Jak przenieść średnie w programie Excel 2010. Średnia Średnia prognoza przyszłych wartości. Hemera Images. Related Articles. Microsoft Excel 2010 s Funkcja AVERAGE oblicza średnią arytmetyczną serii, która jest sumą podzieloną przez liczbę elementów z serii Gdy każda liczba w seria jest inna, średnia zmiana z każdym nowym elementem danych Tworzy to serie drugorzędne, które śledzą oryginalną średnią ruchową serii Średnia średnia ruchoma ujawnia trendy w danych Na przykład, jeśli arkusz kalkulacyjny śledzi zmianę zapasów firmy, przeniesienie sprzedaży średnia średnica może pomóc Ci zdecydować się na idealny poziom zapasów pod koniec każdego miesiąca. 1 Kliknij przycisk Plik na pasku zadań programu Excel. 2 Kliknij przycisk Opcje znajdujący się po lewej stronie ekranu, aby otworzyć okno Opcje programu Excel. 3 Kliknij przycisk Add-Ins w oknie s lewy panel.4 Klikaj przycisk oznaczony "Przejdź" obok rozwijanego pola oznaczonego dodatkami programu Excel, aby otworzyć okno dodatków.5 Zaznacz pole oznaczone "Analysis ToolPak" Kliknij przycisk OK.6 Kliknij pozycję Dane na pasku Excel s. 7. Kliknij pozycję Analiza danych w Grupa analizy, aby otworzyć okno analizy danych.8 Wybierz Średnia ruchoma w oknie analizy danych Kliknij przycisk OK, aby otworzyć okno Średnia ruchomości. 9 Kliknij przycisk w polu tekstowym oznaczonym zakresem danych wejściowych Kliknij i wybierz dane, których średnia ruchoma ma być wyświetlana w programie Excel find.10 Kliknij przycisk w polu tekstowym o nazwie Output Range Click i wybierz komórki, w których ma się wyświetlać średnie ruchome.11 Wpisz wartość w polu tekstowym oznaczonym Interval Wartość ta określa liczbę figur, które każda średnia musi uwzględniać przykładowo, jeśli każda średnia musi obliczyć poprzednie trzy cyfry oznaczone, wpisz 3.12 Kliknij OK Excel wstawi średnie kroki serii. O autorze Autorzy i bloger ma licencjat z dziennikarstwa z Boston University i napisał dla Amerykańskiej Unii Wolności Obywatelskich, firmy zajmującej się marketingiem InSegment i serwisu zarządzania projektami Assembla Jest członkiem Mensy i Amerykańskiej Debaty Parlamentarnej Asso ciation. Photo Credits. Hemera Images. Related Searches. Więcej artykułów. Oblicz średnie obliczanie średniej w programie Excel z wielu arkuszy. Wykres Jak utworzyć wykres w programie Excel ze zbiorczą średnią. Arkusz kalkulacyjny Jak utworzyć arkusz kalkulacyjny z datami na górze. Oś Y Jak dodać drugą oś Y do programu Excel Wykonaj drugą serię na końcu wykresu. Prognoza sprzedaży sprzedaży dla manekinów Cheat Sheet. When zaczniesz się uczyć prognozowania, to często dobry pomysł, aby oprzeć się Excelowi narzędzia w dodatku analizy danych Ale ich zasięg jest dość ograniczony i przed zbyt długi czas prawdopodobnie będziesz mógł skorzystać z funkcji Arkusza programu Excel bezpośrednio Kiedy znajdziesz się za pomocą wszystkich statystyk wnioskowania, które przychodzą wraz z funkcją LINEST, Będziemy wiedzieli, że nadszedł czas, aby ustalić podstawy formalnej prognozy. 6 Dodatek Narzędzia analizy danych Excela. Dodatek analizy danych, dawniej znany jako Analysis ToolPak, wprowadza formuły w Twoim imieniu, aby można było skoncentrować się na co się dzieje z Twoimi danymi Posiada trzy różne narzędzia, które są bezpośrednio przydatne w prognozowaniu ruchu Średnia, wyrównywaniu wykładnic i regresji, a także kilku innych, które mogą być pomocne Oto lista narzędzi, które są częścią danych Analysi s. Istnieją trzy różne narzędzia ANOVA Brak jest szczególnie przydatny do prognozowania, ale każdy z tych narzędzi pomoże Ci zrozumieć zestaw danych, który jest podstawą twojej prognozy. Narzędzia ANOVA pomagają rozróżnić przykłady osób, które mieszkają w Tennessee jak konkretna marka samochodu lepiej niż ci, którzy mieszkają w Vermont. To narzędzie jest ważne, niezależnie od metody użytej do stworzenia prognozy Jeśli masz więcej niż jedną zmienną, możesz powiedzieć, jak silnie dwie zmienne są związane plus lub minus 1 0 jest silny, 0 0 oznacza brak relacji Jeśli masz tylko jedną zmienną, możesz powiedzieć, jak silnie jeden okres czasu jest związany z innym. Użyj narzędzia Dane opisowe, aby uzyskać uchwyt na takie rzeczy jak średnia i odchylenie standardowe danych Znaczenie tych podstawowych statystyk jest ważne, dzięki czemu wiesz, co się dzieje z Twoimi prognozami. To imię narzędzia brzmi złowieszczo i zastraszająco, co nie jest narzędziem. Kiedy masz tylko jeden v coś takiego jak przychody ze sprzedaŜy lub sprzedaŜ jednostki, przyglądaj się poprzedniej rzeczywistej wartości w celu przewidzenia następnej moŜe poprzedniego miesiąca lub tego samego miesiąca w ubiegłym roku To wszystko to dostosowuje kolejną prognozę, wykorzystując błąd w poprzednim prognoza. A średnia ruchoma pokazuje średnią z wyników w czasie Pierwszym może być średnia dla stycznia, lutego i marca drugi byłby wtedy średnią dla lutego, marca i kwietnia i tak dalej Ta metoda prognozowania ma tendencję do koncentrowania na temat tego, co się naprawdę dzieje w linii podstawowej i aby zminimalizować przypadkowe wahania szumu w linii podstawowej. Regracja jest ściśle związana z korelacją To narzędzie służy do prognozowania jednej zmiennej, takiej jak sprzedaż innej, takiej jak data lub reklama To daje parę liczby do wykorzystania w równaniu, jak Sprzedaż 50000 10 Data.4 Excel Forecasting Functions. Excel zawiera wiele wspaniałych narzędzi do prognozowania sprzedaży Znając następujące funkcje są pomocne w uzyskaniu danych w celu sprawdzenia skorzystaj z następujących przydatnych funkcji prognozowania. Wersja arkusza dodatkowego narzędzia analizy danych s Narzędzie korelacji Różnica polega na tym, że dane CORREL ponownie oblicza się, gdy dane wejściowe ulegają zmianie, a narzędzie korelacji nie dotyczy Przykład CORREL A1 A50, B1 B50 Ponadto CORREL daje tylko korelacja korelacji, ale narzędzie Korelacja może dostarczyć całej matrycy korelacji. Możesz użyć tej funkcji, a nie narzędzia analizy regresji dodatkowej analizy danych. Nazwa funkcji jest skrótem liniowego oszacowania. Dla regresji prostej wybierz zakres z dwóch kolumn i pięciu wierszy Musisz wpisać tę funkcję w tablicy, na przykład LINEST A1 A50, B1 B50, TRUE, a następnie naciśnij Ctrl Shift Enter. Ta funkcja jest przydatna, ponieważ daje wartości prognozowane bezpośrednio, podczas gdy LINEST daje musisz użyć równania, które należy wykorzystać, aby uzyskać prognozę Na przykład użyj TREND A1 A50, B1 B50, B51, gdzie ponownie prognozujesz nową wartość na podstawie tego, co jest w B51. Funkcja PROGNOZA jest podobna do funkcji TREND Th e składnia jest trochę inna Przykładowo użyj PROGNOZ B51, A1 A50, B1 B50, gdzie ponownie prognozujesz nową wartość na podstawie wartości w B51 Również PROGNOZY obsługuje tylko jeden predyktor, ale TREND może obsługiwać wiele predyktorów. Wyjmij z programu Excel LINEST Funkcja prognozowania sprzedaży. Excel s Funkcja LINEST jest przydatnym narzędziem do prognozowania sprzedaży Wiedząc, co możesz zrobić, ułatwi Ci prognozowanie łatwą pracę Poniżej znajduje się krótki przegląd funkcji LINEST programu Excel w wierszach wierszy Korzystanie z funkcji FORECAST w programie Excel i Open Office Calc. Copyright Zawartość jest chroniona prawami autorskimi i nie jest dostępna do ponownej publikacji. Za zacznę od stwierdzenia, że funkcja prognozowania Excel nie jest kompletnym systemem prognozowania zapasów Prognozowanie w zarządzaniu zasobami obejmuje zazwyczaj usuwanie hałasu z popytu, a następnie obliczanie i uwzględnianie trendów, sezonowości i zdarzeń Funkcja prognozowania nie będzie dla ciebie wszystkich robić tak technicznie, jak to możliwe, ale istnieją b etter sposoby, aby niektóre z nich Ale jest to mała funkcja, która jest łatwa w obsłudze i może z pewnością być częścią systemu prognozowania. Zgodnie z pomocą Microsoft w funkcji Prognoza Funkcja FORECAST x, knowny s, knownx s zwraca wartość przewidywaną zmiennej zależnej reprezentowanej w danych przez znaną s dla określonej wartości, x, niezależnej zmiennej reprezentowanej w danych przez znaki s, przy użyciu regresji liniowej najmniejszych kwadratów najlepiej dopasowanych do przewidzenia wartości y z wartości x. Co to właściwie oznacza? Regeneracja liniowa jest formą analizy regresji i może być użyta do obliczenia matematycznego związku pomiędzy dwoma lub większą liczbą zestawów danych W prognozowaniu można by to wykorzystać, jeśli uważasz, że jeden zestaw danych mógłby zostać użyty do przewidywania inny zestaw danych Na przykład, jeśli sprzedano materiały budowlane, może się okazać, że zmiany stóp procentowych mogą być wykorzystane do przewidywania sprzedaży Twoich produktów Jest to klasyczny przykład użycia regresji do obliczania relacji statek między zewnętrznymi zmiennymi stopami procentowymi a zmienną wewnętrzną sprzedaży Jednak jak zobaczymy później, można użyć regresji do obliczania relacji w ramach tego samego zbioru danych. Typowe podejście do analizy regresji wymaga użycia regresji w celu określenia matematycznego ale również pomagać dać ci pojęcie, jak ważna jest relacja, że jest to część analizy Funkcja Prognoza pomija analizę, a następnie oblicza relacje i automatycznie stosuje ją do Twojego wyjścia To ułatwia użytkownikowi, ale to zakłada, że twoja relacja jest prawidłowa W zasadzie funkcja prognozy wykorzystuje regresję liniową do przewidywania wartości opartej na relacji między dwoma zestawami danych. Zobaczymy przykłady. Na rysunku 1A mamy arkusz kalkulacyjny, który zawiera średnie oprocentowanie poprzednie 4 lata i sprzedaż jednostkowa w tym samym okresie 4-letnim Pokazujemy również przewidywaną stopę procentową za 5. rok Widzimy w przykładzie, nasza sprzedaż jednostkowa wzrasta wraz ze spadkiem stóp procentowych i spadkiem wraz ze wzrostem stóp procentowych po prostu patrząc na przykład, prawdopodobnie możemy przypuszczać, że nasza sprzedaż za rok 5 wynosiłaby od 5 000 do 6 000, w oparciu o obserwowane relacje stóp procentowych i sprzedaż w poprzednich okresach Możemy użyć funkcji prognozowania, aby dokładniej określić tę zależność i zastosować ją do piątego roku. Na rysunku 1B można zobaczyć zastosowaną funkcję prognozowania W tym przypadku formuła w komórce F4 to PROGNOZY F2 , B3 E3, B2 E2 Co znajduje się w nawiasie jest znany jako argument Argument jest w istocie tylko środkiem przekazywania parametrów do funkcji używanej w tym przypadku, funkcja Prognoza Każdy parametr jest oddzielony przecinkiem. funkcja Prognoza funkcjonuje, musi znać wartość, którą używamy, aby przewidzieć naszą produkcję w naszej rocznej sprzedaży 5. W naszym przypadku parametr nasza stopa procentowa z roku 5 znajduje się w komórce F2, więc pierwszym elementem naszego argumentu jest F2 Następnie, to n eeds wiedzieć, gdzie można znaleźć istniejące wartości, które będzie używać do określenia relacji do zastosowania do F2 Najpierw musimy wprowadzić komórki, które reprezentują wartości naszej zmiennej zależnej W naszym przypadku byłyby to nasze jednostki sprzedawane w ciągu poprzednich 4 lata więc wchodzimy do B3 E3 Potem musimy wejść do komórek, które reprezentują wartości naszej predykcyjnej zmiennej W naszym przypadku byłyby to stopy procentowe w ciągu ostatnich 4 lat, a zatem wchodzimy do B2 E2. Prognoza Funkcja może teraz porównać jednostki sprzedawane w latach od 1 do 4 do stóp procentowych w tych samych latach, a następnie zastosuj te relacje do przewidywanej stopy procentowej z roku 5, aby uzyskać przewidywaną sprzedaż za rok 5 z 5.654 jednostek. W poprzednim przykładzie możemy przyjrzeć się wykresy pomagające spróbować wizualizować relacje Na pierwszy rzut oka nie może to wyglądać tak oczywiste, ponieważ mamy odwrotną sprzedaż relacji UP, gdy stopy procentowe sięgają DOWN, ale jeśli mentalnie odwrócisz jeden z wykresów, zobaczysz av ery jasne relacje To jedna z fajnych rzeczy na temat funkcji prognozowania i analizy regresji Łatwo radzić sobie z odwrotną relacją. Coprawione treści są chronione prawami autorskimi i nie są dostępne do ponownej publikacji. Nie spójrzmy na inny przykład Na rysunku 2A , widzimy nowy zestaw danych W tym przykładzie nasze stopy procentowe rosły w górę iw dół w ciągu ostatnich 4 lat, ale sprzedaż jednostkowa wykazała stały trend wzrostowy O ile możliwe jest, że stopy procentowe miały jakiś wpływ na naszą sprzedaż w tym przykładzie , jest oczywiste, że istnieją znacznie większe znaczenie w tej grze Przy użyciu naszej funkcji prognozy z tymi danymi zwracamy prognozę 7118 sztuk na rok 5 Myślę, że większość z nas przyjrzy się naszej tendencji sprzedaży i zgadza się, że to znacznie więcej prawdopodobne, że nasza sprzedaż za rok 5 wynosiłaby 9 000 sztuk. Jak wspomniano wcześniej, funkcja prognozowania zakłada, że związek jest ważny, dlatego produkuje dane wyjściowe w oparciu o najlepsze dopasowanie, które może wyrzucić z danych podanych w innych słowa, jeśli mówimy, że istnieje związek, to uważa nas i produkuje odpowiednio, nie dając nam błędu ani żadnego sygnału, który sugerowałby związek jest bardzo słaby. Więc uważaj, o co prosisz. Poprzednie przykłady obejmowały klasyczne zastosowanie regresji do prognozowania Chociaż to wszystko brzmi dosyć, to klasyczne zastosowanie regresji nie jest tak użyteczne, jak myślisz, że możesz sprawdzić moją książkę, aby uzyskać więcej informacji na temat regresji i dlaczego nie może to być dobry wybór dla Twoich potrzeb prognozowania Teraz użyjmy funkcji prognozowania, aby po prostu zidentyfikować trend w danym zbiorze danych. Zacznijmy od patrząc na rysunek 3A. Mamy popyt z bardzo wyraźną tendencją Większość z nas powinna mieć możliwość sprawdzenia tych danych i czuć się komfortowo przewidując że zapotrzebowanie w okresie 7 prawdopodobnie będzie wynosić 60 jednostek. Jeśli jednak dane te były generowane za pomocą typowych obliczeń prognozowania stosowanych w zarządzaniu zapasami, może być zaskoczony tym, jak wiele z nich obliczenia uwzględniają tendencję. Ponieważ funkcja prognozowania wymaga od nas wprowadzenia zmiennej zależnej i zmiennej predykcyjnej, jak posłużyć się funkcją prognozowania, jeśli mamy tylko jeden zestaw danych. Cóż, choć technicznie prawda, że mamy pojedynczy zestaw danych w historii zapotrzebowania, rzeczywiście mamy relacje zachodzące w tym zbiorze danych W tym przypadku nasz związek ma charakter czasowy W związku z tym możemy użyć każdego okresu s jako zmiennej predykcyjnej w następnym okresie s popyt Więc musimy powiedzieć, że funkcja Prognoza wykorzystuje zapotrzebowanie w okresach od 1 do 5 jako istniejące dane dla zmiennej predykcyjnej i użyj zapotrzebowania w okresach od 2 do 6 jako istniejących danych dla zmiennej zależnej Następnie powiedz jej, relacja do zapotrzebowania w okresie 6, aby obliczyć naszą prognozę dla okresu 7. Można zobaczyć na rysunku 3B naszą formułę w komórce I3 PROGNOZY H2, C2 H2, B2 G2 i zwraca prognozę 60 jednostek Oczywiście ten przykład nie jest real ponieważ popyt jest zbyt schludny brak hałasu Spójrzmy więc na rysunek 3C, w którym zastosujemy to samo obliczenie do bardziej realistycznych danych. Chciałbym tylko raz jeszcze podkreślić, że chociaż funkcja prognozowania jest przydatna, to nie jest systemem prognozowania I Zazwyczaj wolę mieć większą kontrolę nad tym, w jaki sposób zastosować i rozszerzyć trendy na moją prognozę. Poza tym chciałbyś najpierw usunąć inne elementy Twojego zapotrzebowania, które nie są związane z Twoim popytem i trendem podstawowym. Na przykład chcesz aby usunąć efekty sezonowości lub zdarzenia, takie jak promocje od Twoich potrzeb przed zastosowaniem funkcji prognozowania Następnie zastosowano indeks sezonowości i wszelkie indeksy zdarzeń do wyników funkcji prognozowania. Możesz także grać ze swoimi elementami wejściowymi, aby uzyskać konkretne pożądany wynik Na przykład możesz spróbować najpierw wygładzić swoją historię popytu za pomocą średniej ruchomej, ważonej średniej ruchomej lub wygładzania wykładniczego, a używając zmiennej predykcyjnej z surowego zapotrzebowania Więcej informacji na temat Prognozowania można znaleźć w mojej książce Zarządzanie zapasami Wyjaśnienie. Wykorzystanie funkcji prognozy w Open Office Calc. For użytkownicy funkcji Calc Forecast działają tak samo jak w programie Excel, jednakże jest niewielka różnica składnia używana w kalendarzu Gdziekolwiek byś używał przecinka w argumencie w funkcji programu Excel, użyj średnika w Calc. So, a nie do Excela. Należy do niego wejść. Przejdź do artykułów Artykuły więcej artykułów Dave Piasecki Trefność praw autorskich jest chroniona prawami autorskimi i nie jest dostępna do republikacji. Dave Piasecki jest właścicielem firmy Inventory Operations Consulting LLC, firmy doradczej świadczącej usługi związane z zarządzaniem zapasami, obsługą materiałów i działalnością magazynową. Ma ponad 25 letnie doświadczenie w zarządzaniu operacjami i może być osiągnięty przez jego stronę internetową, gdzie utrzymuje dodatkowe istotne informacje. My Business. Inventory Operations Consulting LLC zapewnia szybkie, niedrogie , Pomoc eksperta w zakresie zarządzania zapasami i operacjami magazynowymi.
No comments:
Post a Comment