Bazaprogram.ru

Новости из мира ПК
4 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Excel лист прогноза

Создание прогноза в Excel для Windows

Если у вас есть статистические данные с зависимостью от времени, вы можете создать прогноз на их основе. При этом в Excel создается новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены. С помощью прогноза вы можете предсказывать такие показатели, как будущий объем продаж, потребность в складских запасах или потребительские тенденции.

Создание прогноза

На листе введите два ряда данных, которые соответствуют друг другу:

ряд значений даты или времени для временной шкалы;

ряд соответствующих значений показателя.

Эти значения будут предсказаны для дат в будущем.

Примечание: Для временной шкалы требуются одинаковые интервалы между точками данных. Например, это могут быть месячные интервалы со значениями на первое число каждого месяца, годичные или числовые интервалы. Если на временной шкале не хватает до 30 % точек данных или есть несколько чисел с одной и той же меткой времени, это нормально. Прогноз все равно будет точным. Но для повышения точности прогноза желательно перед его созданием обобщить данные.

Выделите оба ряда данных.

Совет: Если выделить ячейку в одном из рядов, Excel автоматически выделит остальные данные.

На вкладке Данные в группе Прогноз нажмите кнопку Лист прогноза.

В окне Создание листа прогноза выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.

В поле Завершение прогноза выберите дату окончания, а затем нажмите кнопку Создать.

В Excel будет создан новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены.

Этот лист будет находиться слева от листа, на котором вы ввели ряды данных (то есть перед ним).

Настройка прогноза

Если вы хотите изменить дополнительные параметры прогноза, нажмите кнопку Параметры.

Здесь вы найдете сведения о каждом из вариантов в приведенной ниже таблице.

Выберите дату, с которой должен начинаться прогноз. При выборе даты начала, которая наступает раньше, чем заканчиваются статистические данные, для построения прогноза используются только данные, предшествующие ей (это называется «ретроспективным прогнозированием»).

Если вы задаете прогноз до последней исторической точки, вы сможете оценить точность прогноза, так как вы можете сравнить прогнозируемые ряды с фактическими данными. Но если начать прогнозирование со слишком ранней даты, построенный прогноз может отличаться от созданного на основе всех статистических данных. При использовании всех статистических данных прогноз будет более точным.

Если в ваших данных прослеживаются сезонные тенденции, то рекомендуется начинать прогнозирование с даты, предшествующей последней точке статистических данных.

Установите или снимите флажок Доверительный интервал, чтобы показать или скрыть его. Доверительный интервал — это диапазон вокруг каждого предсказанного значения, в который в соответствии с прогнозом (при нормальном распределении) предположительно должны попасть 95 % точек, относящихся к будущему. Доверительный интервал помогает определить точность прогноза. Чем он меньше, тем выше достоверность прогноза для данной точки. Доверительный интервал по умолчанию определяется для 95 % точек, но это значение можно изменить с помощью стрелок вверх или вниз.

Сезонность является числом для длины (количеством очков) шаблона сезонов и автоматически определяется. Например, в ежегодном цикле продаж с каждой точкой, представляющей месяц, сезонность составляет 12. Вы можете переопределить автоматическое обнаружение, выбрав параметр вручную , а затем выбрав номер.

Примечание: Если вы хотите задать сезонность вручную, не используйте значения, которые меньше двух циклов статистических данных. При таких значениях этого параметра приложению Excel не удастся определить сезонные компоненты. Если же сезонные колебания недостаточно велики и алгоритму не удается их выявить, прогноз примет вид линейного тренда.

Диапазон временной шкалы

Здесь можно изменить диапазон, используемый для временной шкалы. Этот диапазон должен соответствовать параметру Диапазон значений.

Здесь можно изменить диапазон, используемый для рядов значений. Этот диапазон должен совпадать со значением параметра Диапазон временной шкалы.

Заполнить отсутствующие точки с помощью

Для обработки отсутствующих точек в Excel используется интерполяция, что означает, что пропущенная точка будет выполнена как взвешенное среднее арифметическое соседних точек, пока не пройдет менее 30% точек. Чтобы вместо отсутствующих точек обрабатывались нули, в списке выберите ноль .

Объединение дубликатов с помощью

Если данные содержат несколько значений с одной меткой времени, Excel находит их среднее. Чтобы использовать другой метод вычисления (например, медиана или счёт), выберите нужный вариант вычисления из списка.

Включить статистические данные прогноза

Установите этот флажок, если хотите поместить на новом листе дополнительную статистическую информацию о прогнозе. При этом добавляется таблица статистики, созданной с помощью прогноза. ETS. STAT и включает в себя меры, например коэффициент сглаживания (альфа, бета, гамма) и метрики ошибок (Масе, смапе, мае, рмсе).

Формулы, используемые при прогнозировании

При использовании формулы для создания прогноза возвращаются таблица со статистическими и предсказанными данными и диаграмма. Прогноз предсказывает будущие значения на основе имеющихся данных, зависящих от времени, и алгоритма экспоненциального сглаживания (ETS) версии AAA.

Таблицы могут содержать следующие столбцы, три из которых являются вычисляемыми:

столбец статистических значений времени (ваш ряд данных, содержащий значения времени);

столбец статистических значений (ряд данных, содержащий соответствующие значения);

столбец прогнозируемых значений (вычисленных с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS);

два столбца, представляющие доверительный интервал (вычисленные с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.ДОВИНТЕРВАЛ). Эти столбцы отображаются только в том случае, если в разделе » Параметры » установлен флажок » доверительный интервал «.

Читать еще:  Номера символов в excel

Скачайте пример книги.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community, попросить помощи в сообществе Answers community, а также предложить новую функцию или улучшение на веб-сайте Excel User Voice.

См. также:

Примечание: Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Была ли информация полезной? Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

Прогнозирование в один клик в Excel 2016

«Точные расчеты делать сложно, особенно когда дело касается прогнозов на будущее», — говорил датский физик Нильс Бор. Что ж, прогнозирование в один клик в Excel значительно упрощает эту задачу.

Мы часто используем Excel для анализа данных временных рядов (например, о продажах, использовании сервера или инвентаризации), стараясь выявить повторяющиеся сезонные закономерности и тенденции. В Excel 2016 новые функции прогноза на листе и прогноз одним кликом помогут объяснить данные и понять будущие тенденции.

Рассмотрим подробнее некоторые возможности: как определять сезонность, оценивать уровень доверия к прогнозу и создавать прогноз одним кликом.

Экспоненциальное сглаживание для прогнозов

Есть множество способов создания прогноза по хронологическим данным. До появления Excel 2016 многие пользовались функцией листа FORECAST(), с помощью которой создается линейный прогноз или экстраполяция на основе продленных линий тренда в свойствах диаграммы.

В новой функции Excel 2016 используется другой алгоритм: экспоненциальное сглаживание (ETS). Это один из самых популярных способов прогнозирования, который уже стал отраслевым стандартом.

Одно из главных преимуществ метода ETS — возможность обнаруживать сезонные закономерности и доверительные интервалы.

Сезонные закономерности

Во многих бизнес-сценариях существует сезонная закономерность, которую желательно учитывать при прогнозе. Примером этого могут служить продажи мороженого, представленные в виде данных по месяцам. В этом случае нам будет представлен годовой цикл, который будет повторяться каждые 12 точек (месяцев). Еще один пример — почасовые данные о дорожном движении, где оптимальная сезонность представлена 24 точками (часами).

В примере ниже видно, как ежегодная сезонность обнаруживается и применяется к прогнозу. Поскольку данные указаны по месяцам и повторяются каждые 12 точек, обнаруженная сезонность равна 12.

Продолжительность сезонности известна не всегда. Этот метод прогноза выявляет сезонные закономерности в хронологических данных, определяя ту, которая наиболее точно соответствует данным. Для наиболее точного прогноза хронологические данные должны содержать как можно больше повторяющихся циклов. Желательно, чтобы полных сезонных циклов было хотя бы 2–3. Автоматически обнаруживаемое значение в разделе сезонности можно найти в диалоговом окне Создание прогноза в разделе Параметры. Если сезонные данные обнаружить не удалось или сезонность известна заранее, то это значение можно переопределить, выбрав параметр Задать вручную.

Доверительные интервалы

Помимо прогнозирования будущих значений для введенного временного ряда, прогноз ETS также может определять доверительный интервал.

Доверительный интервал — это диапазон, окружающий каждое прогнозируемое значение, в который, согласно прогнозу (с нормальным распределением), должно попасть 95 % будущих точек. Доверительный интервал помогает выяснить точность прогноза. Чем меньше интервал, тем выше доверие к прогнозу для той или иной точки. Значение коэффициента доверия, по умолчанию равное 95 %, можно изменить с помощью стрелок вверх и вниз в следующих целях:

  • На основе ширины доверительного интервала можно определить точность прогноза.
  • Экспериментируя с расширенными функциями (учет отсутствующих точек, сезонности и др.), можно отслеживать, как сужается и расширяется предварительный доверительный интервал. Это позволяет определить, насколько полученная модель соответствует хронологическим данным.

Как создать прогноз

Чтобы создать лист прогноза, сначала подготовьте набор данных временного ряда (с временным рядом и рядом значений). Затем на вкладке «Данные» нажмите на кнопку Лист прогноза. Запустится диалоговое окно создания прогноза с пошаговыми инструкциями.

Как узнать, точен ли прогноз? Можно ли ему доверять?

Как и в случаях со многими статистическими инструментами, точность прогноза будет зависеть от введенных данных. А поскольку данные редко бывают идеальными, очень важно изучить прогноз и понять, насколько он применим в вашем конкретном случае. Есть несколько способов оценить точность прогноза:

Посмотрите на ширину доверительного интервала (см. выше).

Поэкспериментируйте с датой начала прогноза, установив дату, предшествующую последней хронологической точке. Вы увидите, как бы выглядел ваш прогноз, будь он вычислен только по более ранним данным. Сравнив прогнозный ряд с фактическим, вы сможете оценить точность прогноза.

В примере внизу это отмечено красным цветом: как видно, прогноз был очень близок к фактическим данным.

В этом случае тот же самый результат получился бы с помощью функций листа, если ввести только часть хронологического ряда, а затем сравнить прогноз с фактическими данными.

Если вы разбираетесь в статистике, установите флажок Включить статистические данные прогноза, чтобы отобразить сводные показатели точности.

Установите флажок «Включить статистические данные прогноза», чтобы отобразить таблицу статистических значений в прогнозе.

4 техники анализа данных в Microsoft Excel

Если вам по работе или учёбе приходится погружаться в океан цифр и искать в них подтверждение своих гипотез, вам определённо пригодятся эти техники работы в Microsoft Excel. Как их применять — показываем с помощью гифок.

Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.

1. Сводные таблицы

Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.

Читать еще:  Суммесли на английском excel

Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.

Как работать

Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.

  1. Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
  2. Выделите диапазон данных для анализа.
  3. Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
  4. Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
  5. Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.

Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице. «Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» — в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы. При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц — получим более детальную информацию за конкретный период.

Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.

Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».

Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.

2. 3D-карты

Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно — достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.

Как работать

  1. Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
  2. Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
  3. Выделите диапазон данных для анализа.
  4. На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.

Точки на карте — это наши города. Но просто города нам не очень интересны — интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.

Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.

3. Лист прогнозов

Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.

Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам — лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).

Как работать

  1. Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
  2. Выделите два ряда данных.
  3. На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
  4. В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
  5. Выберите дату окончания прогноза.

В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы. Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го).

Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.

На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза — график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия — это и есть прогноз.

4. Быстрый анализ

Эта функциональность, пожалуй, первый шаг к тому, что можно назвать бизнес-анализом. Приятно, что эта функциональность реализована наиболее дружественным по отношению к пользователю способом: желаемый результат достигается буквально в несколько кликов. Ничего не нужно считать, не надо записывать никаких формул. Достаточно выделить нужный диапазон и выбрать, какой результат вы хотите получить.

Полезное дополнение. Мгновенно можно создавать различные типы диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке).

Как работать

  1. Откройте таблицу с данными для анализа.
  2. Выделите нужный для анализа диапазон.
  3. При выделении диапазона внизу всегда появляется кнопка «Быстрый анализ». Она сразу предлагает совершить с данными несколько возможных действий. Например, найти итоги. Мы можем узнать суммы, они проставляются внизу.

В быстром анализе также есть несколько вариантов форматирования. Посмотреть, какие значения больше, а какие меньше, можно в самих ячейках гистограммы.

Также можно проставить в ячейках разноцветные значки: зелёные — наибольшие значения, красные — наименьшие.

Надеемся, что эти приёмы помогут ускорить работу с анализом данных в Microsoft Excel и быстрее покорить вершины этого сложного, но такого полезного с точки зрения работы с цифрами приложения.

Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel

Функция ПРЕДСКАЗ в Excel позволяет с некоторой степенью точности предсказать будущие значения на основе существующих числовых значений, и возвращает соответствующие величины. Например, некоторый объект характеризуется свойством, значение которого изменяется с течением времени. Такие изменения могут быть зафиксированы опытным путем, в результате чего будет составлена таблица известных значений x и соответствующих им значений y, где x – единица измерения времени, а y – количественная характеристика свойства. С помощью функции ПРЕДСКАЗ можно предположить последующие значения y для новых значений x.

Читать еще:  Excel combobox в ячейке

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Функция ПРЕДСКАЗ использует метод линейной регрессии, а ее уравнение имеет вид y=ax+b, где:

  1. Коэффициент a рассчитывается как Yср.-bXср. (Yср. и Xср. – среднее арифметическое чисел из выборок известных значений y и x соответственно).
  2. Коэффициент b определяется по формуле:

Пример 1. В таблице приведены данные о ценах на бензин за 23 дня текущего месяца. Согласно прогнозам специалистов, средняя стоимость 1 л бензина в текущем месяце не превысит 41,5 рубля. Спрогнозировать стоимость бензина на оставшиеся дни месяца, сравнить рассчитанное среднее значение с предсказанным специалистами.

Вид исходной таблицы данных:

Пример 1.» src=»https://exceltable.com/funkcii-excel/images/funkcii-excel145-2.png» >

Чтобы определить предполагаемую стоимость бензина на оставшиеся дни используем следующую функцию (как формулу массива):

  • A26:A33 – диапазон ячеек с номерами дней месяца, для которых данные о стоимости бензина еще не определены;
  • B3:B25 – диапазон ячеек, содержащих данные о стоимости бензина за последние 23 дня;
  • A3:A25 – диапазон ячеек с номерами дней, для которых уже известна стоимость бензина.

Рассчитаем среднюю стоимость 1 л бензина на основании имеющихся и расчетных данных с помощью функции:

Можно сделать вывод о том, что если тенденция изменения цен на бензин сохранится, предсказания специалистов относительно средней стоимости сбудутся.

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

Пример 2. Компания недавно представила новый продукт. С момента вывода на рынок ежедневно ведется учет количества клиентов, купивших этот продукт. Предположить, каким будет спрос на протяжении 5 последующих дней.

Вид исходной таблицы данных:

Пример 2.» src=»https://exceltable.com/funkcii-excel/images/funkcii-excel145-6.png» >

Как видно, в первые дни спрос был небольшим, затем он рос достаточно большими темпами, а на протяжении последних трех дней изменялся незначительно. Это свидетельствует о том, что основным фактором роста продаж на данный момент является не расширение базы клиентов, а развитие продаж с постоянными клиентами. В таких случаях рекомендуют использовать не линейную регрессию, а логарифмический тренд, чтобы результаты прогнозов были более точными.

Рассчитаем значения логарифмического тренда с помощью функции ПРЕДСКАЗ следующим способом:

Как видно, в качестве первого аргумента представлен массив натуральных логарифмов последующих номеров дней. Таким образом получаем функцию логарифмического тренда, которая записывается как y=aln(x)+b.

Для сравнения, произведем расчет с использованием функции линейного тренда:

И для визуального сравнительного анализа построим простой график.

Как видно, функцию линейной регрессии следует использовать в тех случаях, когда наблюдается постоянный рост какой-либо величины. В данном случае функция логарифмического тренда позволяет получить более правдоподобные данные (более наглядно при большем количестве данных).

Прогнозирование будущих значений в Excel по условию

Пример 3. В таблице Excel указаны значения независимой и зависимой переменных. Некоторые значения зависимой переменной указаны в виде отрицательных чисел. Спрогнозировать несколько последующих значений зависимой переменной, исключив из расчетов отрицательные числа.

Вид таблицы данных:

Для расчета будущих значений Y без учета отрицательных значений (-5, -20 и -35) используем формулу:

C помощью функций ЕСЛИ выполняется перебор элементов диапазона B2:B11 и отброс отрицательных чисел. Так, получаем прогнозные данные на основании значений в строках с номерами 2,3,5,6,8-10. Для детального анализа формулы выберите инструмент «ФОРМУЛЫ»-«Зависимости формул»-«Вычислить формулу». Один из этапов вычислений формулы:

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Функция имеет следующую синтаксическую запись:

  • x – обязательный для заполнения аргумент, характеризующий одно или несколько новых значений независимой переменной, для которых требуется предсказать значения y (зависимой переменной). Может принимать числовое значение, массив чисел, ссылку на одну ячейку или диапазон;
  • известные_значения_y – обязательный аргумент, характеризующий уже известные числовые значения зависимой переменной y. Может быть указан в виде массива чисел или ссылки на диапазон ячеек с числами;
  • известные_значения_x – обязательный аргумент, который характеризует уже известные значения независимой переменной x, для которой определены значения зависимой переменной y.
  1. Второй и третий аргументы рассматриваемой функции должны принимать ссылки на непустые диапазоны ячеек или такие диапазоны, в которых число ячеек совпадает. Иначе функция ПРЕДСКАЗ вернет код ошибки #Н/Д.
  2. Если одна или несколько ячеек из диапазона, ссылка на который передана в качестве аргумента x, содержит нечисловые данные или текстовую строку, которая не может быть преобразована в число, результатом выполнения функции ПРЕДСКАЗ для данных значений x будет код ошибки #ЗНАЧ!.
  3. Статистическая дисперсия величин (можно рассчитать с помощью формул ДИСП.Г, ДИСП.В и др.), передаваемых в качестве аргумента известные_значения_x, не должна равняться 0 (нулю), иначе функция ПРЕДСКАЗ вернет код ошибки #ДЕЛ/0!.
  4. Рассматриваемая функция игнорирует ячейки с нечисловыми данными, содержащиеся в диапазонах, которые переданы в качестве второго и третьего аргументов.
  5. Функция ПРЕДСКАЗ была заменена функцией ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН в Excel версии 2016, но была оставлена для обеспечения совместимости с Excel 2013 и более старыми версиями.
  6. Для предсказания только одного будущего значения на основании известного значения независимой переменной функция ПРЕДСКАЗ используется как обычная формула. Если требуется предсказать сразу несколько значений, в качестве первого аргумента следует передать массив или ссылку на диапазон ячеек со значениями независимой переменной, а функцию ПРЕДСКАЗ использовать в качестве формулы массива.
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector