Excel Sales Prognose für Dummies Cheat Sheet Wenn Sie lernen, Prognosen zu lernen, it8217s oft eine gute Idee, sich auf die Excel-Tools in der Datenanalyse-Add-in. Aber ihre Reichweite ist ziemlich begrenzt und vor zu lange you8217re wahrscheinlich finden Sie sich die Vorteile der Excel8217s Arbeitsblatt-Funktionen direkt. Wenn Sie sich mit allen inferentiellen Statistiken, die zusammen mit der LINEST-Funktion kommen zu finden, you8217ll wissen, dass es Zeit, um Ihre Baseline für eine formale Prognose zu legen. 6 Excel-Datenanalyse-Add-In-Tools Das Datenanalyse-Add-In, das früher als Analysis ToolPak bezeichnet wird, gibt Formeln in Ihrem Namen ein, sodass Sie sich auf what8217s konzentrieren können, die mit Ihren Daten fortfahren. Es hat drei verschiedene Werkzeuge, die direkt nützlich sind bei der Prognose Moving Average, Exponential Smoothing und Regression sowie mehrere andere, die helfen können. Hier ist eine Liste einiger der Tools, die Teil des Datenanalyse-Add-Ins sind. Es gibt tatsächlich drei verschiedene ANOVA-Tools. Keine ist speziell für die Prognose nützlich, aber jedes der Tools kann Ihnen helfen, den Datensatz zu verstehen, der Ihrer Prognose zugrunde liegt. Die ANOVA-Tools helfen Ihnen, zwischen Proben zu unterscheiden, zum Beispiel, Menschen, die in Tennessee leben wie eine bestimmte Marke von Auto besser als diejenigen, die in Vermont leben Dieses Tool ist ein wichtiges, unabhängig von der Methode, die Sie verwenden, um eine Prognose erstellen. Wenn Sie mehr als eine Variable haben, können Sie sagen, wie stark die beiden Variablen zusammenhängen (plus oder minus 1,0 ist stark, 0,0 bedeutet keine Beziehung). Wenn Sie nur eine Variable haben, können Sie sagen, wie stark ein Zeitraum mit einem anderen verwandt ist. Verwenden Sie das Tool "Deskriptive Statistik", um Dinge wie den Durchschnitt und die Standardabweichung Ihrer Daten zu behandeln. Das Verständnis dieser grundlegenden Statistiken ist wichtig, so dass Sie wissen, was los ist mit Ihren Prognosen. Dieser Tool-Name klingt ominös und einschüchternd, was das Tool nicht ist. Wenn Sie nur eine Variable wie Umsatz oder Verkaufseinheit haben, schauen Sie auf einen vorherigen Istwert, um den nächsten (vielleicht den vorherigen Monat oder denselben Monat im Vorjahr) vorherzusagen. Mit diesem Tool können Sie die nächste Prognose anpassen, indem Sie den Fehler in der vorherigen Prognose verwenden. Ein gleitender Durchschnitt zeigt den Durchschnitt der Ergebnisse über die Zeit. Der erste könnte der Durchschnitt für Januar, Februar und März sein, der zweite wäre dann der Durchschnitt für Februar, März und April und so weiter. Diese Methode der Prognose tendiert dazu, sich auf das Signal zu konzentrieren (was in der Grundlinie tatsächlich vor sich geht) und um das Rauschen (zufällige Schwankungen in der Grundlinie) zu minimieren. Die Regression ist eng mit der Korrelation verknüpft. Verwenden Sie dieses Tool, um eine Variable (wie z. B. Verkäufe) von einem anderen (wie Datum oder Werbung) zu prognostizieren. Es gibt Ihnen ein paar Zahlen zu verwenden in einer Gleichung, wie Verkäufe 50000 (10 Datum). 4 Excel Forecasting Functions Excel hat viele großartige Tools für die Umsatzprognose. Die Kenntnis der folgenden Funktionen ist hilfreich, um Ihre Daten in Ordnung zu bekommen. Schauen Sie sich die folgenden praktischen Prognosefunktionen an. Die Arbeitsblattversion des Datenanalyse-Add-Ins Korrelationstools. Der Unterschied ist, dass CORREL neu berechnet, wenn die Eingabedaten ändern, und das Korrelation-Tool nicht. Beispiel: CORREL (A1: A50, B1: B50). Auch CORREL gibt Ihnen nur eine Korrelation, aber das Korrelationstool kann Ihnen eine ganze Matrix von Korrelationen geben. Sie können diese Funktion anstelle des Add-Ins-Regressionstools für die Datenanalyse verwenden. (Der Funktionsname ist eine Abkürzung für lineare Schätzung.) Für einfache Regression wählen Sie einen Bereich von zwei Spalten und fünf Zeilen aus. Sie müssen diese Funktion angeben. Geben Sie beispielsweise LINEST (A1: A50, B1: B50,, TRUE) ein, und drücken Sie dann StrgShiftEnter. Diese Funktion ist praktisch, weil es Ihnen Prognosewerte direkt gibt, wohingegen LINEST Ihnen eine Gleichung gibt, die Sie verwenden müssen, um die Prognose zu erhalten. Verwenden Sie zum Beispiel TREND (A1: A50, B1: B50, B51), wo Sie einen neuen Wert auf der Grundlage von whats in B51 prognostizieren. Die Funktion FORECAST ähnelt der Funktion TREND. Die Syntax ist ein wenig anders. Verwenden Sie beispielsweise FORECAST (B51, A1: A50, B1: B50), wo Sie einen neuen Wert auf der Basis des Wertes in B51 prognostizieren. Auch FORECAST behandelt nur einen Prädiktor, aber TREND kann mehrere Prädiktoren verarbeiten. Was Sie aus der Excel-Funktion heraus erhalten LINEST Funktion für Verkäufe Prognose Excel8217s LINEST Funktion ist ein handliches Werkzeug für Verkäufe Prognose. Zu wissen, was Sie damit machen können, macht Ihre Prognose leichte Arbeit. Hier ist ein kurzer Überblick über Excel8217s LINEST Funktion Zeile für Zeile: gleitender Durchschnitt Mittelwert der Zeitreihendaten (Beobachtungen gleichmäßig zeitlich beabstandet) aus mehreren aufeinander folgenden Perioden. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfügbar sind, schreitet es fort, indem es den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkäufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert über oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie möglicherweise tun können, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, also hätte ich ein besseres Verständnis davon, wie wir es gemacht haben. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu ändern. Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA)
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