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지수 평활법 (Exponential smoothing) •••••••••••••••••••••• p 5
(1) 0.95, 0.90, 0.70 모형••••••••••̶
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법에 의한 예측에서는 월드컵이 반영되지 않았다. 따라서 2002년 2분기(4~6월)에 관광수익이 예측치보다는 큰 값을 가질 것으로 예상된다. 1. 기초자료분석
2. 이동평균법에 의한 예측
3. 지수평활법에 의한 예측
4. 분할법에 의한 예측
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법을
통해 알아보겠다. 1. 기초자료분석
(1) 무형상품 판매건수
(2) 분기별 자료의 재정리
(3) 자료의 특성 분석
2. 이동평균법
(1) MA(1), MA(2), MA(3), MA(4) 모형
(2) 예측 결과표
3. 지수평활법
(1) α = 0.05, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 0.95
(2) 예측결
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기초자료 분석
ⅰ. 비타500 판매액(2003~2006년)
ⅱ. 분기별 자료의 재정리
ⅲ. 자료의 특성 분석
Ⅱ. 이동평균법
ⅰ. MA(1), MA(2), MA(3), MA(4) 모형
ⅱ. 예측 결과표
ⅲ. 정확도가 가장 높은 MA(1) 모형의 차트 작성
Ⅲ. 지수평활법
ⅰ. a=0.95, 0.90,
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법의 판매망활용예측법과 시장조사법을 통한 장기계획 수림
3. 각제품에 대한 수요예측
① 빙과류 : 정성적 예측 기법의 과거자료 유추법과 계절성을 고려한 수요 예측법
② 스낵류 : 단순 지수 평활법과 추세 지수 평활법을 통한 수요예측
③
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