การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษารูปแบบการพยากรณ์ความต้องการเครื่องดื่ม ตราบิ๊กซี (Forecast) ที่เหมาะสมสำหรับบริษัท ผู้ศึกษาได้ทำการศึกษาข้อมูลปริมาณยอดขายเครื่องดื่ม ตราบิ๊กซีในอดีต ตั้งแต่ปี 2555-2556 โดยแบ่งเป็นปริมาณยอดขายในแต่ละเดือน รวมข้อมูลปริมาณยอดขายย้อนหลังทั้งหมด 24 เดือน โดยได้นำเทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสมกับรูปแบบของข้อมูล ซึ่งประกอบไปด้วย 1) วิธีหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) 2) วิธีหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average) และ 3) วิธีการทำให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (Single Exponential Smoothing) และวัดค่าความคลาดเคลื่อนในรูปของMean Squared Errors (MES)
ผลการศึกษาพบว่า การพยากรณ์โดยวิธีการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) เหมาะสมที่สุดเนื่องจากให้ค่าความเคลื่อนที่ต่ำสุดคือ MSE = 547983.14 ซึ่งผลที่ได้สามารถนำมาใช้ในการพยากรณ์ความต้องการเครื่องดื่ม ตราบิ๊กซีของบริษัทล่วงหน้าได้

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

The study is intended to study the model of forecasting demand for soft drinks. Branded big c (Forecast) that is suitable for companies who have made education a study beverage sales volume data. Branded big c in the past year 2555 (2012)-2556 (2013) Includes historical information, quantity, sales amount, all 24 months have brought an appropriate forecasting techniques with the format of the information, which includes: 1) how moving averages (Moving Average) 2), how to find the weighted moving average (Weighted Moving. And 3) how to make a simple exponential ex (Single Exponential Smoothing) and measure tolerances in terms of Mean Squared Errors (MES)
.Study results showed that the prediction by means of mobile averages (Moving Average) are most suitable, since the lowest mobile charges is that MSE = 547983.14 that results can be used in forecasting demand for soft drinks. Company c stamp in advance

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

The purpose of this study is to investigate the forecasting model beverage as ิ๊ oxy (Forecast) suitable for the company The study measured by sales volume beverage exchange C in the past years. 2555-2556The sales volume all back 24 months The forecasting technique suitable for the type of data, which consists of 1) method for moving average (Moving Average) 2) method for weighted moving average (Weighted MovingAnd the 3) how to make a smooth exponential exponential (Single Exponential Smoothing) and measuring error in the form of a Mean Squared Errors (MES)
The study found that Forecasting the moving average (Moving Average) most appropriate because the value of the lowest movement is MSE = 54798314 result which can then be used in the demand forecasting of drinks Exchange C of the company advance