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Mira la respuestaMira la respuesta done loadingPregunta: Necesito ayuda con la solución al estudio de caso del Capítulo 1 Performance Lawn Equipment en el texto Business Analytics de James R. Evans. El enunciado del problema es: "Una parte importante de la planificación de la capacidad de fabricación es tener un buen pronóstico de ventas. Elizabeth Burke está interesada en pronosticar las ventas de cortacéspedes
Necesito ayuda con la solución al estudio de caso del Capítulo 1 Performance Lawn Equipment en el texto Business Analytics de James R. Evans. El enunciado del problema es:
"Una parte importante de la planificación de la capacidad de fabricación es tener un buen pronóstico de ventas. Elizabeth Burke está interesada en pronosticar las ventas de cortacéspedes en las regiones NA, Eur y del Pacífico, así como las ventas de cortacéspedes de la industria para evaluar los cambios futuros en la participación de mercado. También quiere pronostique aumentos futuros en la participación de mercado. También quiere pronosticar aumentos futuros en los costos de producción. Desarrolle modelos de pronóstico para estos datos y prepare un informe formal de su resultado con gráficos y salidas apropiados.
¿Puede ayudarme con cómo calcular primero, qué modelo usar y los pasos iniciales necesarios para resolver este problema?
Esta es la información de las ventas de la unidad de corte:
Mes
N / A
SA
Europa
Pacífico
Porcelana
Mundo
ene-10
6000
200
720
100
0
7020
10 de febrero
7950
220
990
120
0
9280
10 de marzo
8100
250
1320
110
0
9780
10-abr
9050
280
1650
120
0
11100
10 de mayo
9900
310
1590
130
0
11930
jun-10
10200
300
1620
120
0
12240
10-jul
8730
280
1590
140
0
10740
ago-10
8140
250
1560
130
0
10080
10 de septiembre
6480
230
1590
130
0
8430
10 de octubre
5990
220
1320
120
0
7650
10 de noviembre
5320
210
990
130
0
6650
dic-10
4640
180
660
140
0
5620
ene-11
5980
210
690
140
0
7020
11 de febrero
7620
240
1020
150
0
9030
11 de marzo
8370
250
1290
140
0
10050
11-abr
8830
290
1620
150
0
10890
11 de mayo
9310
330
1650
130
0
11420
11 de junio
10230
310
1590
140
0
12270
11-jul
8720
290
1560
150
0
10720
ago-11
7710
270
1530
140
0
9650
11-sep
6320
250
1590
150
0
8310
11 de octubre
5840
250
1260
160
0
7510
11 de noviembre
4960
240
900
150
0
6250
11 de diciembre
4350
210
660
150
0
5370
ene-12
6020
220
570
160
0
6970
12 de febrero
7920
250
840
150
0
9160
12 de marzo
8430
270
1110
160
0
9970
12 de abril
9040
310
1500
170
0
11020
12 de mayo
9820
360
1440
160
0
11780
12 de junio
10370
330
1410
170
0
12280
12 de julio
9050
310
1440
160
0
10960
ago-12
7620
300
1410
170
0
9500
12 de septiembre
6420
280
1350
180
0
8230
12 de octubre
5890
270
1080
180
0
7420
12 de noviembre
5340
260
840
190
0
6630
Dic-12
4430
230
510
180
0
5350
ene-13
6100
250
480
200
0
7030
13 de febrero
8010
270
750
190
0
9220
13 de marzo
8430
280
1140
200
0
10050
13-abr
9110
320
1410
210
0
11050
Mayo 13
9730
380
1340
190
0
11640
13 de junio
10120
360
1360
200
0
12040
13 de julio
9080
320
1410
200
0
11010
ago-13
7820
310
1490
210
0
9830
13 de septiembre
6540
300
1310
220
0
8370
13 de octubre
6010
290
980
210
0
7490
13 de noviembre
5270
270
770
220
0
6530
Dic-13
5380
260
430
230
0
6300
ene-14
6210
270
400
200
0
7080
14 de febrero
8030
280
750
190
0
9250
14 de marzo
8540
300
970
210
0
10020
14-abr
9120
340
1310
220
5
10995
14 de mayo
9570
390
1260
200
dieciséis
11436
14 de junio
10230
380
1240
210
22
12082
14-jul
9580
350
1300
230
26
11486
ago-14
7680
340
1250
220
14
9504
14 de septiembre
6870
320
1210
220
15
8635
14 de octubre
5930
310
970
230
11
7451
14 de noviembre
5260
300
650
240
3
6453
Dic-14
4830
290
300
230
1
5651
Esta es la mejor manera de resolver el problema.SoluciónEs típico que los costos, la demanda u otras variables fluctúen, es decir, suban y bajen de manera aparente…
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