Trung bình trượt là trung bình của một số kỳ gần nhất, được tính lại mỗi khi có thêm một kỳ mới: thêm số mới vào, bỏ số cũ nhất ra. Nó làm mịn những dao động lặt vặt từ ngày này sang ngày khác để bạn nhìn thấy doanh thu đang thật sự đi lên, đi ngang hay đi xuống.
Trung bình trượt cũng là cách dự báo ngắn hạn đơn giản nhất: lấy trung bình bảy ngày gần nhất làm mức dự kiến cho ngày mai. Cách này dùng được trong nhiều trường hợp, nhưng có những giới hạn rõ ràng mà ai dùng cũng phải biết. Bài này giải thích cách tính, cách chọn độ dài, các biến thể và cách nhờ trợ lý AI tính đúng. Mọi số liệu là ví dụ giả định.
Cách tính trung bình trượt qua một ví dụ mười ngày
Ví dụ giả định: một quán cà phê nhỏ ghi doanh thu mười ngày liên tiếp (triệu đồng). Trung bình trượt bảy ngày chỉ bắt đầu có từ ngày thứ bảy, vì trước đó chưa đủ bảy số.
| Ngày | Doanh thu | Trung bình trượt 7 ngày | Cách tính |
|---|---|---|---|
| 1 đến 6 | 12, 15, 11, 14, 18, 25 | chưa có | chưa đủ bảy ngày |
| 7 | 22 | khoảng 16,7 | (12+15+11+14+18+25+22) chia 7 = 117 chia 7 |
| 8 | 13 | khoảng 16,9 | bỏ 12, thêm 13: 118 chia 7 |
| 9 | 16 | khoảng 17,0 | bỏ 15, thêm 16: 119 chia 7 |
| 10 | 12 | khoảng 17,1 | bỏ 11, thêm 12: 120 chia 7 |
Nhìn doanh thu từng ngày, bạn sẽ thấy ngày 8 và ngày 10 tụt mạnh so với ngày 6, dễ khiến chủ quán lo lắng. Nhìn trung bình trượt thì thấy xu hướng đang nhích lên rất nhẹ. Sự khác biệt đến từ chỗ ngày 6 và 7 là cuối tuần, còn ngày 8 và 10 là ngày thường. Trung bình bảy ngày luôn chứa đúng một cuối tuần, nên những dao động theo thứ trong tuần bị triệt tiêu.
Đó là lý do bảy ngày là độ dài phổ biến nhất cho số liệu bán lẻ theo ngày: nó khớp đúng một chu kỳ tuần. Nếu bạn dùng năm ngày, có lúc cửa sổ chứa hai ngày cuối tuần, có lúc không chứa ngày nào, và đường trung bình sẽ nhấp nhô theo nhịp tuần thay vì phẳng ra.
Chọn độ dài cửa sổ: ngắn nhạy, dài mượt
Cửa sổ ngắn phản ứng nhanh nhưng ồn. Trung bình ba ngày theo sát thay đổi gần đây, nhưng vẫn còn dao động nhiều, khó phân biệt thay đổi thật với ngày xui. Hợp khi bạn cần phát hiện sớm một thay đổi lớn, ví dụ ngay sau khi đổi giá hoặc đổi giờ mở cửa.
Cửa sổ dài mượt nhưng chậm. Trung bình 28 ngày rất phẳng, cho thấy xu hướng cả tháng, nhưng khi doanh thu thật sự đổi hướng thì phải hai ba tuần sau đường trung bình mới phản ánh. Hợp với báo cáo tháng cho chủ doanh nghiệp, không hợp để điều chỉnh nhập hàng hằng tuần.
Độ dài nên là bội số của chu kỳ. Số liệu theo ngày thì dùng 7, 14, 28 ngày để luôn chứa trọn số tuần. Số liệu theo tháng mà có mùa vụ năm thì trung bình 12 tháng sẽ triệt tiêu mùa vụ và cho thấy xu hướng dài hạn. Dùng 5 ngày hay 10 tháng thường tạo ra gợn sóng giả.
Có thể vẽ hai đường cùng lúc. Một đường ngắn và một đường dài trên cùng biểu đồ giúp bạn thấy khi đường ngắn cắt lên trên đường dài là doanh thu gần đây cao hơn mức nền. Cách đọc này chỉ dùng cho vận hành cửa hàng; đừng mang sang suy luận giá chứng khoán hay tiền số, vì đó là chuyện khác hẳn và không phải nội dung của bài này.
Trung bình trượt có trọng số và làm mịn hàm mũ, hiểu nôm na
Trung bình trượt thông thường coi ngày cách đây bảy hôm quan trọng ngang hôm qua. Trong nhiều tình huống, điều đó không hợp lý: hôm qua phản ánh tình hình hiện tại tốt hơn. Trung bình trượt có trọng số giải quyết bằng cách cho ngày gần hơn hệ số lớn hơn, ví dụ hôm qua nhân bảy, hôm kia nhân sáu, cứ thế giảm dần, rồi chia cho tổng các hệ số.
Làm mịn hàm mũ đi xa hơn một bước. Thay vì nhớ cả dãy số, nó chỉ giữ một con số gọi là mức hiện tại. Mỗi ngày mới, mức hiện tại được cập nhật bằng cách pha trộn: một phần lấy từ số thực tế hôm nay, phần còn lại lấy từ mức hiện tại cũ. Tỉ lệ pha trộn, thường gọi là hệ số alpha, càng lớn thì càng nhạy với số mới. Hệ số nhỏ như 0,2 cho đường mượt, hệ số lớn như 0,6 cho đường bám sát.
Với người làm vận hành, bạn không cần thuộc công thức. Cần nhớ ba ý. Một là cả hai cách đều vẫn chậm hơn thực tế khi có xu hướng rõ, chỉ là chậm ít hơn. Hai là chúng vẫn không biết gì về mùa vụ; muốn có mùa vụ phải dùng phiên bản mở rộng mà các công cụ thống kê gọi là phương pháp Holt và Holt–Winters. Ba là khi nhờ AI dùng các cách này, bạn phải hỏi nó đã chọn hệ số bao nhiêu và vì sao, vì cùng một dữ liệu, hệ số khác nhau cho dự báo khác nhau đáng kể.
Dùng trung bình trượt để dự báo: được ở đâu, hỏng ở đâu
Cách dự báo đơn giản nhất là lấy trung bình trượt hiện tại làm dự báo cho kỳ tiếp theo. Với một tiệm có doanh thu khá ổn định, không tăng không giảm rõ rệt, cách này cho kết quả tốt đến bất ngờ, thường không kém nhiều so với các mô hình phức tạp hơn. Nó cũng dễ giải thích cho nhân viên: tuần tới dự kiến giống trung bình bốn tuần vừa qua.
Nhưng cách này hỏng theo ba kiểu có thể đoán trước. Kiểu thứ nhất: khi doanh thu đang tăng đều, dự báo luôn thấp hơn thực tế, vì trung bình được kéo xuống bởi những ngày cũ thấp hơn. Cửa hàng đang phát triển dùng trung bình trượt để nhập hàng sẽ thiếu hàng liên tục. Kiểu thứ hai: khi bước vào mùa cao điểm, trung bình trượt chưa kịp biết. Đầu tháng Chạp mà dùng trung bình 28 ngày của tháng trước thì chắc chắn dự báo hụt so với nhu cầu thực.
Kiểu thứ ba: một ngày bất thường (mất điện cả ngày, một đơn hàng lớn bất ngờ) nằm trong cửa sổ suốt bảy ngày và kéo lệch cả tuần dự báo, rồi khi rơi khỏi cửa sổ lại làm đường trung bình nhảy đột ngột dù không có gì thay đổi. Cách xử lý thực tế là đánh dấu những ngày đó trong cột ghi chú, và yêu cầu AI tính thêm một phiên bản loại trừ chúng để so.
Câu lệnh mẫu để nhờ AI tính và đọc trung bình trượt
Trước khi tải bảng doanh thu theo ngày lên chatbot, xoá mọi cột có tên khách, tên nhân viên hay mã giao dịch. Bảng chỉ cần hai cột ngày và doanh thu, thêm cột ghi chú nếu có. Sau đó dùng các câu lệnh sau.
- "Bảng này có doanh thu theo ngày từ (ngày) đến (ngày), đơn vị triệu đồng. Hãy tính trung bình trượt 7 ngày và 28 ngày, đặt cạnh cột doanh thu gốc, và cho biết ngày đầu tiên mỗi đường có giá trị."
- "Mô tả bằng lời trong năm câu: xu hướng của đường 28 ngày trong hai tháng qua, những đoạn đường 7 ngày lệch xa đường 28 ngày, và các ngày có ghi chú bất thường nằm ở đâu."
- "Tính lại trung bình trượt 7 ngày khi loại các ngày có ghi chú mất điện hoặc đơn hàng đặc biệt, rồi cho biết chênh lệch lớn nhất giữa hai phiên bản."
- "Nếu dùng trung bình 7 ngày gần nhất làm dự báo cho mỗi ngày tiếp theo trong tháng vừa qua, sai lệch trung bình là bao nhiêu phần trăm, và các ngày sai nhiều nhất rơi vào thứ mấy?"
- "Vẽ biểu đồ đường gồm doanh thu ngày (nét mảnh, màu nhạt) và hai đường trung bình (nét đậm), trục tung bắt đầu từ 0, chú thích rõ từng đường."
Câu lệnh thứ tư đáng giá nhất: nó cho bạn biết trên chính số liệu của mình, cách dự báo bằng trung bình trượt sai bao nhiêu. Nếu sai trung bình 5%, bạn có thể yên tâm dùng cho nhập hàng khô. Nếu sai 25% và tập trung vào cuối tuần, bạn biết phải dự báo riêng cho từng thứ trong tuần thay vì dùng một con số chung.
Những lỗi hay gặp khi dùng trung bình trượt
So trung bình trượt với số của một ngày. Đường trung bình 17 triệu, hôm nay 12 triệu, không có nghĩa hôm nay tệ: có thể hôm nay là thứ Hai, ngày vốn luôn thấp. So hôm nay với cùng thứ tuần trước, hoặc so trung bình bảy ngày tuần này với tuần trước.
Để cửa sổ cắt ngang kỳ nghỉ dài. Tuần nghỉ Tết đóng cửa nằm trong cửa sổ 28 ngày sẽ kéo đường trung bình xuống suốt gần một tháng. Nên đánh dấu và loại kỳ nghỉ, hoặc tính trung bình theo số ngày mở cửa thay vì số ngày lịch.
Không nói rõ trung bình nằm ở đâu. Có hai cách đặt: gán giá trị trung bình cho ngày cuối của cửa sổ, hoặc cho ngày giữa. Công cụ khác nhau mặc định khác nhau, và AI có thể chọn một trong hai mà không nói. Khi so hai biểu đồ, hỏi rõ cách đặt.
Dùng nó cho dữ liệu quá ít. Mười ngày số liệu mà dùng trung bình 28 ngày thì không có ý nghĩa. Quy tắc dễ nhớ: số kỳ có trong tay ít nhất gấp ba độ dài cửa sổ thì mới đọc được xu hướng.
Coi nó là dự báo cho dài hạn. Trung bình trượt chỉ trả lời câu hỏi "gần đây mức nền là bao nhiêu". Dùng nó để dự báo ba tháng tới là bỏ qua mọi xu hướng và mùa vụ sắp đến.
Khi nào trung bình trượt là đủ, khi nào cần cách khác
Bảng dưới giúp bạn quyết định nhanh dựa trên hình dạng số liệu của mình. Cách nhận ra hình dạng: vẽ doanh thu theo tháng của hai năm gần nhất và nhìn bằng mắt trước khi hỏi AI.
| Hình dạng số liệu | Trung bình trượt có dùng được không | Nên dùng thêm hoặc thay bằng |
|---|---|---|
| Đi ngang, dao động quanh một mức | Dùng tốt cho cả đọc xu hướng lẫn dự báo kỳ tới | Không cần gì thêm, chỉ theo dõi sai số |
| Tăng hoặc giảm đều qua nhiều tháng | Đọc xu hướng được, dự báo sẽ luôn chậm một nhịp | Làm mịn có xu hướng (Holt) hoặc cùng kỳ nhân mức tăng |
| Có mùa vụ rõ theo tháng trong năm | Chỉ dùng trung bình 12 tháng để thấy xu hướng năm | So cùng kỳ năm trước, hoặc phương pháp tách mùa vụ |
| Có nhịp tuần rõ (cuối tuần đông) | Dùng cửa sổ 7 hoặc 28 ngày | Dự báo riêng cho từng thứ trong tuần khi xếp ca |
| Vừa có thay đổi lớn (đổi địa điểm, đổi mô hình) | Không, số cũ không còn đại diện | Chỉ dùng số sau thay đổi, chấp nhận khoảng sai số rộng |
Phần lớn cửa hàng nhỏ ở Việt Nam rơi vào kiểu thứ ba hoặc thứ tư: có mùa Tết, mùa tựu trường, mùa mưa, và có nhịp cuối tuần. Vì vậy trung bình trượt nên được coi là công cụ để nhìn, còn khi cần con số để quyết định thì kết hợp với so cùng kỳ.
Câu hỏi thường gặp
Trung bình trượt khác trung bình cộng thông thường thế nào?
Trung bình cộng thông thường tính một lần cho cả giai đoạn, cho ra một con số. Trung bình trượt tính lặp lại cho từng kỳ, mỗi lần dùng một nhóm kỳ gần nhất, nên cho ra một dãy số có thể vẽ thành đường. Nhờ vậy nó cho thấy mức nền thay đổi thế nào theo thời gian, điều mà một con số trung bình duy nhất không làm được.
Nên dùng trung bình trượt 7 ngày hay 30 ngày?
Với số liệu bán lẻ theo ngày, nên dùng 7 ngày để theo dõi tuần và 28 ngày thay cho 30 ngày để theo dõi tháng, vì 28 chứa đúng bốn tuần, tránh việc cửa sổ có lúc năm ngày cuối tuần, có lúc bốn. Nếu cửa hàng có nhịp riêng, ví dụ đông theo ngày lương, có thể cân nhắc độ dài khác.
Trung bình trượt có dùng được cho số liệu theo tháng không?
Được. Trung bình ba tháng giúp nhìn xu hướng gần đây, trung bình mười hai tháng giúp loại bỏ mùa vụ để thấy cả năm đang tăng hay giảm. Nhưng với số liệu tháng, bạn ít kỳ hơn nhiều, nên đường trung bình phản ứng rất chậm và cần ít nhất hai năm số liệu để đọc có ý nghĩa.
Vì sao AI tính trung bình trượt ra kết quả khác bảng tính của mình?
Thường do ba lý do: AI đặt giá trị trung bình ở giữa cửa sổ còn bảng tính đặt ở cuối; AI tự bỏ qua ô trống hoặc tính ô trống bằng 0; hoặc tệp tải lên bị cắt mất vài dòng. Hãy yêu cầu AI in ra năm dòng đầu và năm dòng cuối kèm cách tính để đối chiếu.
Làm mịn hàm mũ có tốt hơn trung bình trượt không?
Không hẳn tốt hơn, mà linh hoạt hơn. Nó phản ứng nhanh hơn với thay đổi gần đây nếu chọn hệ số phù hợp, và chỉ cần nhớ một con số. Nhưng nó cũng khó giải thích hơn cho người không quen số. Với cửa hàng nhỏ, trung bình trượt 7 và 28 ngày thường là đủ để đọc xu hướng.