The seasonal variation line above p

The seasonal variation line above plots the raw data for each month, showing how we have smoothed out the peaks and troughs over the twelve month cycle to arrive at a long term average.We can also use this average growth figure to predict future growth, and adjust on a monthly basis using the seasonal parameters we have determined.Step fiveWe can now produce a simple and approximate forecast for future months performance quite easily. For each subsequent month, add on the 428 visits we have determined is the underlying growth rate, and multiply by the appropriate monthly coefficient.For the first month to be predicted, I have used the average of the 12 previous months as a baseline value. The Growth Trend column then adds on 428 visits each month, and the Seasonal Adjustment multiplies this figure by the monthly coefficient we have calculated.

Results (Indonesian) 1:

Garis variasi musiman di atas plot data mentah untuk setiap bulan, menunjukkan bagaimana kita telah merapikan puncak dan palung selama siklus dua belas bulan untuk sampai pada rata-rata jangka panjang.
Kita juga bisa menggunakan angka pertumbuhan rata-rata ini untuk memprediksi pertumbuhan di masa depan, dan menyesuaikan secara bulanan menggunakan parameter musiman kita telah ditentukan.
Langkah lima
Kita sekarang dapat menghasilkan sederhana dan perkiraan perkiraan untuk kinerja bulan mendatang cukup mudah. Untuk setiap bulan berikutnya, tambahkan pada 428 kunjungan kami telah ditentukan adalah tingkat pertumbuhan yang mendasari, dan kalikan dengan koefisien bulanan sesuai.
Untuk bulan pertama diprediksi, saya telah menggunakan rata-rata dari 12 bulan sebelumnya sebagai nilai dasar. Kolom Tren Pertumbuhan kemudian menambahkan pada 428 kunjungan setiap bulan, dan mengalikan musiman Penyesuaian angka ini dengan koefisien bulanan kami telah dihitung.

Results (Indonesian) 2:

Garis variasi musiman di atas plot data mentah untuk setiap bulan, menunjukkan bagaimana kita telah merapikan keluar puncak dan palung selama dua belas bulan siklus untuk mencapai rata-rata jangka panjang.
Kita juga dapat menggunakan angka pertumbuhan rata-rata ini untuk memprediksi pertumbuhan di masa depan, dan menyesuaikan secara bulanan menggunakan parameter musiman yang telah kita tentukan.
Langkah kelima
Kita sekarang dapat menghasilkan sederhana dan perkiraan Prakiraan untuk kinerja bulan mendatang cukup mudah. Untuk setiap bulan berikutnya, tambahkan pada 428 kunjungan yang telah kita tentukan adalah tingkat pertumbuhan yang mendasari, dan kalikan dengan koefisien bulanan yang sesuai.
Untuk bulan pertama yang akan diprediksi, saya telah menggunakan rata-rata dari 12 bulan sebelumnya sebagai nilai dasar. Tren pertumbuhan kolom kemudian menambahkan pada 428 kunjungan setiap bulan, dan penyesuaian musiman mengalikan angka ini dengan koefisien bulanan kita telah dihitung.