Forecast og Trend. Når du legger til en trendlinje på et Excel-diagram, kan Excel vise ligningen i et diagram, se nedenfor. Du kan bruke denne ligningen til å beregne fremtidig salg. FORECAST og TREND-funksjonen gir nøyaktig samme resultat. Eksplatering Excel bruker metoden for minst firkanter for å finne en linje som passer best til punktene. R-kvadratverdien er 0 9295, som passer godt. Jo nærmere 1, desto bedre passer linjen til dataene. 1 Bruk ligningen til å beregne fremtidig salg.2 Bruk FORECAST-funksjon for å beregne fremtidig salg. Merk når vi drar FORECAST-funksjonen ned, forblir de absolutte referansene B 2 B 11 og A 2 A 11 det samme, mens den relative referansen A12 endres til A13 og A14.3. Hvis du foretrekker å bruke en array-formel, bruk TREND-funksjonen til å beregne fremtidig salg. Merk først, velg området E12 E14. Next, skriv TREND B2 B11, A2 A11, A12 A14 Fullfør ved å trykke CTRL SHIFT ENTER Formelllinjen indikerer at dette er en matriseformel ved å omslutte det i krøllete braces For å slette denne rekkefølgen for mula, velg området E12 E14 og trykk Delete. Moving Average. This eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss se på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk på Inngangsområde-boksen og velg området B2 M2.5 Klikk i Intervall-boksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi stiller intervallet til 6, flyttingen gjennomsnittet er gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Resultatet blir at toppene og dalene blir utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere data poeng.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er til de faktiske datapunktene. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognose. Innledning Som du kanskje antar, er vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen vil vi fortsette ved å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testpoengene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste tes t score. What tror du dine venner kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste test score. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er de og din lærer veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for selvfremmende til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre test og så får du en 73.Nå hva er alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene prøve å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73 , så kanskje du burde finne på å få en 85 73 2 79 I skjønner ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer, kunne du få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to dataperioder. La oss anta at alle disse menneskene bryr seg i ditt store sinn har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte Du tar testen og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønster Hva tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremstilt halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende del fra et regneark Vi presenterer først data for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre mest Nylige perioder tilgjengelig for hver prediksjon Du bør også legge merke til at vi ikke trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruk dem på neste nettside for å måle prediksjonsgyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 burde være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode flytte gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene brukes til å foreta prognosen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode flytter gjennomsnittlig prognose, Når du foretar forutsetninger, merk at den første prediksjonen forekommer i periode m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den flytende gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan være brukes mer fleksibelt Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende.
No comments:
Post a Comment