Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.
В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.
Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.
Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.
Пример прогнозирования продаж в Excel
Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).
Уравнение линейного тренда:
y = bx + a
- y — объемы продаж;
- x — номер периода;
- a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
- b — увеличение последующих значений временного ряда.
Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.
- Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:
- Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).
- Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).
- Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).
- Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.
- Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.
- В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
- Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:
- Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
- На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:
Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:
График прогноза продаж:
График сезонности:
Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования
Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:
- Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
- Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
- Вычисляем прогнозные значения на определенный период.
Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.
- бланк прогноза деятельности предприятия
Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:
Содержание
- Процедура прогнозирования
- Способ 1: линия тренда
- Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
- Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
- Способ 4: оператор РОСТ
- Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
- Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
- Вопросы и ответы
Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.
Процедура прогнозирования
Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.
Способ 1: линия тренда
Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.
Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.
- Строим график зависимости на основе табличных данных, состоящих из аргументов и значений функции. Для этого выделяем табличную область, а затем, находясь во вкладке «Вставка», кликаем по значку нужного вида диаграммы, который находится в блоке «Диаграммы». Затем выбираем подходящий для конкретной ситуации тип. Лучше всего выбрать точечную диаграмму. Можно выбрать и другой вид, но тогда, чтобы данные отображались корректно, придется выполнить редактирование, в частности убрать линию аргумента и выбрать другую шкалу горизонтальной оси.
- Теперь нам нужно построить линию тренда. Делаем щелчок правой кнопкой мыши по любой из точек диаграммы. В активировавшемся контекстном меню останавливаем выбор на пункте «Добавить линию тренда».
- Открывается окно форматирования линии тренда. В нем можно выбрать один из шести видов аппроксимации:
- Линейная;
- Логарифмическая;
- Экспоненциальная;
- Степенная;
- Полиномиальная;
- Линейная фильтрация.
Давайте для начала выберем линейную аппроксимацию.
В блоке настроек «Прогноз» в поле «Вперед на» устанавливаем число «3,0», так как нам нужно составить прогноз на три года вперед. Кроме того, можно установить галочки около настроек «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)». Последний показатель отображает качество линии тренда. После того, как настройки произведены, жмем на кнопку «Закрыть».
- Линия тренда построена и по ней мы можем определить примерную величину прибыли через три года. Как видим, к тому времени она должна перевалить за 4500 тыс. рублей. Коэффициент R2, как уже было сказано выше, отображает качество линии тренда. В нашем случае величина R2 составляет 0,89. Чем выше коэффициент, тем выше достоверность линии. Максимальная величина его может быть равной 1. Принято считать, что при коэффициенте свыше 0,85 линия тренда является достоверной.
- Если же вас не устраивает уровень достоверности, то можно вернуться в окно формата линии тренда и выбрать любой другой тип аппроксимации. Можно перепробовать все доступные варианты, чтобы найти наиболее точный.
Нужно заметить, что эффективным прогноз с помощью экстраполяции через линию тренда может быть, если период прогнозирования не превышает 30% от анализируемой базы периодов. То есть, при анализе периода в 12 лет мы не можем составить эффективный прогноз более чем на 3-4 года. Но даже в этом случае он будет относительно достоверным, если за это время не будет никаких форс-мажоров или наоборот чрезвычайно благоприятных обстоятельств, которых не было в предыдущих периодах.
Урок: Как построить линию тренда в Excel
Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ. Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:
=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)
«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.
«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.
«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.
Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.
При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.
Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.
- Выделяем незаполненную ячейку на листе, куда планируется выводить результат обработки. Жмем на кнопку «Вставить функцию».
- Открывается Мастер функций. В категории «Статистические» выделяем наименование «ПРЕДСКАЗ», а затем щелкаем по кнопке «OK».
- Запускается окно аргументов. В поле «X» указываем величину аргумента, к которому нужно отыскать значение функции. В нашем случаем это 2018 год. Поэтому вносим запись «2018». Но лучше указать этот показатель в ячейке на листе, а в поле «X» просто дать ссылку на него. Это позволит в будущем автоматизировать вычисления и при надобности легко изменять год.
В поле «Известные значения y» указываем координаты столбца «Прибыль предприятия». Это можно сделать, установив курсор в поле, а затем, зажав левую кнопку мыши и выделив соответствующий столбец на листе.
Аналогичным образом в поле «Известные значения x» вносим адрес столбца «Год» с данными за прошедший период.
После того, как вся информация внесена, жмем на кнопку «OK».
- Оператор производит расчет на основании введенных данных и выводит результат на экран. На 2018 год планируется прибыль в районе 4564,7 тыс. рублей. На основе полученной таблицы мы можем построить график при помощи инструментов создания диаграммы, о которых шла речь выше.
- Если поменять год в ячейке, которая использовалась для ввода аргумента, то соответственно изменится результат, а также автоматически обновится график. Например, по прогнозам в 2019 году сумма прибыли составит 4637,8 тыс. рублей.
Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.
Урок: Экстраполяция в Excel
Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ. Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:
=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ, а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа», но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.
Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.
Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.
- Производим обозначение ячейки для вывода результата и запускаем Мастер функций обычным способом. В категории «Статистические» находим и выделяем наименование «ТЕНДЕНЦИЯ». Жмем на кнопку «OK».
- Открывается окно аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. В поле «Известные значения y» уже описанным выше способом заносим координаты колонки «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вводим адрес столбца «Год». В поле «Новые значения x» заносим ссылку на ячейку, где находится номер года, на который нужно указать прогноз. В нашем случае это 2019 год. Поле «Константа» оставляем пустым. Щелкаем по кнопке «OK».
- Оператор обрабатывает данные и выводит результат на экран. Как видим, сумма прогнозируемой прибыли на 2019 год, рассчитанная методом линейной зависимости, составит, как и при предыдущем методе расчета, 4637,8 тыс. рублей.
Способ 4: оператор РОСТ
Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:
=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ, так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.
- Выделяем ячейку вывода результата и уже привычным путем вызываем Мастер функций. В списке статистических операторов ищем пункт «РОСТ», выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».
- Происходит активация окна аргументов указанной выше функции. Вводим в поля этого окна данные полностью аналогично тому, как мы их вводили в окне аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. После того, как информация внесена, жмем на кнопку «OK».
- Результат обработки данных выводится на монитор в указанной ранее ячейке. Как видим, на этот раз результат составляет 4682,1 тыс. рублей. Отличия от результатов обработки данных оператором ТЕНДЕНЦИЯ незначительны, но они имеются. Это связано с тем, что данные инструменты применяют разные методы расчета: метод линейной зависимости и метод экспоненциальной зависимости.
Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ. Его синтаксис имеет такой вид:
=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН, умноженный на количество лет.
- Производим выделение ячейки, в которой будет производиться вычисление и запускаем Мастер функций. Выделяем наименование «ЛИНЕЙН» в категории «Статистические» и жмем на кнопку «OK».
- В поле «Известные значения y», открывшегося окна аргументов, вводим координаты столбца «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вносим адрес колонки «Год». Остальные поля оставляем пустыми. Затем жмем на кнопку «OK».
- Программа рассчитывает и выводит в выбранную ячейку значение линейного тренда.
- Теперь нам предстоит выяснить величину прогнозируемой прибыли на 2019 год. Устанавливаем знак «=» в любую пустую ячейку на листе. Кликаем по ячейке, в которой содержится фактическая величина прибыли за последний изучаемый год (2016 г.). Ставим знак «+». Далее кликаем по ячейке, в которой содержится рассчитанный ранее линейный тренд. Ставим знак «*». Так как между последним годом изучаемого периода (2016 г.) и годом на который нужно сделать прогноз (2019 г.) лежит срок в три года, то устанавливаем в ячейке число «3». Чтобы произвести расчет кликаем по кнопке Enter.
Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.
Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ. Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:
= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.
- В списке операторов Мастера функций выделяем наименование «ЛГРФПРИБЛ». Делаем щелчок по кнопке «OK».
- Запускается окно аргументов. В нем вносим данные точно так, как это делали, применяя функцию ЛИНЕЙН. Щелкаем по кнопке «OK».
- Результат экспоненциального тренда подсчитан и выведен в обозначенную ячейку.
- Ставим знак «=» в пустую ячейку. Открываем скобки и выделяем ячейку, которая содержит значение выручки за последний фактический период. Ставим знак «*» и выделяем ячейку, содержащую экспоненциальный тренд. Ставим знак минус и снова кликаем по элементу, в котором находится величина выручки за последний период. Закрываем скобку и вбиваем символы «*3+» без кавычек. Снова кликаем по той же ячейке, которую выделяли в последний раз. Для проведения расчета жмем на кнопку Enter.
Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.
Урок: Другие статистические функции в Excel
Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.
Хитрости »
23 Март 2017 157203 просмотров
Скачать файл, используемый в видеоуроке:
Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)
Прогнозирование продаж является неотъемлемой частью при планировании работы коммерческих и финансовых служб, поэтому задача довольно актуальная. Вариантов построения прогнозов достаточное множество, но я хочу показать как сделать простой, но в то же время достаточно жизнеспособный прогноз «на скорую руку», без лишних телодвижений и поправок «на ветер»(читайте как: без кучи доп.расчетов, которые применяются для создания более точных прогнозов). Почему я это уточняю? Потому что на мой взгляд, каким бы точным ни был прогноз продаж – это всего лишь предположение и быть уверенным в том, что именно так и будет развиваться ход событий, никак нельзя.
И тем не менее при помощи встроенных в Excel функций мы можем построить довольно неплохой прогноз даже с учетом сезонности. Плюс я хочу показать как сделать не просто прогноз, а прогноз с отклонениями – пессимистичный и оптимистичный. С помощью подобной модели можно будет выстроить тактику продаж таким образом, чтобы постараться максимально «вписаться» в границы между пессимистичным и оптимистичным прогнозом.
А в довершение мы построим красивый график с прогнозом.
Исходные данные
Для расчета прогноза потребуются данные о продажах за ранние периоды. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года. На мой взгляд это тот минимум, на основании которого можно построить весьма точный прогноз с учетом прошлого опыта. Именно из таких данных и будем исходить. Предположим, что у нас есть данные с января 2013 года по август 2015, в табличном виде:
Нам необходимо рассчитать прогноз продаж на будущий год: с сентября 2015 по август 2016 и отразить это на графике. Я специально беру рваный период посреди года, чтобы показать, что начало прогноза может быть с любой даты.
Чтобы дальше в статье не запутать вас столбцами и где они должны быть добавлены, сразу приведу конечную структуру:
Т.е. у нас должно быть именно в указанном порядке 7 столбцов: Период; Продажи компании, руб.; Прогноз; Оптимистичный; Пессимистичный; Коэффициент сезонности; Отклонение. И чтобы все получилось они должны идти точно в таком же порядке, как на картинке выше.
Советую сразу создать все эти столбцы или скачать готовую модель для примера, чтобы дальше использовать именно её для пошагового выполнения описанных ниже действий:
Скачать файл:Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)
В файле два листа:
- Исходные данные — только фактические данные по продажам, без доп.столбцов, чтобы можно было самостоятельно с нуля построить модель
- Прогноз — лист с готовыми функциями и графиком прогноза
В самый низ таблицы, после последней фактической даты, я добавил даты, на которые необходимо построить прогноз(от сен.2015 до авг.2016).
Расчет прогноза
Для расчета непосредственно прогноза в Excel есть специальная функция, которая основываясь на данных предыдущих периодов предсказывает вероятные значения для указанной даты. Она так и называется – ПРЕДСКАЗ(FORECAST). Функция основана на линейной регрессии и специально предназначена именно для прогнозирования продаж, потребления товара и пр. В столбец Прогноз (столбец C – сразу после столбца с суммами продаж) в ячейку
C34
записываем функцию (и распространяем на все прогнозируемые даты –
C34:C45
):
=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)
Сама функция требует указания следующих входных данных:
- х — Дата, значение для которой необходимо спрогонозировать (A34)
- Известные значения y — ссылка на ячейки таблицы с суммами продаж за известные периоды ($B$2:$B$33)
- Известные значения x — ссылка на ячейки таблицы с дата продаж за известные периоды ($A$2:$A$33)
С одной стороны, мы уже имеем готовый прогноз, а с другой…Данная функция пока не учитывает фактор сезонности. А это в продажах в большинстве случаев немаловажный фактор. Поэтому желательно потратить еще чуточку времени и сделать так, чтобы прогноз получился еще больше приближен к реальности. Для учета фактора сезонности сначала необходимо вычислить коэффициент сезонности для каждого месяца. Для этого добавим в столбец Коэффициент сезонности следующую формулу:
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/SUM($B$2:$B$25))*12
Формула вводится в ячейку как формула массива и сразу в 12 ячеек(чтобы получить коэффициенты для каждого месяца года). Для этого сначала выделяем ячейки F2:F13 -переходим в строку формул и вводим формулу выше. После указания верных ссылок на нужные ячейки завершаем ввод формулы одновременным нажатием трех клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, то функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ!(#VALUE!)
Подробнее про принцип работы формулы: она берет отдельно сумму каждого месяца за 2013 и 2014 год, складывает их. Делит полученное значение на общую сумму продаж за весь период целых месяцев(т.е. 24 месяца) и умножает на 12, чтобы получить коэффициент именно за один месяц. И так для каждого месяца. Т.е. для ячейки F2 расчет будет выглядеть следующим образом:
=((56 769+68 521)/ 1 542 293)*12
=((сумма за янв.2013 + сумма за янв.2014)/ общая сумма за два года(янв.2013 – дек.2014))*12
В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля — 0,989928632237843 и т.д. Я для наглядности назначил ячейкам процентный формат(правая кнопка мыши —Формат ячеек -вкладка Число —Процентный(Format cells —Number —Percent), два знака после запятой):
Теперь добавим учет этих коэффициентов для расчета прогноза в имеющуюся функцию ПРЕДСКАЗ(ячейки C34:C45):
=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)*ИНДЕКС($F$2:$F$13;МЕСЯЦ(A34))
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)*INDEX($F$2:$F$13,MONTH(A34))
Здесь применяется функция ИНДЕКС(INDEX), в которой первым аргументом указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности($F$2:$F$13), а вторым – номер месяца, чтобы вернуть коэффициент именно для нужного месяца(для этого используем функцию МЕСЯЦ(MONTH), которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 это будет выглядеть так:
=ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)
Основную задачу выполнили – у нас есть прогноз на будущие периоды. Теперь осталось в дополнение к самому прогнозу, создать допустимые верхние и нижние границы, которые часто еще называют оптимистичный прогноз и пессимистичный(но по сути это просто возможное отклонение от прогнозных данных). Такой прогноз даст нам возможность более гибко планировать тактику на будущие периоды.
Для того, чтобы построить такие прогнозы необходимо рассчитать допустимое отклонение от прогнозируемых значений. Здесь так же будем использовать имеющиеся в Excel функции. В ячейку G2 запишем формулу:
=ДОВЕРИТ(0,05; СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЁТ(C34:C45))
=CONFIDENCE(0.05,STDEV(C34:C45),COUNT(C34:C45))
ДОВЕРИТ(CONFIDENCE) – возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение.
- алфа – уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Используемое в формуле 0,05 означает доверительный уровень в 95%. В большинстве случаев это оптимальное значение
- станд_откл – стандартное отклонение генеральной совокупности. Должно быть известно. Но т.к. мы этими данными не располагаем – то это значение вычисляем при помощи функции СТАНДОТКЛОН(STDEV), передавая ей для расчетов спрогнозированные данные
- размер – указывается целое число, обозначающее количество данных для выборки. Как правило равно количеству спрогнозированных данных. У нас количество определяется функцией СЧЁТ, которая подсчитывает количество чисел в указанных ячейках.
Теперь в ячейки столбцов Оптимистичный и Пессимистичный(D и E), начиная со строки 34, запишем такие формулы:
Оптимистичный: =$C34+$G$2
Пессимистичный: =$C34-$G$2
Т.е. мы для оптимистичного прогноза берем сумму прогноза и прибавляем к ней сумму рассчитанного отклонения. А для пессимистичного, мы сумму отклонения вычитаем. Вот мы и получили все необходимые данные.
График
Но было бы кощунством с нашей стороны проделать такую работу и не использовать возможности Excel для построения красивого графика. Придется добавить немного шаманства(на деле, мы уже начали шаманить, когда стали записывать прогноз в отдельный столбец, а не продолжать его в том же столбце, что и фактические продажи). В ячейки C33, D33 и E33 скопируем значение из ячейки B33, чтобы они все имели одинаковые значения:
Теперь выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку Вставка(Insert) – группа Диаграммы(Charts) —График(Line). И получим такую картину:
Наглядно и сразу понятно что к чему и чего можно ожидать.
- Синим – фактические продажи
- Оранжевый – прогноз
- Серый – Оптимистичный прогноз
- Желтый – Пессимистичный
Согласитесь, такой график смотрится достаточно эффектно и может украсить собой отчет для руководства. Особенно, если проявить немного фантазии и отформатировать график в соответствии с корпоративными цветами компании.
Быстрый прогноз в Excel 2016 и выше
Начиная с версии 2016 в Excel появилась замечательная возможность создать прогноз двумя кликами мыши. При этом сразу с оптимистичным и пессимистичным развитием событий и графиком. За основу возьмем все те же исходные данные из двух столбцов:
Выделяем необходимые данные из двух столбцов -переходим на вкладку Данные(Data) -группа Прогноз(Forecast) —Лист прогноза(Forecast Sheet):
В появившемся окне раскрываем пункт Параметры(Options) и настраиваем:
- Завершение прогноза(Forecase End) – указывается дата, которой должен заканчиваться прогноз. Я советую всегда проверять эту дату, т.к. по умолчанию Excel почти всегда выставляет некую среднюю дату, которая отличается от необходимой.
- Начало прогноза(Forecase Start) – указывается дата, с которой необходимо начать строить прогноз. Как правило это последняя дата фактических данных. Если указать дату, которая будет раньше последней даты фактических данных, то для построения прогноза будут использоваться данные только ДО этой даты (так же это называется «ретроспективным прогнозированием»).
- Доверительный интервал(Confidence interval) – этот пункт поможет понять, насколько точно построен прогноз. Чем больше будет доверительный интервал, тем меньше точность прогноза и чем меньше доверительный интервал – тем выше точность прогноза. Что вполне логично. По умолчанию определяется для 95% точек, хотя его можно изменить в соответствующем поле. Если интервал создавать не нужно – снять галочку.
- Сезонность(Seasonality) – как понятно из названия, отвечает за определение фактора сезонности. Лучше оставлять автоматическим, при котором сезонность определяется на основании всех точек месяцев(т.е. 12). Но если этот фактор необходимо рассчитывать из иного количества точек, то необходимо выбрать Установка вручную и указать нужное количество точек. Но следует учитывать, что если точек будет недостаточно – то прогноз может быть очень неточным и график в итоге будет иметь вид, далекий от ожидаемого.
- Диапазон временной шкалы(Timeline Range) – указывается диапазон значений с датами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон значений.
- Диапазон значений(Values Range) – указывается диапазон значений с суммами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон временной шкалы.
- Заполнить отсутствующие точки с помощью(Fill Missing Poins Using) – если каких-то данных не хватает(например, имеются пропуски в ячейках с суммами), то можно выбрать чем эти данные заполнить. По умолчанию используется интерполяция. Это означает, что отсутствующие данные вычисляется как взвешенное среднее соседних ячеек, если отсутствует менее 30 % точек. Если необходимо заполнять отсутствующие точки нулями, то необходимо выбрать из выпадающего списка пункт Нули.
- Объединить дубликаты с помощью(Aggregate Duplicates Using) – если в фактических данных есть повторяющиеся даты, то Excel объединит их в одну точку с этой датой, а в качестве суммы подставит среднее арифметическое для этой даты. Это оптимальный вариант, но так же допускается выбрать из списка и другую функцию: Количество, СЧЁТЗ, Максимум, Медиана, Минимум, Сумма.
- Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics) – при включении данного пункта на листе с таблицей графика правее основных данных будет создана таблица с дополнительной статистической информации о прогнозе. В таблице при помощи функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.СТАТ будут рассчитаны коэффициенты сглаживания (Альфа, Бета, Гамма), и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).
После нажатия кнопки Создать(Create) будет создан новый лист, в котором будет создана таблица со всеми необходимыми данными и формулами и готовым графиком:
если при создании был отмечен пункт Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics), то правее таблицы основных данных будет так же создана таблица статистических данных:
Скачать файл:
Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)
Так же см.:
Как быстро подобрать оптимальный вариант решения
Автообновляемая сводная таблица
Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями!
Видеоуроки
Поиск по меткам
Access
apple watch
Multex
Power Query и Power BI
VBA управление кодами
Бесплатные надстройки
Дата и время
Записки
ИП
Надстройки
Печать
Политика Конфиденциальности
Почта
Программы
Работа с приложениями
Разработка приложений
Росстат
Тренинги и вебинары
Финансовые
Форматирование
Функции Excel
акции MulTEx
ссылки
статистика
Инструменты прогнозирования в Microsoft Excel
Смотрите также примера. известные_значения_x, не должна прогнозов были более скачать данный пример:Рассчитаем прогноз по продажамДиапазон временной шкалыЛист прогноза имеющихся данных. Функции или стабилизацию) продемонстрирует(вкладка серии научных экспериментов, линейного приближения, в на монитор в того, у прогноз прибыли на.Прогнозирование – это оченьНа график, отображающий фактические равняться 0 (нулю), точными.Функция ПРЕДСКАЗ в Excel
с учетом ростаЗдесь можно изменить диапазон,
Процедура прогнозирования
. ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ предполагаемую тенденцию наГлавная можно использовать Microsoft 2019 году составит указанной ранее ячейке.
Способ 1: линия тренда
ТЕНДЕНЦИЯ 2018 год.Линия тренда построена и важный элемент практически объемы реализации продукции,
иначе функция ПРЕДСКАЗРассчитаем значения логарифмического тренда позволяет с некоторой и сезонности. Проанализируем используемый для временнойВ диалоговом окне
- возвращают различные данные ближайшие месяцы., группа Office Excel для 4614,9 тыс. рублей. Как видим, наимеется дополнительный аргументВыделяем незаполненную ячейку на по ней мы любой сферы деятельности, добавим линию тренда вернет код ошибки с помощью функции степенью точности предсказать продажи за 12 шкалы. Этот диапазонСоздание листа прогноза регрессионного анализа, включаяЭта процедура предполагает, чтоРедактирование автоматической генерации будущихПоследний инструмент, который мы этот раз результат«Константа» листе, куда планируется можем определить примерную начиная от экономики
- (правая кнопка по #ДЕЛ/0!. ПРЕДСКАЗ следующим способом: будущие значения на месяцев предыдущего года должен соответствовать параметрувыберите график или наклон и точку диаграмма, основанная на, кнопка
- значений, которые будут рассмотрим, будет составляет 4682,1 тыс., но он не выводить результат обработки.
- величину прибыли через и заканчивая инженерией.
- графику – «ДобавитьРассматриваемая функция игнорирует ячейки
- Как видно, в качестве основе существующих числовых
- и построим прогнозДиапазон значений
- гистограмму для визуального пересечения линии с
- существующих данных, ужеЗаполнить
базироваться на существующихЛГРФПРИБЛ
рублей. Отличия от является обязательным и Жмем на кнопку три года. Как Существует большое количество линию тренда»). с нечисловыми данными, первого аргумента представлен значений, и возвращает на 3 месяца. представления прогноза. осью. создана. Если это). данных или для. Этот оператор производит результатов обработки данных используется только при«Вставить функцию» видим, к тому программного обеспечения, специализирующегосяНастраиваем параметры линии тренда:
- содержащиеся в диапазонах, массив натуральных логарифмов соответствующие величины. Например, следующего года сДиапазон значенийВ полеСледующая таблица содержит ссылки еще не сделано,С помощью команды автоматического вычисления экстраполированных расчеты на основе оператором наличии постоянных факторов.. времени она должна именно на этомВыбираем полиномиальный тренд, что которые переданы в последующих номеров дней. некоторый объект характеризуется помощью линейного тренда.Здесь можно изменить диапазон,Завершение прогноза на дополнительные сведения просмотрите раздел СозданиеПрогрессия значений, базирующихся на метода экспоненциального приближения.ТЕНДЕНЦИЯ
- Данный оператор наиболее эффективноОткрывается перевалить за 4500 направлении. К сожалению, максимально сократить ошибку качестве второго и Таким образом получаем свойством, значение которого Каждый месяц это используемый для рядов
выберите дату окончания, об этих функциях. диаграмм.можно вручную управлять вычислениях по линейной Его синтаксис имеетнезначительны, но они используется при наличииМастер функций тыс. рублей. Коэффициент далеко не все прогнозной модели. третьего аргументов. функцию логарифмического тренда, изменяется с течением для нашего прогноза значений. Этот диапазон а затем нажмитеФункцияЩелкните диаграмму. созданием линейной или или экспоненциальной зависимости. следующую структуру:
имеются. Это связано линейной зависимости функции.. В категории
Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
R2 пользователи знают, чтоR2 = 0,9567, чтоФункция ПРЕДСКАЗ была заменена которая записывается как времени. Такие изменения 1 период (y). должен совпадать со
кнопку
ОписаниеВыберите ряд данных, к экспоненциальной зависимости, аВ Microsoft Excel можно= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные с тем, чтоПосмотрим, как этот инструмент«Статистические», как уже было
обычный табличный процессор означает: данное отношение функцией ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН в y=aln(x)+b. могут быть зафиксированыУравнение линейного тренда: значением параметра
СоздатьПРЕДСКАЗ которому нужно добавить также вводить значения заполнить ячейки рядом значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика]) данные инструменты применяют будет работать всевыделяем наименование сказано выше, отображает
Excel имеет в объясняет 95,67% изменений Excel версии 2016,Результат расчетов: опытным путем, вy = bxДиапазон временной шкалы.Прогнозирование значений
линия тренда или с клавиатуры. значений, соответствующих простому
Как видим, все аргументы разные методы расчета: с тем же«ПРЕДСКАЗ» качество линии тренда. своем арсенале инструменты объемов продаж с но была оставленаДля сравнения, произведем расчет
- результате чего будет + a.В Excel будет создантенденция скользящее среднее.
- Для получения линейного тренда линейному или экспоненциальному полностью повторяют соответствующие метод линейной зависимости массивом данных. Чтобы, а затем щелкаем В нашем случае для выполнения прогнозирования, течением времени. для обеспечения совместимости
- с использованием функции составлена таблица известныхy — объемы продаж;Заполнить отсутствующие точки с новый лист сПрогнозирование линейной зависимости.На вкладке к начальным значениям тренду, с помощью элементы предыдущей функции. и метод экспоненциальной сравнить полученные результаты, по кнопке величина которые по своейУравнение тренда – это с Excel 2013 линейного тренда: значений x иx — номер периода; помощью
таблицей, содержащей статистическиеРОСТМакет применяется метод наименьших маркер заполнения или Алгоритм расчета прогноза зависимости. точкой прогнозирования определим«OK»R2 эффективности мало чем
модель формулы для и более старымиИ для визуального сравнительного соответствующих им значенийa — точка пересеченияДля обработки отсутствующих точек
и предсказанные значения,Прогнозирование экспоненциальной зависимости.в группе квадратов (y=mx+b). команды
- немного изменится. ФункцияОператор 2019 год..составляет уступают профессиональным программам. расчета прогнозных значений. версиями. анализа построим простой y, где x с осью y Excel использует интерполяцию. и диаграммой, на
- линейнАнализДля получения экспоненциального трендаПрогрессия рассчитает экспоненциальный тренд,ЛИНЕЙНПроизводим обозначение ячейки дляЗапускается окно аргументов. В0,89 Давайте выясним, что
Большинство авторов для прогнозированияДля предсказания только одного график. – единица измерения на графике (минимальный Это означает, что которой они отражены.Построение линейного приближения.нажмите кнопку
к начальным значениям. Для экстраполяции сложных
Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
который покажет, вопри вычислении использует вывода результата и поле. Чем выше коэффициент, это за инструменты, продаж советуют использовать будущего значения наПолученные результаты: времени, а y порог); отсутствующая точка вычисляется
Этот лист будет находиться
лгрфприблЛиния тренда применяется алгоритм расчета и нелинейных данных сколько раз поменяется метод линейного приближения. запускаем«X» тем выше достоверность и как сделать линейную линию тренда. основании известного значенияКак видно, функцию линейной – количественная характеристикаb — увеличение последующих как взвешенное среднее слева от листа,Построение экспоненциального приближения.и выберите нужный экспоненциальной кривой (y=b*m^x).
можно применять функции сумма выручки за Его не стоит
Мастер функцийуказываем величину аргумента, линии. Максимальная величина прогноз на практике. Чтобы на графике независимой переменной функция регрессии следует использовать
- свойства. С помощью значений временного ряда. соседних точек, если на котором выПри необходимости выполнить более тип регрессионной линииВ обоих случаях не или средство регрессионный один период, то путать с методомобычным способом. В к которому нужно его может быть
- Скачать последнюю версию увидеть прогноз, в ПРЕДСКАЗ используется как в тех случаях, функции ПРЕДСКАЗ можноДопустим у нас имеются отсутствует менее 30 % ввели ряды данных сложный регрессионный анализ — тренда или скользящего учитывается шаг прогрессии. анализ из надстройки есть, за год. линейной зависимости, используемым категории отыскать значение функции. равной Excel параметрах необходимо установить обычная формула. Если когда наблюдается постоянный предположить последующие значения следующие статистические данные точек. Чтобы вместо (то есть перед включая вычисление и
- среднего. При создании этих «Пакет анализа». Нам нужно будет инструментом«Статистические» В нашем случаем1Целью любого прогнозирования является количество периодов.
Способ 4: оператор РОСТ
требуется предсказать сразу рост какой-либо величины. y для новых по продажам за этого заполнять отсутствующие ним). отображение остатков — можноДля определения параметров и прогрессий получаются теВ арифметической прогрессии шаг найти разницу вТЕНДЕНЦИЯнаходим и выделяем это 2018 год.
. Принято считать, что
выявление текущей тенденции,Получаем достаточно оптимистичный результат: несколько значений, в В данном случае значений x. прошлый год. точки нулями, выберитеЕсли вы хотите изменить использовать средство регрессионного форматирования регрессионной линии же значения, которые или различие между
- прибыли между последним. Его синтаксис имеет наименование Поэтому вносим запись при коэффициенте свыше и определение предполагаемогоВ нашем примере все-таки качестве первого аргумента функция логарифмического трендаФункция ПРЕДСКАЗ использует методРассчитаем значение линейного тренда.
- в списке пункт дополнительные параметры прогноза, анализа в надстройке тренда или скользящего вычисляются с помощью начальным и следующим фактическим периодом и такой вид:«ТЕНДЕНЦИЯ»«2018»0,85 результата в отношении экспоненциальная зависимость. Поэтому следует передать массив
- позволяет получить более линейной регрессии, а Определим коэффициенты уравненияНули нажмите кнопку «Пакет анализа». Дополнительные среднего щелкните линию функций ТЕНДЕНЦИЯ и значением в ряде первым плановым, умножить=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика]). Жмем на кнопку. Но лучше указатьлиния тренда является изучаемого объекта на при построении линейного или ссылку на правдоподобные данные (более
Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
ее уравнение имеет y = bx.Параметры сведения см. в тренда правой клавишей РОСТ. добавляется к каждому её на числоПоследние два аргумента являются«OK»
этот показатель в
достоверной. определенный момент времени тренда больше ошибок диапазон ячеек со наглядно при большем вид y=ax+b, где: + a. ВОбъединить дубликаты с помощью. статье Загрузка пакета мыши и выберитеДля заполнения значений вручную следующему члену прогрессии. плановых периодов необязательными. С первыми. ячейке на листе,Если же вас не в будущем. и неточностей. значениями независимой переменной, количестве данных).Коэффициент a рассчитывается как ячейке D15 ИспользуемЕсли данные содержат несколько
- Вы найдете сведения о статистического анализа. пункт выполните следующие действия.Начальное значение(3) же двумя мыОткрывается окно аргументов оператора а в поле устраивает уровень достоверности,Одним из самых популярныхДля прогнозирования экспоненциальной зависимости
- а функцию ПРЕДСКАЗПример 3. В таблице Yср.-bXср. (Yср. и функцию ЛИНЕЙН: значений с одной каждом из параметровПримечание:Формат линии трендаВыделите ячейку, в которойПродолжение ряда (арифметическая прогрессия)и прибавить к знакомы по предыдущимТЕНДЕНЦИЯ«X»
- то можно вернуться видов графического прогнозирования в Excel можно
- использовать в качестве Excel указаны значения Xср. – среднееВыделяем ячейку с формулой меткой времени, Excel в приведенной ниже Мы стараемся как можно. находится первое значение1, 2 результату сумму последнего способам. Но вы,. В полепросто дать ссылку в окно формата в Экселе является использовать также функцию формулы массива. независимой и зависимой арифметическое чисел из D15 и соседнюю, находит их среднее. таблице. оперативнее обеспечивать васВыберите параметры линии тренда, создаваемой прогрессии.3, 4, 5… фактического периода. наверное, заметили, что«Известные значения y» на него. Это линии тренда и экстраполяция выполненная построением РОСТ.Анализ временных рядов позволяет
переменных. Некоторые значения выборок известных значений правую, ячейку E15 Чтобы использовать другойПараметры прогноза
Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
актуальными справочными материалами тип линий иКоманда1, 3В списке операторов Мастера в этой функцииуже описанным выше позволит в будущем
выбрать любой другой линии тренда.
Для линейной зависимости – изучить показатели во зависимой переменной указаны y и x так чтобы активной метод вычисления, напримерОписание на вашем языке. эффекты.Прогрессия5, 7, 9 функций выделяем наименование отсутствует аргумент, указывающий способом заносим координаты автоматизировать вычисления и тип аппроксимации. МожноПопробуем предсказать сумму прибыли ТЕНДЕНЦИЯ. времени. Временной ряд в виде отрицательных соответственно). оставалась D15. Нажимаем
- МедианаНачало прогноза Эта страница переведенаПри выборе типаудаляет из ячеек100, 95«ЛГРФПРИБЛ»
- на новые значения. колонки при надобности легко перепробовать все доступные предприятия через 3При составлении прогнозов нельзя – это числовые чисел. Спрогнозировать несколькоКоэффициент b определяется по
- кнопку F2. Затем, выберите его вВыбор даты для прогноза
- автоматически, поэтому ееПолиномиальная прежние данные, заменяя90, 85. Делаем щелчок по Дело в том,«Прибыль предприятия» изменять год. варианты, чтобы найти года на основе использовать какой-то один значения статистического показателя, последующих значений зависимой формуле: Ctrl + Shift списке. для начала. При текст может содержатьвведите в поле их новыми. ЕслиДля прогнозирования линейной зависимости кнопке что данный инструмент. В полеВ поле наиболее точный. данных по этому метод: велика вероятность
расположенные в хронологическом переменной, исключив изПример 1. В таблице + Enter (чтобыВключить статистические данные прогноза выборе даты до неточности и грамматическиеСтепень необходимо сохранить прежние
выполните следующие действия.«OK» определяет только изменение
«Известные значения x»«Известные значения y»Нужно заметить, что эффективным показателю за предыдущие больших отклонений и порядке. расчетов отрицательные числа. приведены данные о ввести массив функцийУстановите этот флажок, если конца статистических данных ошибки. Для наснаибольшую степень для данные, скопируйте ихУкажите не менее двух. величины выручки завводим адрес столбцауказываем координаты столбца прогноз с помощью 12 лет. неточностей.
Подобные данные распространены в
lumpics.ru
Прогнозирование значений в рядах
Вид таблицы данных: ценах на бензин для обеих ячеек). вы хотите дополнительные используются только данные важно, чтобы эта независимой переменной. в другую строку ячеек, содержащих начальныеЗапускается окно аргументов. В единицу периода, который«Год»«Прибыль предприятия» экстраполяции через линию
Строим график зависимости наУмение строить прогнозы, предсказывая самых разных сферахДля расчета будущих значений за 23 дня Таким образом получаем статистические сведения о от даты начала статья была вамПри выборе типа или другой столбец, значения. нем вносим данные в нашем случае
Автоматическое заполнение ряда на основе арифметической прогрессии
. В поле. Это можно сделать, тренда может быть, основе табличных данных, (хотя бы примерно!) человеческой деятельности: ежедневные
Y без учета |
текущего месяца. Согласно |
сразу 2 значения |
включенных на новый |
предсказанного (это иногда |
полезна. Просим вас |
Скользящее среднее |
а затем приступайте |
Если требуется повысить точность точно так, как
-
равен одному году,«Новые значения x» установив курсор в
если период прогнозирования состоящих из аргументов будущее развитие событий
-
цены акций, курсов отрицательных значений (-5, прогнозам специалистов, средняя коефициентов для (a)
лист прогноза. В называется «ретроспективный анализ»). уделить пару секундвведите в поле к созданию прогрессии. прогноза, укажите дополнительные это делали, применяя
а вот общийзаносим ссылку на поле, а затем, не превышает 30% и значений функции. — неотъемлемая и валют, ежеквартальные, годовые -20 и -35) стоимость 1 л и (b). результате добавит таблицуСоветы: и сообщить, помоглаПериод
Автоматическое заполнение ряда на основе геометрической прогрессии
На вкладке начальные значения. функцию итог нам предстоит ячейку, где находится зажав левую кнопку от анализируемой базы Для этого выделяем
очень важная часть |
объемы продаж, производства |
используем формулу: |
бензина в текущем |
Рассчитаем для каждого периода |
статистики, созданной с |
|
ли она вам, |
число периодов, используемыхГлавная
-
Перетащите маркер заполнения вЛИНЕЙН подсчитать отдельно, прибавив
номер года, на мыши и выделив периодов. То есть,
-
табличную область, а любого современного бизнеса. и т.д. Типичный0;B2:B11;0);ЕСЛИ(B2:B11>0;A2:A11;0))’ class=’formula’> месяце не превысит у-значение линейного тренда. помощью ПРОГНОЗА. ETS.Запуск прогноза до последней с помощью кнопок для расчета скользящего
в группе нужном направлении, чтобы. Щелкаем по кнопке к последнему фактическому который нужно указать соответствующий столбец на при анализе периода
затем, находясь во Само-собой, это отдельная временной ряд вC помощью функций ЕСЛИ 41,5 рубля. Спрогнозировать Для этого в СТАТИСТИКА функциями, а точке статистических дает внизу страницы. Для среднего.Правка заполнить ячейки возрастающими«OK» значению прибыли результат
Ручное прогнозирование линейной или экспоненциальной зависимости
прогноз. В нашем листе. в 12 лет вкладке весьма сложная наука метеорологии, например, ежемесячный выполняется перебор элементов
-
стоимость бензина на известное уравнение подставим также меры, например представление точности прогноза
-
удобства также приводимПримечания:нажмите кнопку или убывающими значениями.
. вычисления оператора случае это 2019Аналогичным образом в поле мы не можем«Вставка» с кучей методов объем осадков.
диапазона B2:B11 и оставшиеся дни месяца,
-
рассчитанные коэффициенты (х сглаживания коэффициенты (альфа, как можно сравнивать
ссылку на оригинал ЗаполнитьНапример, если ячейки C1:E1Результат экспоненциального тренда подсчитанЛИНЕЙН год. Поле«Известные значения x» составить эффективный прогноз, кликаем по значку и подходов, но
-
Если фиксировать значения какого-то отброс отрицательных чисел. сравнить рассчитанное среднее – номер периода). бета-версии, гамма) и прогнозируемое ряд фактические (на английском языке).В полеи выберите пункт
-
содержат начальные значения и выведен в
-
, умноженный на количество«Константа»вносим адрес столбца более чем на нужного вида диаграммы,
-
часто для грубой процесса через определенные Так, получаем прогнозные значение с предсказаннымЧтобы определить коэффициенты сезонности,
-
-
метрик ошибки (MASE, данные. Тем неЕсли у вас естьПостроен на рядеПрогрессия
3, 5 и |
обозначенную ячейку. |
лет. |
оставляем пустым. Щелкаем«Год» 3-4 года. Но |
который находится в |
повседневной оценки ситуации промежутки времени, то данные на основании специалистами. сначала найдем отклонение |
-
SMAPE, обеспечения, RMSE). менее при запуске статистические данные сперечислены все ряды. 8, то приСтавим знак
-
Производим выделение ячейки, в по кнопкес данными за даже в этом блоке
достаточно простых техник. получатся элементы временного значений в строкахВид исходной таблицы данных: фактических данных отПри использовании формулы для прогноз слишком рано, зависимостью от времени, данных диаграммы, поддерживающих
Вычисление трендов с помощью добавления линии тренда на диаграмму
Выполните одно из указанных протаскивании вправо значения«=» которой будет производиться«OK» прошедший период. случае он будет«Диаграммы» Одна из них ряда. Их изменчивость с номерами 2,3,5,6,8-10.Чтобы определить предполагаемую стоимость значений тренда («продажи создания прогноза возвращаются созданный прогноз не вы можете создать линии тренда. Для ниже действий.
будут возрастать, влево —в пустую ячейку. вычисление и запускаем.После того, как вся относительно достоверным, если. Затем выбираем подходящий
-
— это функция
-
пытаются разделить на Для детального анализа бензина на оставшиеся за год» /
-
таблица со статистическими обязательно прогноз, что прогноз на их добавления линии трендаЕсли необходимо заполнить значениями убывать. Открываем скобки и Мастер функций. ВыделяемОператор обрабатывает данные и информация внесена, жмем
-
за это время для конкретной ситуацииПРЕДСКАЗ (FORECAST) закономерную и случайную формулы выберите инструмент дни используем следующую «линейный тренд»). и предсказанными данными вам будет использовать
-
основе. При этом к другим рядам ряда часть столбца,
-
Совет: выделяем ячейку, которая наименование выводит результат на на кнопку не будет никаких
-
тип. Лучше всего, которая умеет считать составляющие. Закономерные изменения «ФОРМУЛЫ»-«Зависимости формул»-«Вычислить формулу». функцию (как формулуРассчитаем средние продажи за и диаграмма. Прогноз
-
статистических данных. Использование в Excel создается
-
выберите нужное имя выберите вариант Чтобы управлять созданием ряда содержит значение выручки«ЛИНЕЙН» экран. Как видим,«OK» форс-мажоров или наоборот выбрать точечную диаграмму. прогноз по линейному членов ряда, как
-
Один из этапов массива): год. С помощью предсказывает будущие значения всех статистических данных новый лист с в поле, апо столбцам вручную или заполнять за последний фактическийв категории
Прогнозирование значений с помощью функции
сумма прогнозируемой прибыли. чрезвычайно благоприятных обстоятельств, Можно выбрать и тренду. правило, предсказуемы. вычислений формулы:Описание аргументов: формулы СРЗНАЧ. на основе имеющихся дает более точные таблицей, содержащей статистические затем выберите нужные. ряд значений с период. Ставим знак«Статистические»
на 2019 год,Оператор производит расчет на которых не было другой вид, ноПринцип работы этой функцииСделаем анализ временных рядовПолученные результаты:A26:A33 – диапазон ячеекОпределим индекс сезонности для данных, зависящих от прогноза. и предсказанные значения, параметры.Если необходимо заполнить значениями помощью клавиатуры, воспользуйтесь«*»и жмем на рассчитанная методом линейной основании введенных данных в предыдущих периодах. тогда, чтобы данные несложен: мы предполагаем, в Excel. Пример:Функция имеет следующую синтаксическую
с номерами дней каждого месяца (отношение времени, и алгоритмаЕсли в ваших данных и диаграммой, наЕсли к двумерной диаграмме ряда часть строки, командойи выделяем ячейку, кнопку зависимости, составит, как и выводит результатУрок:
отображались корректно, придется что исходные данные торговая сеть анализирует
запись: |
месяца, для которых |
продаж месяца к |
экспоненциального сглаживания (ETS) |
прослеживаются сезонные тенденции, |
которой они отражены. |
(диаграмме распределения) добавляется |
выберите вариант |
Прогрессия |
содержащую экспоненциальный тренд. |
«OK» |
и при предыдущем |
Выполнение регрессионного анализа с надстройкой «Пакет анализа»
на экран. НаКак построить линию тренда выполнить редактирование, в можно интерполировать (сгладить) данные о продажах=ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x) данные о стоимости средней величине). Фактически версии AAA. то рекомендуется начинать
support.office.com
Создание прогноза в Excel для Windows
С помощью прогноза скользящее среднее, топо строкам(вкладка Ставим знак минус. методе расчета, 4637,8 2018 год планируется в Excel частности убрать линию некой прямой с товаров магазинами, находящимисяОписание аргументов: бензина еще не нужно каждый объемТаблицы могут содержать следующие прогнозирование с даты, вы можете предсказывать это скользящее среднее.Главная
и снова кликаемВ поле тыс. рублей. прибыль в районеЭкстраполяцию для табличных данных аргумента и выбрать классическим линейным уравнением в городах сx – обязательный для определены; продаж за месяц столбцы, три из предшествующей последней точке такие показатели, как базируется на порядкеВ поле, группа по элементу, в«Известные значения y»
Ещё одной функцией, с 4564,7 тыс. рублей. можно произвести через другую шкалу горизонтальной y=kx+b:
Создание прогноза
-
населением менее 50 заполнения аргумент, характеризующийB3:B25 – диапазон ячеек,
-
разделить на средний которых являются вычисляемыми: статистических данных.
-
будущий объем продаж,
расположения значений XШагРедактирование
котором находится величина, открывшегося окна аргументов, помощью которой можно На основе полученной стандартную функцию Эксель оси.Построив эту прямую и 000 человек. Период одно или несколько содержащих данные о объем продаж застолбец статистических значений времениДоверительный интервал потребность в складских в диаграмме. Длявведите число, которое, кнопка выручки за последний вводим координаты столбца производить прогнозирование в таблицы мы можемПРЕДСКАЗТеперь нам нужно построить
-
-
продлив ее вправо
– 2012-2015 гг. новых значений независимой стоимости бензина за год. (ваш ряд данных,
-
Установите или снимите флажок запасах или потребительские получения нужного результата определит значение шагаЗаполнить период. Закрываем скобку«Прибыль предприятия»
-
Экселе, является оператор построить график при. Этот аргумент относится линию тренда. Делаем за пределы известного
-
Задача – выявить переменной, для которых последние 23 дня;В ячейке H2 найдем содержащий значения времени);доверительный интервал тенденции.
перед добавлением скользящего прогрессии.). и вбиваем символы. В поле РОСТ. Он тоже
помощи инструментов создания к категории статистических щелчок правой кнопкой временного диапазона - основную тенденцию развития. требуется предсказать значения
Настройка прогноза
A3:A25 – диапазон ячеек общий индекс сезонностистолбец статистических значений (ряд, чтобы показать илиСведения о том, как
среднего, возможно, потребуетсяТип прогрессииВ экспоненциальных рядах начальное«*3+»
«Известные значения x» |
относится к статистической |
диаграммы, о которых |
инструментов и имеет мыши по любой получим искомый прогноз.Внесем данные о реализации y (зависимой переменной). с номерами дней, через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13). данных, содержащий соответствующие скрыть ее. Доверительный вычисляется прогноз и
|
«Год» |
в отличие отЕсли поменять год в=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x) В активировавшемся контекстном Excel использует известныйНа вкладке «Данные» нажимаем значение, массив чисел, известна стоимость бензина. объема и сезонность.столбец прогнозируемых значений (вычисленных вокруг каждого предполагаемые изменить, приведены ниже . Функция ПРЕДСКАЗ вычисляетШаг — это число, добавляемое следующего значения в же ячейке, которую. Остальные поля оставляем предыдущих, при расчете ячейке, которая использовалась«X» меню останавливаем выбор |
метод наименьших квадратов |
кнопку «Анализ данных». ссылку на однуРезультат расчетов: На 3 месяца с помощью функции значения, в котором в этой статье. или предсказывает будущее к каждому следующему ряде. Получившийся результат выделяли в последний пустыми. Затем жмем применяет не метод для ввода аргумента,– это аргумент, на пункте. Если коротко, то Если она не ячейку или диапазон;Рассчитаем среднюю стоимость 1 вперед. Продлеваем номера ПРЕДСКАЗ.ЕTS); 95% точек будущихНа листе введите два значение по существующим члену прогрессии. и каждый последующий раз. Для проведения на кнопку |
линейной зависимости, а |
то соответственно изменится значение функции для«Добавить линию тренда» суть этого метода видна, заходим визвестные_значения_y – обязательный аргумент, |
л бензина на |
периодов временного рядаДва столбца, представляющее доверительный ожидается, находится в ряда данных, которые значениям. Предсказываемое значение —Геометрическая результат умножаются на |
расчета жмем на«OK» |
экспоненциальной. Синтаксис этого результат, а также которого нужно определить.. в том, что меню. «Параметры Excel» характеризующий уже известные основании имеющихся и на 3 значения интервал (вычисленных с интервале, на основе соответствуют друг другу: это y-значение, соответствующее |
Начальное значение умножается на |
шаг. кнопку. инструмента выглядит таким автоматически обновится график. В нашем случаеОткрывается окно форматирования линии наклон и положение — «Надстройки». Внизу |
числовые значения зависимой |
расчетных данных с в столбце I: помощью функции ПРОГНОЗА. прогноза (с нормальнымряд значений даты или заданному x-значению. Известные шаг. Получившийся результатНачальное значениеEnterПрограмма рассчитывает и выводит образом: Например, по прогнозам в качестве аргумента тренда. В нем |
Формулы, используемые при прогнозировании
линии тренда подбирается нажимаем «Перейти» к переменной y. Может помощью функции:Рассчитаем значения тренда для ETS. CONFINT). Эти распределением). Доверительный интервал времени для временной значения — это существующие и каждый последующийПродолжение ряда (геометрическая прогрессия)
. в выбранную ячейку=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
-
в 2019 году будет выступать год, можно выбрать один
-
так, чтобы сумма «Надстройкам Excel» и быть указан в
-
=СРЗНАЧ(B3:B33) будущих периодов: изменим столбцы отображаются только
-
помогут вам понять, шкалы; x- и y-значения; результат умножаются на1, 2Прогнозируемая сумма прибыли в значение линейного тренда.Как видим, аргументы у сумма прибыли составит на который следует из шести видов
Скачайте пример книги.
квадратов отклонений исходных выбираем «Пакет анализа». виде массива чиселРезультат: в уравнении линейной
См. также:
в том случае,
support.office.com
Прогнозирование продаж в Excel и алгоритм анализа временного ряда
точности прогноза. Меньшийряд соответствующих значений показателя. новое значение предсказывается шаг.
4, 8, 16 2019 году, котораяТеперь нам предстоит выяснить данной функции в 4637,8 тыс. рублей. произвести прогнозирование.
аппроксимации: данных от построеннойПодключение настройки «Анализ данных» или ссылки на
Можно сделать вывод о функции значение х. если установлен флажок интервал подразумевает болееЭти значения будут предсказаны с использованием линейнойВ разделе1, 3 была рассчитана методом величину прогнозируемой прибыли точности повторяют аргументыНо не стоит забывать,
Пример прогнозирования продаж в Excel
«Известные значения y»Линейная линии тренда была детально описано здесь. диапазон ячеек с том, что если Для этого можнодоверительный интервал уверенно предсказанного для для дат в регрессии. Этой функциейТип
9, 27, 81
экспоненциального приближения, составит на 2019 год.
- оператора
- что, как и
- — база известных; минимальной, т.е. линияНужная кнопка появится на
- числами; тенденция изменения цен
просто скопировать формулув разделе определенный момент. Уровня будущем.
- можно воспользоваться длявыберите тип прогрессии:2, 3 4639,2 тыс. рублей, Устанавливаем знакТЕНДЕНЦИЯ
- при построении линии значений функции. ВЛогарифмическая тренда наилучшим образом ленте.известные_значения_x – обязательный аргумент, на бензин сохранится, из D2 вПараметры достоверности 95% поПримечание: прогнозирования будущих продаж,арифметическая4.5, 6.75, 10.125
- что опять не«=», так что второй тренда, отрезок времени нашем случае в;
- сглаживала фактические данные.Из предлагаемого списка инструментов который характеризует уже предсказания специалистов относительно J2, J3, J4.окна…
- умолчанию могут быть Для временной шкалы требуются потребностей в складских
- илиДля прогнозирования экспоненциальной зависимости сильно отличается отв любую пустую раз на их до прогнозируемого периода её роли выступаетЭкспоненциальнаяExcel позволяет легко построить
- для статистического анализа известные значения независимой средней стоимости сбудутся.
- На основе полученных данныхЩелкните эту ссылку, чтобы изменены с помощью одинаковые интервалы между запасах или тенденцийгеометрическая выполните следующие действия.
- результатов, полученных при ячейку на листе. описании останавливаться не не должен превышать величина прибыли за; линию тренда прямо выбираем «Экспоненциальное сглаживание».
- переменной x, для составляем прогноз по загрузить книгу с вверх или вниз. точками данных. Например,
потребления..
Укажите не менее двух
вычислении предыдущими способами.
Кликаем по ячейке,
Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования
будем, а сразу 30% от всего предыдущие периоды.Степенная на диаграмме щелчком
- Этот метод выравнивания которой определены значения
- Пример 2. Компания недавно продажам на следующие
- помощью Excel ПРОГНОЗА.Сезонность
это могут бытьИспользование функций ТЕНДЕНЦИЯ иВ поле ячеек, содержащих начальныеУрок: в которой содержится
- перейдем к применению
срока, за который«Известные значения x»; правой по ряду
exceltable.com
Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel
подходит для нашего зависимой переменной y. представила новый продукт. 3 месяца (следующего Примеры использования функцииСезонности — это число месячные интервалы со РОСТПредельное значение значения.Другие статистические функции в фактическая величина прибыли этого инструмента на накапливалась база данных.— это аргументы,Полиномиальная — Добавить линию динамического ряда, значенияПримечания: С момента вывода года) с учетом ETS в течение (количество значениями на первое . Функции ТЕНДЕНЦИЯ ивведите значение, на
Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel
Если требуется повысить точность Excel за последний изучаемый практике.
- Урок: которым соответствуют известные; тренда (Add Trendline), которого сильно колеблются.Второй и третий аргументы на рынок ежедневно
- сезонности:Функции прогнозирования
точек) сезонного узора число каждого месяца, РОСТ позволяют экстраполировать котором нужно остановить прогноза, укажите дополнительныеМы выяснили, какими способами год (2016 г.).Выделяем ячейку вывода результатаЭкстраполяция в Excel значения функции. ВЛинейная фильтрация но часто дляЗаполняем диалоговое окно. Входной рассматриваемой функции должны ведется учет количества
Общая картина составленного прогноза
Прогнозирование продаж в Excel и определяется автоматически. годичные или числовые будущие прогрессию.
начальные значения.
- можно произвести прогнозирование Ставим знак и уже привычнымДля прогнозирования можно использовать их роли у.
- расчетов нам нужна интервал – диапазон принимать ссылки на клиентов, купивших этот
- выглядит следующим образом: не сложно составить Например годового цикла интервалы. Если на
y
Примечание:Удерживая правую кнопку мыши, в программе Эксель.«+» путем вызываем
ещё одну функцию
нас выступает нумерация
Давайте для начала выберем не линия, а со значениями продаж. непустые диапазоны ячеек продукт. Предположить, какимГрафик прогноза продаж:
при наличии всех
Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ
продаж, с каждой временной шкале не-значения, продолжающие прямую линию Если в ячейках уже перетащите маркер заполнения Графическим путем это. Далее кликаем поМастер функций – годов, за которые
линейную аппроксимацию.
числовые значения прогноза, Фактор затухания – или такие диапазоны, будет спрос наГрафик сезонности: необходимых финансовых показателей. точки, представляющий месяц, хватает до 30 % или экспоненциальную кривую, содержатся первые члены в нужном направлении можно сделать через ячейке, в которой. В списке статистическихТЕНДЕНЦИЯ была собрана информацияВ блоке настроек которые ей соответствуют. коэффициент экспоненциального сглаживания в которых число протяжении 5 последующих
В данном примере будем сезонности равно 12.
точек данных или наилучшим образом описывающую прогрессии и требуется, для заполнения ячеек применение линии тренда, содержится рассчитанный ранее операторов ищем пункт. Она также относится
о прибыли предыдущих
«Прогноз» Вот, как раз, (по умолчанию –
ячеек совпадает. Иначе дней.Алгоритм анализа временного ряда
использовать линейный тренд
Автоматическое обнаружение можно есть несколько чисел существующие данные. Эти чтобы приложение Microsoft возрастающими или убывающими а аналитическим – линейный тренд. Ставим«РОСТ» к категории статистических лет.в поле
Прогнозирование будущих значений в Excel по условию
их и вычисляет 0,3). Выходной интервал функция ПРЕДСКАЗ вернетВид исходной таблицы данных: для прогнозирования продаж для составления прогноза переопределить, выбрав с одной и функции могут возвращать Excel создало прогрессию
значениями, отпустите правую
используя целый ряд знак, выделяем его и операторов. Её синтаксисЕстественно, что в качестве
«Вперед на»
функция – ссылка на код ошибки #Н/Д.Как видно, в первые в Excel можно по продажам наЗадание вручную той же меткойy автоматически, установите флажок кнопку, а затем встроенных статистических функций.«*»
щелкаем по кнопке
Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel
во многом напоминает аргумента не обязательно
устанавливаем число
ПРЕДСКАЗ (FORECAST)
- верхнюю левую ячейкуЕсли одна или несколько дни спрос был построить в три бушующие периоды си затем выбрав времени, это нормально.-значения, соответствующие заданнымАвтоматическое определение шага щелкните В результате обработки
- . Так как между«OK» синтаксис инструмента должен выступать временной«3,0». выходного диапазона. Сюда ячеек из диапазона, небольшим, затем он
- шага: учетом сезонности. числа. Прогноз все равноx.
Экспоненциальное приближение
- идентичных данных этими последним годом изучаемого.ПРЕДСКАЗ отрезок. Например, им, так как намСинтаксис функции следующий программа поместит сглаженные ссылка на который
- рос достаточно большимиВыделяем трендовую составляющую, используяЛинейный тренд хорошо подходитПримечание: будет точным. Но-значениям, на базе линейнойЕсли имеются существующие данные,в контекстное меню. операторами может получиться периода (2016 г.)Происходит активация окна аргументови выглядит следующим может являться температура,
- нужно составить прогноз=ПРЕДСКАЗ(X; Известные_значения_Y; Известные_значения_X) уровни и размер передана в качестве темпами, а на функцию регрессии. для формирования плана Если вы хотите задать для повышения точности или экспоненциальной зависимости.
- для которых следуетНапример, если ячейки C1:E1 разный итог. Но и годом на указанной выше функции. образом:
- а значением функции на три годагде определит самостоятельно. Ставим аргумента x, содержит протяжении последних трехОпределяем сезонную составляющую в по продажам для
- сезонность вручную, не прогноза желательно перед Используя существующие спрогнозировать тренд, можно содержат начальные значения это не удивительно, который нужно сделать Вводим в поля=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст]) может выступать уровень вперед. Кроме того,Х галочки «Вывод графика», нечисловые данные или дней изменялся незначительно. виде коэффициентов.
exceltable.com
Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере
развивающегося предприятия. используйте значения, которые его созданием обобщитьx создать на диаграмме 3, 5 и так как все
прогноз (2019 г.) этого окна данныеКак видим, аргументы расширения воды при можно установить галочки- точка во «Стандартные погрешности». текстовую строку, которая Это свидетельствует оВычисляем прогнозные значения на
Временные ряды в Excel
Excel – это лучший меньше двух циклов данные.-значения и линия тренда. Например, 8, то при они используют разные лежит срок в полностью аналогично тому,«Известные значения y»
нагревании. около настроек времени, для которойЗакрываем диалоговое окно нажатием не может быть том, что основным определенный период. в мире универсальный статистических данных. ПриВыделите оба ряда данных.y
если имеется созданная протаскивании вправо значения
методы расчета. Если три года, то как мы ихиПри вычислении данным способом«Показывать уравнение на диаграмме» мы делаем прогноз ОК. Результаты анализа: преобразована в число,
фактором роста продажНужно понимать, что точный
аналитический инструмент, который таких значениях этого
Совет:-значения, возвращаемые этими функциями, в Excel диаграмма, будут возрастать, влево — колебание небольшое, то устанавливаем в ячейке вводили в окне
«Известные значения x» используется метод линейнойиИзвестные_значения_YДля расчета стандартных погрешностей результатом выполнения функции на данный момент прогноз возможен только позволяет не только параметра приложению Excel Если выделить ячейку в можно построить прямую на которой приведены убывать. все эти варианты,
число аргументов оператора
полностью соответствуют аналогичным регрессии.«Поместить на диаграмме величину- известные нам Excel использует формулу: ПРЕДСКАЗ для данных
является не расширение
Прогнозирование временного ряда в Excel
при индивидуализации модели обрабатывать статистические данные, не удастся определить
одном из рядов, или кривую, описывающую данные о продажахСовет: применимые к конкретному«3»
ТЕНДЕНЦИЯ
элементам оператораДавайте разберем нюансы применения достоверности аппроксимации (R^2)»
значения зависимой переменной =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(‘диапазон фактических значений’; значений x будет базы клиентов, а прогнозирования. Ведь разные
но и составлять сезонные компоненты. Если Excel автоматически выделит
существующие данные. за первые несколько Чтобы управлять созданием ряда случаю, можно считать. Чтобы произвести расчет. После того, какПРЕДСКАЗ
оператора
. Последний показатель отображает (прибыль) ‘диапазон прогнозных значений’)/ код ошибки #ЗНАЧ!. развитие продаж с
временные ряды имеют прогнозы с высокой же сезонные колебания остальные данные.
Использование функций ЛИНЕЙН и месяцев года, можно
вручную или заполнять относительно достоверными. кликаем по кнопке информация внесена, жмем, а аргумент
exceltable.com
Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)
ПРЕДСКАЗ качество линии тренда.Известные_значения_X ‘размер окна сглаживания’).Статистическая дисперсия величин (можно постоянными клиентами. В разные характеристики. точностью. Для того недостаточно велики иНа вкладке ЛГРФПРИБЛ добавить к ней ряд значений сАвтор: Максим ТютюшевEnter на кнопку«Новые значения x»на конкретном примере. После того, как
- известные нам Например, =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(C3:C5;D3:D5)/3). рассчитать с помощью таких случаях рекомендуютбланк прогноза деятельности предприятия чтобы оценить некоторые алгоритму не удается
Данные . Функции ЛИНЕЙН и линию тренда, которая помощью клавиатуры, воспользуйтесьКогда необходимо оценить затраты
.«OK»соответствует аргументу Возьмем всю ту настройки произведены, жмем значения независимой переменной формул ДИСП.Г, ДИСП.В использовать не линейнуюЧтобы посмотреть общую картину возможности Excel в их выявить, прогнозв группе ЛГРФПРИБЛ позволяют вычислить представит общие тенденции
командой следующего года илиКак видим, прогнозируемая величина.«X» же таблицу. Нам на кнопку (даты или номераСоставим прогноз продаж, используя и др.), передаваемых регрессию, а логарифмический с графиками выше области прогнозирования продаж, примет вид линейногоПрогноз прямую линию или
продаж (рост, снижение
Прогрессия
предсказать ожидаемые результаты
- прибыли, рассчитанная методомРезультат обработки данных выводитсяпредыдущего инструмента. Кроме нужно будет узнать
- «Закрыть» периодов) данные из предыдущего в качестве аргумента
- тренд, чтобы результаты описанного прогноза рекомендуем разберем практический пример. тренда.нажмите кнопку
planetaexcel.ru
экспоненциальную кривую для
КУРС
EXCEL ACADEMY
Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.
Любому бизнесу интересно заглянуть в будущее и правильно ответить на вопрос: «А сколько денег мы заработаем за следующий период?» Ответить на такого рода вопросы позволяют различные методики прогнозирования. В данной статье мы с вами рассмотрим несколько таких методик и произведем все необходимые расчеты в Excel. Еще больше про анализ данных в Excel мы рассказываем на нашем открытом курсе «Аналитика в Excel».
Постановка задачи
Исходные данные
Для начала, давайте определимся, какие у нас есть исходные данные и что нам нужно получить на выходе. Фактически, все что у нас есть, это некоторые исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут продажи за предыдущие периоды.
Примечание. Собранные в разные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такого временного ряда называется измерением. Например: данные о продажах за последние 5 лет по месяцам — временной ряд; продажи за январь прошлого года — измерение.
Составляющие прогноза
Следующий шаг: давайте определимся, что нам нужно учесть при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам необходимо учесть следующие факторы:
- Изменение нашей пронозируемой величины (например, продаж) подчиняется некоторому закону. Другими словами, в временном ряде можно проследить некую тенденцию. В математике такая тенденция называется трендом.
- Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Другими словами, при построении модели необходимо будет учесть коэффициент сезонности. Например, продажи арбузов в январе и августе не могут быть одинаковыми, т.к. это сезонный продукт и летом продажи значительно выше.
- Изменение значений в временном ряде периодически повторяется, т.е. наблюдается некоторая цикличность.
Эти три пункта в совокупность образуют регулярную составляющую временного ряда.
Примечание. Не обязательно все три элемента регулярной составляющей должны присутствовать в временном ряде.
Однако, помимо регулярной составляющей, в временном ряде присутствует еще некоторое случайное отклонение. Интуитивно это понятно – продажи могут зависеть от многих факторов, некоторые из которых могут быть случайными.
Вывод. Чтобы комплексно описать временной ряд, необходимо учесть 2 главных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.
Виды моделей
Следующий вопрос, на который нужно ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”
Обычно выделяют два основных вида:
- Аддитивная модель: Уровень временного ряда = Тренд + Сезонность + Случайные отклонения
- Мультипликативная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность X Случайные отклонения
Иногда также выделают смешанную модель в отдельную группу:
- Смешанная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность + Случайные отклонения
С моделями мы определились, но теперь возникает еще один вопрос: «А когда какую модель лучше использовать?»
Классический вариант такой:
— Аддитивная модель используется, если амплитуда колебаний более-менее постоянная;
— Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной компоненты.
Пример:
Решение задачи с помощью Excel
Итак, необходимые теоретические знания мы с вами получили, пришло время применить их на практике. Мы будем с вами использовать классическую аддитивную модель для построения прогноза. Однако, мы построим с вами два прогноза:
- с использованием линейного тренда
- с использованием полиномиального тренда
Во всех руководствах, как правило, разбирается только линейный тренд, поэтому полиномиальная модель будет крайне полезна для вас и вашей работы!
КУРС
EXCEL ACADEMY
Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.
Модель с линейным трендом
Пусть у нас есть исходная информация по продажам за 2 года:
Учитывая, что мы используем линейный тренд, то нам необходимо найти коэффициенты уравнения
y = ax + b
где:
- y – значения продаж
- x – номер периода
- a – коэффициент наклона прямой тренда
- b – свободный член тренда
Рассчитать коэффициенты данного уравнения можно с помощью формулы массива и функции ЛИНЕЙН. Нам необходимо будет сделать следующую последовательность действий:
- Выделяем две ячейки рядом
- Ставим курсор в поле формул и вводим формулу =ЛИНЕЙН(C4:C27;B4:B27)
- Нажимаем Ctrl+Shift+Enter, чтобы активировать формулу массива
На выходе мы получили 2 числа: первое — коэффициент a, второе – свободный член b.
Теперь нам нужно рассчитать для каждого периода значение линейного тренда. Сделать это крайне просто — достаточно в полученное уравнение подставить известные номера периодов. Например, в нашем случае, мы прописываем формулу =B4*$F$4+$G$4 в ячейке I4 и протягиваем ее вниз по всем периодам.
Нам осталось рассчитать коэффициент сезонности для каждого периода. Учитывая, что у нас есть исторические данные за два года, разумно будет учесть это при расчете. Можем сделать следующим образом: в ячейке J4 прописываем формулу =(C4+C16)/СРЗНАЧ($C$4:$C$27)/2 и протягиваем вниз на 12 месяцев (т.е. до J15).
Что нам это дало? Мы посчитали, сколько суммарно продавалось каждый январь/каждый февраль и так далее, а потом разделили это на среднее значение продаж за все два периода.
То есть мы выяснили, как продажи двух январей отклонялись от средних продаж за два года, как продажи двух февралей отклонялись и так далее. Это и дает нам коэффициент сезонности. В конце формулы делим на 2, т.к. в расчете фигурировало 2 периода.
Примечание. Рассчитали только 12 коэффициентов, т.к. один коэффициент учитывает продажи сразу за 2 аналогичных периода.
Итак, теперь мы на финишной прямой. Нам осталось рассчитать тренд для будущих периодов и учесть коэффициент сезонности для них. Давайте амбициозно построим прогноз на год вперед.
Сначала создаем столбец, в котором прописываем номера будущих периодов. В нашем случае нумерация начинается с 25 периода.
Далее, для расчета значения тренда просто прописываем уже известную нам формулу =L4*$F$4+$G$4 и протягиваем вниз на все 12 прогнозируемых периодов.
И последний штрих — умножаем полученное значение на коэффициент сезонности. Вуаля, это и есть итоговый ответ в данной модели!
Модель с полиномиальным трендом
Конструкция, которую мы только что с вами построили, достаточно проста. Но у нее есть один большой минус — далеко не всегда она дает достоверные результаты.
Посмотрите сами, какая модель более точно аппроксимирует наши точки — линейный тренд (прямая зеленая линия) или полиномиальный тренд (красная кривая)? Ответ очевиден. Поэтому сейчас мы с вами и разберем, как построить полиномиальную модель в Excel.
Пусть все исходные данные у нас будут такими же. Для простоты модели будем учитывать только тренд, без сезонной составляющей.
Для начала давайте определимся, чем полиномиальный тренд отличается от обычного линейного. Правильно — формой уравнения. У линейного тренда мы разбирали обычный график прямой:
У полиномиального тренда же уравнение выглядит иначе:
где конечная степень определяется степенью полинома.
Т.е. для полинома 4 степени необходимо найти коэффициенты уравнения:
Согласитесь, выглядит немного страшно. Однако, ничего страшного нет, и мы с легкостью можем решить эту задачку с помощью уже известных нам методов.
- Ставим в ячейку F4 курсор и вводим формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4});1;1). Функция ЛИНЕЙН позволяет произвести расчет коэффициентов, а с помощью функции ИНДЕКС мы вытаскиваем нужный нам коэффициент. В данном случае за выбор коэффициента отвечает самый последний аргумент. У нас стоит 1 — это коэффициент при самой высокой степени (т.е. при 4 степени, коэффициент). Кстати, узнать о самых полезных математических формулах Excel можно в нашем бесплатном гайде «Математические функции Excel».
- Аналогично прописываем формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4});1;2) в ячейке ниже.
- Делаем такие же действия, пока не найдем все коэффициенты.
Кстати говоря, мы можем легко сами себя проверить. Давайте построим график наших продаж и добавим к нему полиномиальный тренд.
- Выделяем столбец с продажами
- Выбираем «Вставка» → «График» → «Точечный» → «Точечная диаграмма»
- Нажимаем на любую точку графика правой кнопкой мыши и выбираем «Добавить линию тренда»
- В открывшемся справа меню выбираем «Полиномиальная модель», меняем степень на 4 и ставим галочку на «Показывать уравнение на диаграмме»
Теперь вы наглядно можете видеть, как рассчитанный тренд аппроксимирует исходные данные и как выглядит само уравнение. Можно сравнить уравнение на графике с вашими коэффициентами. Сходится? Значит сделали все верно!
Помимо всего прочего, вы можете сразу оценить точность аппроксимации (не полностью, но хотя бы первично). Это делается с помощью коэффициента R^2. Тут у вас снова есть два пути:
- Вы можете вывести коэффициент на график, поставив галочку «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации»
- Вы можете рассчитать коэффициент R^2 самостоятельно по формуле =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4};;1);3;1)
Заключение
Мы с вами подробно разобрали вопрос прогнозирования — изучили необходимые термины и виды моделей, построили аддитивную модель в Excel с использованием линейного и полиномиального тренда, а также научились отображать результаты своих вычислений на графиках. Все это позволит вам эффективно внедрять полученные знания на работе, усложнять существующие модели и уточнять прогнозы. Чем большим количеством методов и инструментов вы будете владеть, тем выше будет ваш профессиональный уровень и статус на рынке труда.
Если вас интересуют еще какие-то модели прогнозирования — напишите нам об этом, и мы постараемся осветить эти темы в дальнейших своих статьях! Или запишитесь на курс «Excel Academy» от SF Education, где мы рассказываем про возможности Excel, необходимые для анализа.
Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education
КУРС
EXCEL ACADEMY
Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.
Блог SF Education
Data Science
5 примеров экономии времени в Excel
Что для работодателя главное в сотруднике? Добросовестность, ответственность, профессионализм и, конечно же, умение пользоваться отведенным временем! Предлагаем познакомиться с очень нужными, на наш взгляд,…