На минутку представьте себя ярым фанатом «Властелина Колец». Несколько лет назад, когда на основе трилогии вышел самый первый фильм, вы надели пару искусственных хоббичьих ножек и пошли стоять в очереди на первый полуночный показ. Затем вы стали посещать фестивали и бурно обсуждать на форумах, мог ли Фродо просто взять да полететь на орле к Роковой Горе.

В какой-то момент вы решаете внести свой вклад в «хоббитовую реальность». Вы проходите в местном колледже курс металлообработки и начинаете ковать мечи. Ваш самый любимый меч из романа – Андурил, Пламя Запада. Вы становитесь экспертом в выковывании этих здоровенных палашей в самодельной кузнице и организуете их продажу на Amazon, eBay и Etsy. Ваши высказывания приобретают популярность у искушенных ботанов, бизнес идет в гору семимильными шагами.

Раньше вам приходилось выискивать заказчиков с собственным материалом, поэтому вы решили спрогнозировать свой будущий спрос и вставить данные о предыдущих заказах в таблицу. Только откуда же взять данные о прошлых продажах, чтобы построить такой прогноз?

В данной главе рассматривается набор прогностических техник под названием экспоненциальное сглаживание. На сегодняшний день это одни из простейших техник, имеющие широчайшее применение в бизнесе. Разумеется, я могу с ходу назвать несколько компаний из Fortune 500, которые строят свои прогнозы с помощью этих техник, потому что они известны точностью своих данных.

Эта точность частично проистекает из простоты метода – переподгонке зачастую рассеянных данных из прошлого. Более того, с помощью этих методов значительно проще вычислить интервалы прогнозирования вокруг экспоненциально сглаженных прогнозов, что вам неизбежно придется делать.