Некий товар продается ежедневно по 100 шт в течении этих трех месяцев одинаково. Итого за январь будет продано 3100 шт, за февраль 2800 шт, за март 3100 шт. Коэффициент вариации = 5%, хотя логика подсказывает, что у товара, продающегося одинаково каждый день он должен быть равен 0. Для борьбы с этим, прежде чем рассчитывать коэффициент, сначала надо месячные продажи пересчитать на среднедневные в каждом месяце, деля на количество дней в месяце, только после этого рассчитывать коэффициент вариации.

Эта погрешность не возникает при анализе данных, сгруппированных понедельно, подневно, подекадно, погодно, когда длина временного промежутка (кластера) одинакова.

А возникает при помесячном или поквартальном анализе.

Реклама
Аватар пользователя
Konstantin

Сообщение Konstantin » 22 дек 2005 10:50

А еще есть существенные колебания по дням недели - и в расчетах нужно делать поправку на то, сколько в месяце будет дней "пиковых" продаж.

Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Сообщение Sergey » 22 дек 2005 11:53

скорее не пиковых, а рабочих, если фирма работает только в будни. При помесячном кластировании интересуют средние данные за месяц, а не пиковые. Это если проверять постоянство продаж по дням недели, тогда пики интересны.

Аватар пользователя
Konstantin

Сообщение Konstantin » 22 дек 2005 14:44

Количество рабочих дней само собой. Я имел в виду следующую ситуацию - пик продажи товара А приходится, допустим, на среду-четверг. В одном месяце, к примеру, в мае, таких дней 8, а в июне - уже 10. Разница может быть достаточно существенной.

Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Сообщение Sergey » 22 дек 2005 15:27

Речь идет о сезонных колебаниях, а данный метод анализа не предусматривает учет сезонности при расчете коэффициента вариации. НО:
есть альтернативный метод XYZ-анализа. Суть его в том, что товар делится на группы исходя из точности прогнозирования, определяемого отношением разницы плана и факта, отнесенного к плану.
Группа Х - планируется на длительный период стабильной величиной, одинаковой в разные месяцы. Если отклонения небольшие факта от плана, то товар относится к этой группе (например с точностью +-10%).

Группа У - планируется с учетом известных тенденций, например сезонных, т.е. в разные месяцы прогноз на месяц неодинаков. Здесь допускается большее отклонение факта от плана, например +-20%.

Весь остальной товар относится к группе Z.

Аватар пользователя
stanley

Сообщение stanley » 26 дек 2005 17:29

коллеги, вы оба правы. только небольшое методическое уточнение. прогнозирование по данным прошлых периодов в общем случае сводится к разложению y(x)=f(x)+e(x), где f(x) суть простая имеющая физический смысл функция, которая будет использована для прогнозирования, а e(x) - шум. в простейшем случае в качестве первой берут просто матожидание, в более продвинутых - выделяют тренд и сезон. а уже xyz в любом (!) случае есть метод оценки величины шума и принятия решений на основе этих цифр. соответственно, если мы нормируем на количество рабочих дней или сезонность, мы относим эту часть в первое слагаемое; важно использование ТОЙ же функции при прогнозировании

Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Сообщение Sergey » 27 дек 2005 14:47

stanley писал(а):y(x)=f(x)+e(x), где f(x) суть простая имеющая физический смысл функция, которая будет использована для прогнозирования, а e(x) - шум.

для XYZ требуется локализация, например такая:

f(x)=const, отклонение e(x) от y(x) не превышает заданного процента, например 10%. Это X-группа.

f(x) = a + bx + cxx + ...,
отклонение e(x) от y(x) не превышает заданного процента, например 20%. Это Y-группа.

Остальное Z.

Аватар пользователя
kriv73

Re: Устранение погрешности в XYZ-анализе

Сообщение kriv73 » 14 июн 2006 08:15

Sergey писал(а):Эта погрешность не возникает при анализе данных, сгруппированных понедельно, подневно, подекадно, погодно, когда длина временного промежутка (кластера) одинакова.


Не согласен. Проводил и провожу анализ помесячно и понедельно: результаты кардинально отличаются друг от друга, причем в понедельном анализе я постоянно получаю 98% - группа Z. У меня этому только одно объяснение: отдел продаж работает по месячным планам, и результаты работы надо оценивать помесячно. Если есть другие объяснения - рад буду их услышать...

Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Re: Устранение погрешности в XYZ-анализе

Сообщение Sergey » 22 авг 2006 20:19

kriv73 писал(а):
Sergey писал(а):Эта погрешность не возникает при анализе данных, сгруппированных понедельно, подневно, подекадно, погодно, когда длина временного промежутка (кластера) одинакова.


Не согласен. Проводил и провожу анализ помесячно и понедельно: результаты кардинально отличаются друг от друга, причем в понедельном анализе я постоянно получаю 98% - группа Z. У меня этому только одно объяснение: отдел продаж работает по месячным планам, и результаты работы надо оценивать помесячно. Если есть другие объяснения - рад буду их услышать...


не согласны с чем??? Речь не идет о том, что надо производить по всем вариантам временной детализации - выбирайте только так, чтобы соответствовало сложившимуся порядку на фирме.

Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Сообщение Sergey » 23 авг 2006 17:52

речь шла только об учете разного количества дней в разных месяцах года при помесячном анализе, а из этого целое обсуждение устроили.

Аватар пользователя
Qwarz27

Сообщение Qwarz27 » 23 дек 2006 02:12

Граждане!
Компания, позволяющая себе иметь ассортимент без дефицита для математически точного ХУЗ анализа, на мой взгляд имеет проблемы с управлением оплаченным складом (контролируется хозяином, и стремится к минимуму).
Для максимально корректного ХУЗ анализа, помимо сезонности, на мой взгляд, необходимо учитывать факты возникновения дефицита.
К сожалению, пока, не могу описать это математически.
Если кто-нибудь сталкивался с решениями ХУЗ-дефицит, пожалуйста, поделитесь опытом.

Аватар пользователя
sf13

Сообщение sf13 » 25 дек 2006 11:29

Для максимально корректного ХУЗ анализа, помимо сезонности, на мой взгляд, необходимо учитывать факты возникновения дефицита. К сожалению, пока, не могу описать это математически.
Если кто-нибудь сталкивался с решениями ХУЗ-дефицит, пожалуйста, поделитесь опытом.


Вариант 1: Провалы в запасе случайны, и их могло бы не быть, и вот если бы их не было ... :

- Выбираем период консолидации данных для XYZ (день, неделя, мес, или др.)
- По всем дням без тов. остатка и, следовательно, без продаж, вводим данные среднедневных продаж за некий период. (Это может быть период консолидации, в который попали эти дни, это может быть, например, среднее по всем, к примеру, пятницам, если без товара была пятница, а продажи зависимы от дня недели.)
- считаем стандартный XYZ (в результате, для случая, если бы товарный запас всегда был)

Вариант 2: Провалов не избежать. Это свойство нашего процесса работы с данным товаром. (Например: поставщик работает неритмично, но лимит оборотных средств не позволяет нам покрыть эту неритмичность достаточным страховым товарным запасом. То есть, ТОВАРА ПЕРИОДИЧЕСКИ БУДЕТ НЕ ХВАТАТЬ.)

И тогда нестабильность с учетом, в том числе, и "пустых" дней будет реальной и объективной характеристикой данного товара.


Таким образом, вопрос "корректности" методики XYZ анализа зависит от задачи, которую мы по результатам собираемся решать.
Если, к примеру, хотим рассчитать требумый страховой запас, и средства на него есть, то корректен Вариант 1.
Если средств на значительный страховой запас нет, и ищем по ABC-XYZ товары - кандидаты на вывод из ассортимента, то более корректным может оказаться Вариант 2.

Аватар пользователя
robota

Сообщение robota » 15 мар 2007 14:57

вот такой вопрос:
Дано: Торговая компания, ассортимент которой составляет примерно 4,5 тыс наименований, сгруппированых в более чем 10 групп, которые в свою очередь также содержать в себе несколько ступеней группировки и т.д... Все товары имеют разные всплески продаж в течение года, очень большой разброс по выручке (при АВС) и т.д.
В результате ХУЗ анализа групп товаров по выручке получаем коэфф.вариации в разбеге от 35 до 350%, когда группируем конкретные наименования по единицам - от 20 до 280... и т.д.
Нужно: понять каким образом, по каким критериям классифицировать анализируемые позиции?
Я так понимаю, что тут следует исходить опять-таки из экспертных мнений... для определений размеров показателей классификации.
Есть какой-нибудь ответ?

Аватар пользователя
d__3842

Сообщение d__3842 » 10 апр 2007 22:12

А давайте рассмотрим следующие данные:
Продажи за год в штуках
1-й год: 10 ед.
2-й год: 20 ед.
3-й год: 30 ед.
4-й год: 40 ед.
5-й год: 50 ед.

Здравый смысл подсказывает, что коэффициент вариации равен нулю, продажи плавно растут. Но если воспользоваться программами представленными на сайте, коэффициент получается равен 47%. Собственно говоря, я хочу сказать, что товар заведомо (логически) попадающий в группу Х, попадает как минимум в группу Y. Считаю, что это неправильно. Готов вступить в полемику.
Объясню, проблему насущна, хочу ее решить. И я ее решу, но вдруг уже есть мнение профессионалов и не придется тратить время на мат. расчеты.

Аватар пользователя
Фишер Андрей
Профессионал
Профессионал
Сообщений: 256
Зарегистрирован: 16 янв 2010 03:16
Имя: Андрей
Фамилия: Фишер
Должность: Директор
Откуда: Владивосток

Сообщение Фишер Андрей » 11 апр 2007 01:49

Уважаемый Drizer!

Экселевский файлик сам считать не может. Еще голова нужна. Для определения к-та вариации необходимо прежде выделить тренд и сезонность. Или анализировать план с фактом.

И еще, если товар продается так:
1-й год: 10 ед.
2-й год: 20 ед.
3-й год: 30 ед.
4-й год: 40 ед.
5-й год: 50 ед.
то не факт, что это Х, т.к. не понятно как ведут себя продажи в течение года. Если только Вы раз в год закупаетесь! Если это группа С и без особых ограничений по сроку годности, то можно и на год брать. И ХУЗ для группы С делать не целесообразно. Если же это группа А, то велика вероятность того, что это группа АЗ, которую при возможности лучше поставлять под заказ. Так же скорее всего, это товар спорадического потребления, и к нему ХУЗ применять нет смысла, а ориентация лишь на наиболее частый объем потребления, степень критичности позиции и уровень сервиса.

Удачи.

Sergey
Гуру
Гуру
Сообщений: 1135
Зарегистрирован: 28 май 2015 06:16
Имя: Сергей
Фамилия: Маркин
Должность: ведущий аналитик
Откуда: Москва

Сообщение Sergey » 11 апр 2007 09:22

Drizer писал(а):Собственно говоря, я хочу сказать, что товар заведомо (логически) попадающий в группу Х, попадает как минимум в группу Y. Считаю, что это неправильно. Готов вступить в полемику.
Объясню, проблему насущна, хочу ее решить. И я ее решу, но вдруг уже есть мнение профессионалов и не придется тратить время на мат. расчеты.

Мое ИМХО:
товар группы Х - товар со стабильным, постоянным потреблением.
товар группы У - товар с изменяющимся по известному закону потреблением (например имеющий сезонные колебания или тренд развития)
товар группы Z - товар с изменяющимся по неизвестному/непредсказуемому закону потребления.

в приведенном Вами примере товар попадает в группу У без всяких расчетов.

Аватар пользователя
d__3842

Сообщение d__3842 » 11 апр 2007 16:29

Вот они золотые слова "по известному закону ". Теперь все стало на свои места. Спасибо.

Аватар пользователя
Troy

Сообщение Troy » 19 дек 2007 16:26

Здравствуйте.
Хочу обратиться к вам за советом.
Одной из задач моих является разработка ABC-XYZ анализа.
Постановщик изъявил желание изменить формулу расчета коэф-та вариации, чтобы внутри одного периода он был всегда одинаков, то есть вне зависимости берем мы, например, квартал с разбивкой по неделям, дням или месяцам, мы всегда считаем коэф-т как если бы брали период подневно .
Я, признаться, не так сильна в этой теории, просто не уверена, что если изменить формулу при любой разбивке периодов (день, неделя, месяц) на подневный расчет, то коэф-т вариации в итоге будет иметь какое-то отношение к XYZ теории.

Я почитала литературу, я физически понимаю, почему не нужно менять.. но .. В общем надеюсь, что вы мне поможете аргументировано высказаться почему стоит сохранить исходную формулу. Спасибо.

Аватар пользователя
sf13

Сообщение sf13 » 19 дек 2007 18:43

Если Вы отвечаете за исполнение поставленной задачи, то лучше ее выполнить, как требуется заказчику и, если считаете целесообразным, то еще приложить к этому свое частное мнение. За результат отвечает постановщик задачи.

Если Вы отвечаете за результат, то действительно, следует разбираться в том, что мы в итоге получим, сторонние мнения в этом случае - лишь мнения.

Лучше всего, не разбираясь, кто и что имел ввиду, взять реальные данные по одной позиции за 1 квартал, обсчитать всеми требуемыми и нетребуемыми способами. Обобщить в таблицу и обсудить результат с постановщиком задачи.
Если получится то, что ему и требовалось - он прав.
Если получится не то, чего он ожидал - Вы правы, постановщик задачи изменит требования.

Аватар пользователя
Troy

Сообщение Troy » 19 дек 2007 23:15

В этом присутствует мой непосердственный интерес, как человека, который не хочет полностью менять структуру из-за изменений расчета. Потребовало бы одного дня- сделала(откатить обратно- еще один день). А когда придется менять очень многое-мне нужно обоснование моего времени.
Далее..
Взяла регулярно продаваемую группу-проверила ее на один период с разбивкой по месяцам и по дням. По дням-ни одной X группы..за Y-то с трудом зацепились многие. По месяцам- все ок, видно и по цифрам, что распределение логичное. Но это может быть опровергнуто тем, что будет новая формула- поменяем коэффициенты на удобные (насчет свойства правильности пока не уверена, их только практикой вывести он может, а ее еще не было).

Подумала еще над одной ситуацией, грубая прикидка. Три месяца.
Ситуация 1: первый месяц нулевые продажи, вторые два имеют более-менее регулярные продажи.
Ситуация 2: Три месяца. все нули из первого месяца распределяем по всему периоду неважно в каком порядке.
В общем сумма продаж за период одинакова, просто распределение по месяцам разное.
Формула исходного анализа отразит в 1 случае эту динамику явно- увидит этот провал первого месяца.
А по формуле постановщика- у нас в обоих случаях будут одинаковые результаты- от перемены мест данных итог не поменяется. И в чем смысл анализа тогда??

Опровергните, пожалуйста, если я где-то неправа.


PS "Если Вы отвечаете за результат, то действительно, следует разбираться в том, что мы в итоге получим, сторонние мнения в этом случае - лишь мнения." - Мне нравится осознавать, что то, что я делаю правильно.

Аватар пользователя
sf13

Сообщение sf13 » 20 дек 2007 11:31

Разумеется, при расчете по неделям результат иной, чем при расчете по дням. Причина в том, что в данных по неделям данные по дням уже усреднены, их нестабильность "забыта" и не может быть учтена в последующих расчетах.

Чтобы оба результата были одинаковы, мы можем искусственно ввести некий коэффициент. Но увы, он будет работать ТОЛЬКО ДЛЯ ЭТОГО (или очень близкого к нему) набора данных.

Становится любопытным, что же все-таки имел ввиду и что хотел в результате получить Ваш постановщик задачи.

Аватар пользователя
inkerman

Сообщение inkerman » 20 дек 2007 12:52

Troy, расскажи как именно хочет твой заказчик. Например: он хочет брать 3 месяца по неделям (12 точек) но считать коэффициент вариации как будто 3 месяца по дням (90 точек).Я верно понял?
Непонятно зачем тогда разбивать было по неделям если все равно считаем по дням...
И чем отличается ваша формула от его? сама формула другая или все таки разбивка иная?

Аватар пользователя
Troy

Сообщение Troy » 20 дек 2007 14:02

Как именно "хотел" мой заказчик. Утро я посвятила изложению своих доводов и вроде пришли к мнению, что оставляем исходную формулу.
Он действительно хотел именно этого:
Например: он хочет брать 3 месяца по неделям (12 точек) но считать коэффициент вариации как будто 3 месяца по дням (90 точек).Я верно понял?

Формула одинакова, различается лишь разбиением и соответственно рядом чисел, в котором считается вариация.
Мне, признаться, тоже осталась не совсем ясной необходимость одинаковых коэф-в в одном периоде.
Возможно, просто недостаточно было прочитано об этой теории и ее рекомендациях, поскольку человек вполне здравомыслящий. Мы и расчет абс с ним исправляли.

Аватар пользователя
inkerman

Сообщение inkerman » 20 дек 2007 16:51

Поясните что значит коэффициент одинаков во всех периодах?

Пример: мы берем 3 месяца с разбивкой по неделям (12 точек) А на самом деле(как ваш заказчик хочет) мы берем 3 месяца по дням. Что дальше? Вот понять "коэффициент одинаков во всех периодах" я пока не могу...

1) Речь о коэффициенте вариации ведь?
2) он должен быть одинаков в каждой неделе??? или как тогда?

Аватар пользователя
Troy

Сообщение Troy » 20 дек 2007 20:47

1) да, речь о коэф-те вариации
2) коэф-т вариации должен быть одинаков при любой разбивке(подневной, понедельной,помесячной) за выбранный период (в вашем примере это 3 месяца). поэтому и пытались ввести единую формулу расчета по дням.

Аватар пользователя
inkerman

Сообщение inkerman » 20 дек 2007 23:24

Т.е. сделать так чтобы коэф вариации не зависел от разбивки? 8O

У меня стойкое убеждение, что это невозможно, нельзя переделать формулу, чтобы она считала по неделям и выдавала такой-же результат как и считая по дням. Укрупняя период расчёта мы однозначно уменьшаем вариацию, обычно это слабо заметно, но особенно сильно проявляется при наличии резких всплесков продаж, т.е выбросы точек (аномально высокие продажи и пр.)

Аватар пользователя
Troy

Сообщение Troy » 21 дек 2007 11:21

inkerman писал(а):Т.е. сделать так чтобы коэф вариации не зависел от разбивки? 8O

Да.
inkerman писал(а):У меня стойкое убеждение, что это невозможно, нельзя переделать формулу, чтобы она считала по неделям и выдавала такой-же результат как и считая по дням. Укрупняя период расчёта мы однозначно уменьшаем вариацию, обычно это слабо заметно, но особенно сильно проявляется при наличии резких всплесков продаж, т.е выбросы точек (аномально высокие продажи и пр.)

Тут первично- непонятна ЦЕЛЬ такого изменения...
Спасибо за рассуждения, аргументация для людей, которые совсем не теме, но которым иногда надо объяснять смысл в понятных им терминах, очень полезна для меня.


Вернуться в «ABC и XYZ анализы и все что с ними связано»

Кто сейчас на форуме

Количество пользователей, которые сейчас просматривают этот форум: CommonCrawl [Bot] и 0 гостей