💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Прогнозування часових рядів за допомогою характеристик динаміки

У деяких найпростіших випадках для неперервного рівномірного ряду без коливань точковий прогноз можна зробити без аналітичного вирівнювання останнього за допомогою попередньо обчислених певних характеристик динаміки ряду:

1. Якщо всі абсолютні ланцюгові прирости рівні між собою (хоча б наближено), тобто рівні у_і часового ряду рівномірно зростають (коли > 0) або спадають (коли < 0), то кожний наступний рівень, починаючи з
(п +1)-го, можна знаходити, додаючи до попереднього середній абсолютний приріст : у_{п +1}= у_п + . Очевидно, що в цьому випадку рівні ряду утворюють (хоча б наближено) арифметичну прогресію з різницею , що можна використовувати для виконання довгострокових прогнозів:

у_{п + l} = у_п + l · (). (4.29)

2. Якщо всі ланцюгові коефіцієнти зростання рівні між собою (хоча б наближено), то кожний наступний рівень часового ряду, починаючи з
(п +1)-го, можна знаходити множенням попереднього на середній коефіцієнт зростання : у_{п +1}= у_п · . Очевидно, що в цьому випадку рівні ряду утворюють (хоча б наближено) геометричну прогресію із знаменником , що можна використовувати для виконання довгострокових прогнозів:

у_{п + l} = у_п· (). (4.30)

Слід підкреслити, що точкове прогнозування вищенаведеними наближеними способами слід вважати досить неточним, оскільки залежить від значення останнього рівня у_п часового ряду, яке може мати суттєво випадковий характер.