평균 판매 예측 이동 평균

예측 및 추세. Excel 차트에 추세선을 추가하면 Excel은 아래 차트를 참조하여 방정식을 표시 할 수 있습니다. 이 방정식을 사용하여 향후 매출을 계산할 수 있습니다. FORECAST 및 TREND 함수는 똑같은 결과를 제공합니다. 점에 가장 잘 맞는 선을 찾기위한 최소 제곱근 R 제곱 값은 0 9295와 동일합니다. 1에 가까울수록 데이터가 더 잘 일치합니다 .1 방정식을 사용하여 향후 매출액을 계산하십시오 .2 FORECAST 함수를 사용하여 미래 판매량을 계산할 수 있습니다. 예를 들어 FORECAST 함수를 드래그하면 절대 참조 B 2 B 11과 A 2 A 11은 동일하게 유지되지만 상대 참조 A12는 A13 및 A14.3으로 변경됩니다. 배열 수식, TREND 함수를 사용하여 미래 판매를 계산하십시오. 먼저 E12 E14 범위를 선택하십시오. TREND B2 B11, A2 A11, A12 A14를 입력하십시오. CTRL SHIFT ENTER를 눌러 완료하십시오. 수식 입력 줄은 it in curly braces이 배열을 삭제하려면 E12 E14 범위를 선택하고 Delete. Moving Average를 누르십시오. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 알려줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 골짜기를 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저, 우리의 시계열을 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 분석 도구 추가 기능을로드하려면 여기를 클릭하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 클릭하십시오. 입력 범위 상자를 선택하고 범위 B2를 선택합니다. M2.5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 간격을 6, 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트와 현재 데이터 포인트의 평균입니다. 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 나타냅니다. 이전 데이터가 충분하지 않기 때문에 Excel은 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 9 단계 2 ~ 8을 반복하십시오. 간격 2와 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이동 평균 예측. 소개 당신이 추측 할 수 있듯이 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부를 살펴 보겠습니다. 그러나 이러한 사항은 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 몇 가지 컴퓨팅 문제에 대한 가치있는 소개 일 것입니다. 이 글에서는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측 . 이동 평균 예측 모든 사람들은 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다. 모든 대학생들은 항상 그럴 수 있습니다. 한 학기 중에 네 번의 테스트를 치루는 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 첫 번째 시험에서 85 점. 두 번째 시험 점수는 무엇을 예측할 수 있겠습니까? 선생님이 다음 시험에서 예상하는 것은 무엇이라고 생각하십니까? t 점수. 친구들이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 수 있다고 생각하니? 부모님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 것이라고 생각하십니까? 친구와 부모에게 할 수있는 모든 모방에 관계없이 교사와 교사는 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것으로 기대할 가능성이 높습니다. 이제, 당신의 친구들에게 당신의 자기 승진에도 불구하고, 당신 자신을 과대 평가하고, 시험을 치르면 73 세가됩니다. 이제 걱정 스럽거나 걱정하지 않는 사람이 모두 당신을 기다리고 있습니다. 세 번째 테스트를 치를 것입니다. 그들이 당신과 그것을 나눌 지 여부에 관계없이 견적을 개발할 수있는 두 가지 방법이 있습니다. 그들은 스스로에게 말할지도 모른다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고있다. 그는 운이 좋으면 73 점을 더 갖게 될 것이다. 부모님은 더 많은지지를 얻으려고 노력할 것입니다. 음, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었습니다. , 아마도 어쩌면 당신은 85 73 2 79 I에 대해 생각해야합니다. 모르겠다. 만약 파티가 덜하고, 족제비가 흔들리지 않았다면, 더 많은 공부를하기 시작하면 더 높은 점수를 얻을 수있을 것이다. 이 두 견적은 실제로 이동 평균 예측이다. 가장 최근의 점수만으로 미래의 실적을 예측할 수 있습니다. 이것은 한 기간의 데이터를 사용하는 이동 평균 예측이라고합니다. 두 번째는 이동 평균 예측이지만 두 기간의 데이터를 사용합니다. 귀하의 위대한 마음에 파문을 가진 모든 사람들 당신을 화나게 만들었고 자신의 이유로 세 번째 테스트에서 잘하기로 결정하고 동맹국 앞에서 높은 점수를 둡니다. 테스트를 치르면 점수가 실제로 89가됩니다. 자신을 포함하여 모두가 감명받습니다. 이제 학기말 테스트가 끝납니다. 평소처럼 모든 사람들이 마지막 테스트에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을하게 될 것입니다. 음, 잘하면 당신은 그 패턴을 볼 수 있습니다. 패턴 가장 정확한 것은 무엇이라고 생각하십니까? 우리가 일하는 동안 휘몰아 치십시오. 우리는 일하는 동안 휘파람이라고 불리는 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 대표되는 과거 판매 데이터가 있습니다. 셀 기간 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C7에서 C11까지의 다른 셀로 복사 할 수 있습니다. 평균이 가장 최근의 과거 데이터로 이동하는 방법에 주목하지만 정확히 세 가지를 사용합니다 각 예측에 대한 최근 기간 또한 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 실제로하지 않아도된다는 사실을 알아야합니다. 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다릅니다. 과거 예측을 포함 시켰습니다. 다음 웹 페이지에서 사용하여 예측 유효성을 측정하십시오. 이제 2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 항목 C5가 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C6에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 이제 가장 최근의 두 가지 기록 데이터 만 각 예측에 사용됩니다. 다시 예를 들어 설명하기 위해 그리고 나중을 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다 예측 유효성 검사에 사용합니다. 다른 중요한 사항은주의해야합니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값만 예측에 사용됩니다. 다른 기간은 필요하지 않습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측은 m1 기간에 발생 함을 주목하십시오. 코드를 개발할 때이 두 문제 모두 매우 중요합니다. 이동 평균 함수 개발 이제 우리는 이동 평균 예측을위한 코드를 개발해야합니다. 더 유연하게 사용됩니다. 코드가 이어집니다. 입력은 예측에서 사용하려는 기간 수와 기록 값 배열입니다. 원하는 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods 단일 변수로 선언 및 초기화 함 Dim 항목으로 Variant Dim 카운터를 정수로 변경 Dim 누적으로 단일 Dim HistoricalSize를 정수로 사용. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 다음과 같이하십시오.