Оптимизация и прогнозирование в excel. анализ. модели прогнозирования excel. прогнозирование рядов в excel

Как общие показатели всего продукта (аудитория, доход и другие) складываются из соответствующих показателей отдельных когорт

Давайте рассмотрим следующий пример продукта X.

Первый месяц после запуска продукта

Вы запустили продукт X в январе 2019 года. В январе (первый месяц после запуска) в продукт пришло 1000 новых пользователей, и они заплатили 100$.

В январе месячная аудитория приложения составит 1000 пользователей, а доход – 100$, так как на данный момент весь продукт целиком представлен одной когортой пользователей, которые пришли в январе.

Второй месяц после запуска продукта

В феврале 2019 года в продукт пришла еще 1000 новых пользователей, они заплатили 100$. При этом из январских новых пользователей в феврале вернулось 700 пользователей, они заплатили 70$.

Таким образом, в феврале (второй месяц с момента запуска) месячная аудитория продукта будет состоять из аудитории февральской когорты (1000 человек) и аудитории январской когорты (700 вернувшихся пользователей). То есть будет равна 1000+700 = 1700 пользователей.

Доход во второй месяц будет равен 100$ + 70$ = 170$. Он также будет состоять из суммы дохода каждой из двух имеющихся на данный момент когорт пользователей.

Третий месяц после запуска продукта

В марте у нас добавится третья когорта пользователей (пользователи, которые пришли в марте), а общие показатели продукта будут являться суммой показателей январской, февральской и мартовской когорт в марте.

* не удивляйтесь, что Retention продукта столь высокий (выходит на плато на уровне 70%) – это придуманный пример для иллюстрации метода расчета

Месяц N после запуска продукта продукта

Если мы возьмем месяц N с момента запуска, то к этому моменту у нас будет N когорт пользователей, сформированных на основе месяца, когда пользователи пришли в продукт. Месячная же аудитория всего продукта за месяц N будет равна сумме аудиторий каждой из имеющихся когорт в месяце N.

Если визуализировать описанный выше процесс, то месячная аудитория вашего продукта будет выглядеть следующим образом.

Каждый цвет на графике представляет собой когорту пользователей, которая пришла в определенный месяц. Общая аудитория продукта в конкретный месяц состоит из аудитории всех имеющихся когорт пользователей.

Расчет скользящей средней в Excel и прогнозирование

​ следующего года с​A13​ПРЕДСКАЗ​ базируется на порядке​ предполагаемую тенденцию на​Выполните одно из указанных​ 8, то при​ значения.​luxxx​.​

Использование скользящих средних в Excel

​ основных параметров предыдущего​ сравнительный анализ погрешностей.​ тенденция в динамике.​ номера месяцев, для​Если аргумент с новыми​ характеристику модели тренда​Спрогнозируем продажи, учитывая рост​ помощью линейного тренда.​и​Прогнозирование значений​ расположения значений X​ ближайшие месяцы.​ ниже действий.​ протаскивании вправо значения​Если требуется повысить точность​: Методов прогнозирования тьма!​Синтаксис функции следующий​ периода. Но выйти​

​После сопоставления таблиц с​Например, нужно спрогнозировать продажи​ которых функция рассчитает​ значениями x не​ посредством ТЕНДЕНЦИИ невозможно.​ объема и сезонность.​ Каждый месяц это​A14​тенденция​ в диаграмме. Для​Эта процедура предполагает, что​Если необходимо заполнить значениями​ будут возрастать, влево —​ прогноза, укажите дополнительные​zelencov​=ПРЕДСКАЗ(X; Известные_значения_Y; Известные_значения_X)​ за пределы известных​ отклонениями стало видно,​ на ноябрь. Исследователь​ данные для линейного​

​ указан, то функция​Опишем аргументы функции:​ На 3 месяца​ для нашего прогноза​.​Прогнозирование линейной зависимости.​ получения нужного результата​ диаграмма, основанная на​ ряда часть столбца,​ убывать.​

​ начальные значения.​: Спасибо.​где​ данных нельзя. Поэтому​

​ что для составления​ выбирает количество предыдущих​ тренда. Данные тоже​ считает его равным​Диапазон данных y. Обязательный​ вперед. Продлеваем номера​ 1 период (y).​

1. ​Если вам больше нравятся​РОСТ​ перед добавлением скользящего​ существующих данных, уже​ выберите вариант​Совет:​Перетащите маркер заполнения в​Я знаю, что​Х​ для долгосрочного прогнозирования​ прогноза по методу​
2. ​ месяцев для анализа​ фиксируем.​ аргументу с известными​
3. ​ аргумент. Массив известных​ периодов временного ряда​Уравнение линейного тренда:​
4. ​ формулы массива, используйте​Прогнозирование экспоненциальной зависимости.​ среднего, возможно, потребуется​ создана. Если это​по столбцам​ Чтобы управлять созданием ряда​ нужном направлении, чтобы​ методов прогнозирования много.​- точка во​ применяются другие способы.​ скользящей средней в​ (оптимальное число m​Новые значения x –​ значениями x. Если​ значений y для​ на 3 значения​y = bx​
5. ​ функцию​линейн​ отсортировать значения X.​ еще не сделано,​

​.​

​ вручную или заполнять​

​ заполнить ячейки возрастающими​ Просто думал может​ времени, для которой​Умение строить прогнозы, предсказывая​ Excel о тенденции​

​ членов скользящего среднего).​ номера месяцев, для​ и известные показатели​ уравнения y =​ в столбце I:​ + a​TREND​Построение линейного приближения.​Использование функции ПРЕДСКАЗ​ просмотрите раздел Создание​Если необходимо заполнить значениями​ ряд значений с​ или убывающими значениями.​

​ кто-нибудь сталкивался с​ мы делаем прогноз​ (хотя бы примерно!)​

Применение надстройки «Пакет анализа»

​ Прогнозом на ноябрь​ которых нужно спрогнозировать​

​ не заданы, то​ ax + b.​Рассчитаем значения тренда для​y — объемы продаж;​(ТЕНДЕНЦИЯ) для расчета​

​лгрфприбл​   . Функция ПРЕДСКАЗ вычисляет​ диаграмм.​ ряда часть строки,​ помощью клавиатуры, воспользуйтесь​Например, если ячейки C1:E1​ подобным вопросом и​Известные_значения_Y​ будущее развитие событий​ предпочтительнее модель двухмесячного​ будет среднее значение​ продажи.​ предполагается массив 1;​Диапазон значений x. Обязательный​ будущих периодов: изменим​

​x — номер периода;​ будущих продаж:​Построение экспоненциального приближения.​ или предсказывает будущее​Щелкните диаграмму.​

​ выберите вариант​ командой​ содержат начальные значения​ подскажет из личного​- известные нам​

​ — неотъемлемая и​ скользящего среднего. У​ параметров за m​Задаем аргумент «Конст»: 1.​ 2; 3; 4;…,​ аргумент, включающий массив​ в уравнении линейной​a — точка пересечения​{=TREND(B2:B11,A2:A11,A12:A14)}​При необходимости выполнить более​ значение по существующим​

​Выберите ряд данных, к​по строкам​

​Прогрессия​ 3, 5 и​ опыта.​ значения зависимой переменной​ очень важная часть​ нее минимальные ошибки​ предыдущих месяца.​ Функция при расчете​ соразмерный диапазону с​ уже известных для​

exceltable.com>

Вопрос по новым функциям Excel2016 (ПРЕДСКАЗ…)

​Данный пример наглядно демонстрирует​​ начинаются в 12:00,​​ качестве первого аргумента​​ ячейку или диапазон;​​ первого аргумента представлен​​Чтобы определить предполагаемую стоимость​​ интервал (вычисленных с​​Здесь можно изменить диапазон,​ вам будет использовать​ его созданием обобщить​ автоматически, поэтому ее​ интервал и не​ скобки, показывая, что​ анализе и т.д.​​Появились новые функции:​ применения функции ОТРЕЗОК.​Данная функция может быть​ принцип работы функции​ 16:00 и 21:00​​ следует передать массив​

​известные_значения_y – обязательный аргумент,​​ массив натуральных логарифмов​

​ бензина на оставшиеся​​ помощью функции ПРОГНОЗА.​ используемый для рядов​ статистических данных. Использование​ данные.​ текст может содержать​ должны быть нулевыми.​ это формула массива​

​Alexadra​​1. ПРЕДСКАЗ.ETS​

​ Пример использования для​​ использована для аппроксимации​ ТЕНДЕНЦИЯ.​ соответственно. Каждый фильм​

​ или ссылку на​​ характеризующий уже известные​ последующих номеров дней.​ дни используем следующую​ ETS. CONFINT). Эти​​ значений. Этот диапазон​ всех статистических данных​Выделите оба ряда данных.​ неточности и грамматические​ Сортировать массив значений​ {}. Чтобы удалить​

​: Спасибо, за ссылочку,​​2. ПРЕДСКАЗ.ETS.ДОВИНТЕРВАЛ​ построения линейной регрессии​ полиномиальных кривых.​​Функция ТЕНДЕНЦИЯ используется наряду​ имеет собственный рейтинг,​ диапазон ячеек со​ числовые значения зависимой​ Таким образом получаем​ функцию (как формулу​ столбцы отображаются только​ должен совпадать со​ дает более точные​Совет:​ ошибки. Для нас​ временной шкалы не​ формулу, выделите диапазон​ с удовольствием почитаю!​3. ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ​ — простейшего способа​ТЕНДЕНЦИЯ является формулой массива.​​ с прочими функциями​ в виде оценки​ значениями независимой переменной,​ переменной y. Может​ функцию логарифмического тренда,​ массива):​

​ в том случае,​​ значением параметра​ прогноза.​

planetaexcel.ru>

​ Если выделить ячейку в​

• Расчет kpi в excel примеры
• Сложные формулы в excel примеры
• Формула суммесли в excel примеры несколько условий
• Функции впр в excel примеры
• Бдсумм в excel примеры
• Функция выбор в excel примеры с несколькими условиями
• Формулы в excel 2010 самоучитель с примерами
• Функция если в excel примеры с несколькими условиями примеры
• Еслиошибка в excel примеры
• Функция счетесли в excel примеры
• Как пользоваться функцией если в excel примеры
• Предсказ excel

Реализация функции MS Excel «ПРЕДСКАЗ»

У кого-нибудь имеется готовая реализация функции на С#? Знаю как использовать функцию в своей программе через Microsoft.Office.Interop.Excel и WorksheetFunction. Но, хотелось бы, целиком на C#. Сам еще написать не пробовал, формулы не сложные вроде, но, вдруг у кого готовое решение завалялось.

Экспорт в Excel: Прекращена работа программы «Microsoft Excel»Файл сохраняется успешно, но поле строки excelApp.Quit(); Появляется окно ошибки Excel: .

Ошибка CS0019: Оператор «*» не может применяться к операндам типа «decimal» и «float»Здравствуйте! Писал приложение и наткнулся на интересную ошибку (честно говоря, я не совсем понимаю.

Переопределить операции «+» «=» «-» для экземпляров моего классаДобрый день. Мне нужно переопределить операции «+» «=» «-» для экземпляров моего класса. Я вижу это.

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

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

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

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

Вид исходной таблицы данных:

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

Описание аргументов:

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

Результат расчетов:

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

=СРЗНАЧ(B3:B33)

Результат:

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

Метод экспертных оценок

Экспертный метод позволяет получить самую субъективную оценку будущего денежного потока компании, поскольку основан на субъективных оценках экспертов (в роли которых выступают обычно сотрудники соответствующих подразделений компании). Преимуществом данного метода является то, что он может быть применен в условиях, когда исторических данных или технических средств для построения объективного прогноза не хватает, или в условиях полной неопределенности. В таком случае, например, сотрудники, отвечающие за собираемость дебиторской задолженности, составляют прогноз поступлений денежных средств от операционной деятельности с учетом качества дебиторской задолженности, сроков ее погашения и классифицируют ожидаемые поступления по курируемым клиентам и степени вероятности (базовый прогноз, оптимистичный и пессимистичный).

Как рассчитать прогноз по методу экспоненциального сглаживания в Excel?

Формула расчета прогноза проста:

Ŷ_t+1=k*Y_t +(1-k)* Ŷ_t

Где:

• Ŷ_t+1 – прогноз на следующий период t+1;
• Y_t – данные для прогноза за текущий период t (например, продажи по месяцам);
• k – коэффициент сглаживания ряда , k задается вами вручную и находится в диапазоне от 0 до 1, 0 < k < 1
• Ŷ_t – значение прогноза на текущий период t_. Причем в первый период (месяц, день…) Ŷ₁=Y₁, т.е. Ŷ_t в первый период равны продажам в этот период.

Прогноз по методу экспоненциального сглаживания = коэффициент сглаживания * последнее фактическое значение продаж + (1- коэффициент сглаживания)*предыдущий прогноз по методу экспоненциального сглаживания.

Важно отметить, что данная модель предполагает регулярный пересчет прогноза по окончании последнего периода и появлении новых данных для прогноза за последний период

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

1. Регулярную составляющую
2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

1. Тренда
2. Сезонности
3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

1. Тренд (Tt)
2. Сезонность (St)
3. Цикличность (Ct)
4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Рассчитываем прогноз продаж с учетом роста и сезонности:

1. Задаём период, на который мы хотим рассчитать прогноз. Для этого продлеваем номера периодов временного ряда на 2 года и 3 месяца.
2. Рассчитываем значения трена для будущих периодов. В уравнение y=bx+a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде (от 61 до 87). Получаем y-значения линейного тренда для каждого будущего периода (см. вложенный файл).
3. Рассчитываем прогноз. Для этого значения линейного тренда умножаем на коэффициенты сезонности.

Прогноз с учетом роста и сезонности готов.

Вы также можете руками корректировать прогноз, изменяя коэффициенты a и b линейного тренда y=bx+a, об этом подробно вы можете почитать в статье «О линейном тренде».

Для более точного прогнозирования продаж не достаточно учитывать рост и сезонность, необходимо также учесть еще дополнительные факторы, которые значительно влияют на объем продаж, такие как

• реклама,

• мероприятия по стимулированию сбыта,

• ввод новых продуктов,

• открытие новых направлений продаж,

• спец. клиенты с разовыми значительными закупками

и т.д., но об этом в следующих статьях.

Точных вам прогнозов!

С помощью программы Forecast4AC PRO вы сможете рассчитывать прогноз с учетом роста и сезонности для более, чем 5000 строк одновременно одним нажатием клавиши. Легко и быстро!

• Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel.
• 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
• Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений:

Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

Excel / Google Spreadsheet шаблон с моделью для прогнозирования аудитории, дохода и других показателей продукта с помощью когортного анализа

К этому моменту мы обсудили:

• Как сделать прогноз количества новых пользователей в будущем (размеры будущих когорт).
• Как сделать прогноз аудитории, дохода или другого показателя для конкретной когорты пользователей.
• Как показатели когорт пользователей, выделенных на основе даты их регистрации, складываются в общие показатели всего продукта.

Если вы поняли логику этих шагов, то дальше создание прогноза становится обычной технической задачей.

Пример шаблона для прогнозирования дохода продукта можно найти в этом .

В этом файле мы прогнозируем доход для продукта, который был запущен в январе 2015 года. Прогноз делается в октябре 2019 года. Все фактические данные в файле выделены синим цветом, а все прогнозные – желтым.

Создание прогноза работает следующим образом:

1. Сначала мы взяли наиболее старую когорту и посчитали Revenue этой когорты по месяцам (строка 11 в файле).
2. Потом мы нормировали Revenue по месяцам на размер когорты, то есть поделили данные с Revenue на количество пользователей в когорте (строка 12 в файле). Так мы получили Revenue Retention.
3. Далее мы построили прогноз числа новых пользователей продукта с октября 2019 года до месяца, до которого мы хотим сделать прогноз.
4. Далее на основе полученных на шаге 2 данных мы построили прогноз дохода для всех когорт продукта, выделенных на основе месяца прихода пользователей.
5. Теперь осталось лишь сложить значения когорт правильным образом, чтобы получить Revenue всего продукта (для этого мы будем складывать значения по диагонали в нашей таблице – см. в шаблоне).

Пример использования такого метода прогнозирования можно найти в следующей статье с оценкой перспектив Calm и других подписочных приложений после изменений в iOS 13.

Решение. Построение точечного и интервального прогнозов

Лабораторная работа №4

Построение точечного и интервального прогнозов.

Задача

По следующему временному ряду (табл. 1.) составить точечный и интервальный прогноз на 2012 г. с доверительной вероятностью Р=0,95.

Решение

1. По исходным данным строим точечную диаграмму (рис.1).

Рис. 1. Диаграмма, построенная по данным табл.1.

По характеру диаграммы ясно, что в качестве тренда можно использовать прямую.

2. Выводим на диаграмму линию и уравнение тренда (рис.2).

Для вывода линии и уравнения тренда навести курсор на график, щелкнуть правой кнопкой мыши, выбрать Добавить линию тренда, выбрать тип Линейная, поставить галочки для вывода уравнения на графике и вывода величины достоверности аппроксимации R^2.

Для выбора наиболее адекватного вида уравнения тренда используются и другие критерии. В программе Excel в качестве критерия адекватности математических функций, или, используя терминологию, принятую в Excel, величины достоверности аппроксимации, используется коэффициент детерминации R 2 , который вычисляется как отношение факторной дисперсии к общей дисперсии, т.е.

Если выбор вида тренда осуществляется с помощью критерия
, то выбирается тот тип трендового уравнения, для которого ве­личина
наибольшая.

Рис. 2. Линия тренда и ее параметры, выведенные на диаграмму исходных значений

3. В столбце С (рис.3) рассчитываем уровни ряда на основании уравнения тренда: y=4,6424t+62,876.

Затем рассчитываем по формуле

величину

t_α

4. В столбце D рассчитываем квадрат разности между исходными и расчетными значениями уровней временного ряда.

5. В ячейке D14 рассчитана сумма квадратов разности – 30,35.(графа 4). В ячейке D15 делим сумму на n-l=8, так как в данном примере число уровней ряда равно 10, а параметров в уравнении прямой – 2. Это число 3,79. В ячейке D16 — квадратный корень предыдущего числа – 1,95. Это и есть величина

F(x)=t_α=

Рис. 3. Расчет доверительного интервала прогноза

6. Находим точечное значение прогноза по линии тренда (рис.4). Для этого в ячейку A13 добавляем новый момент времени t=t(11) (соответствующий 2012г.), и в ячейке С13 автоматически появляется значение линии тренда при t=t(11) – это число 113,93. Теперь для получения интервального прогноза из точечного прогноза нужно вычесть и прибавить величину

t_α

Рис. 4. Расчет точечного прогноза и его доверительного интервала

На основании построенной модели временного ряда можно производить интерполяцию в том случае, когда нужно восстановить значения внутри ряда. Например, объем производства в 2006 году неизвестен. Этот год соответствует моменту времени t=5. Для этого достаточно найти значение лини тренда от момента времени t=5 и подставить в исходный ряд недостающее значение (рис. 5).

Рис. 5. Интерполяция данных на основании уравнения тренда

Предсказание размера будущих когорт продукта или предсказание будущего количества новых пользователей

Последний недостающий элемент для создания прогноза дохода, аудитории или любого другого интересующего вас показателя – это информация о размере будущих когорт пользователей, которые будут приходить в ваш продукт. То есть создание прогноза количества новых пользователей.

Универсального способа прогнозирования будущего количества новых пользователей не существует, так как модели роста разных продуктов кардинально отличаются.

Для решения этой задачи вам нужно будет построить прогноз числа новых пользователей для каждого дистрибуционного канала, основываясь на имеющихся рычагах воздействия и ограничениях каждого из них.

Определение коэффициентов модели

Строим график. По горизонтали видим отложенные месяцы, по вертикали объем продаж:

В Google Sheets выбираем Редактор диаграмм -> Дополнительные и ставим галочку возле Линии тренда. В настройках выбираем Ярлык — Уравнение и Показать R^2.

Если вы делаете все в MS Excel, то правой кнопкой мыши кликаем на график и в выпадающем меню выбираем «Добавить линию тренда».

По умолчанию строится линейная функция. Справа выбираем «Показывать уравнение на диаграмме» и «Величину достоверности аппроксимации R^2».

Вот, что получилось:

На графике мы видим уравнение функции:

y = 4856*x + 105104

Она описывает объем продаж в зависимости от номера месяца, на который мы хотим эти продажи спрогнозировать. Рядом видим коэффициент детерминации R^2, который говорит о качестве модели и на сколько хорошо она описывает наши продажи (Y). Чем ближе к 1, тем лучше.

У меня R^2 = 0,75. Это средний показатель, он говорит о том, что в модели не учтены какие-то другие значимые факторы помимо времени t, например, это может быть сезонность.

Способ расчета значений линейного тренда в Excel с помощью графика

Выделяем анализируемый объём продаж и строим график, где по оси Х — наш временной ряд (1, 2, 3… — январь, февраль, март …), по оси У – объёмы продаж. Добавляем линию тренда и уравнение тренда на график. Получаем уравнение тренда y=135134x+4594044

Для прогнозирования нам необходимо рассчитать значения линейного тренда, как для анализируемых значений, так и для будущих периодов. При расчете значений линейного тренде нам будут известны:

1. Время – значение по оси Х;
2. Значение “a” и “b” уравнения линейного тренда y(x)=a+bx;

Рассчитываем значения тренда для каждого периода времени от 1 до 25, а также для будущих периодов с 26 месяца до 36. Например, для 26 месяца значение тренда рассчитывается по следующей схеме: в уравнение подставляем x=26 и получаем y=135134*26+4594044=8107551

27-го y=135134*27+4594044=8242686

Способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ТЕНДЕНЦИЯ

Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

=ТЕНДЕНЦИЯ(известные значения y; известные значения x; новые значения x; конста)

Подставляем в формулу

1. известные значения y – это объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);
2. известные значения x – это номера периодов x для известных значений объёмов продаж y;
3. новые значения x – это номера периодов, для которых мы хотим рассчитать значения линейного тренда;
4. константа – ставим 1, необходимо для того, чтобы значения тренда рассчитывались с учетом коэффицента (a) для линейного тренда y=a+bx;

Для того чтобы рассчитать значения тренда для всего временного диапазона, в “новые значения x” вводим диапазон значений X, выделяем диапазон ячеек равный диапазону со значениями X с формулой в первой ячейке и нажимаем клавишу F2, а затем — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

Пример 2. Компания не так давно представила новейший продукт. С момента вывода на рынок раз в день ведется учет количества клиентов, купивших этот продукт. Представить, каким будет спрос в протяжении 5 следующих дней.

Вид начальной таблицы данных:

Как видно, в 1-ые деньки спрос был маленьким, потом он рос довольно большенными темпами, а в протяжении крайних 3-х дней изменялся некординально. Это свидетельствует о том, что главным фактором роста продаж сейчас является не расширение базы клиентов, а развитие продаж с неизменными клиентами. В таковых вариантах советуют употреблять не линейную регрессию, а логарифмический тренд, чтоб результаты прогнозов были наиболее точными.

Рассчитаем значения логарифмического тренда при помощи функции ПРЕДСКАЗ последующим методом:

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

Для сопоставления, произведем расчет с внедрением функции линейного тренда:

И для зрительного сравнительного анализа построим обычный график.

Как видно, функцию линейной регрессии следует употреблять в тех вариантах, когда наблюдается неизменный рост какой-нибудь величины. В этом случае функция логарифмического тренда дозволяет получить наиболее правдоподобные данные (наиболее наглядно при большем количестве данных).

Шаг 4

Имея рассчитанные значения S(t) и T(t) мы можем рассчитать прогнозные значения уровней ряда Y(t). Для этого накладываем уровни сезонности на тренд.

Теперь построим график известных значений Y(t) и спрогнозированных за 2018 год.

Вот мы и нашли спрогнозированные значения уровней продаж на 2018 год. Значения отражают возрастающую тенденцию и сезонные пики. Конечно, эти данные не дают 100% точности, ведь существует множество внешних воздействий, которые могут изменить направление тренда, поэтому к прогнозным значениям обычно строят доверительный интервал, это такой коридор, внутри которого могут колебаться прогнозные значения с заданной вероятностью (чаще всего выбирают 95%). Но об этом я расскажу в следующей статье.

MATCH function

Tip: Try using the new XMATCH function, an improved version of MATCH that works in any direction and returns exact matches by default, making it easier and more convenient to use than its predecessor.

The MATCH function searches for a specified item in a range of cells, and then returns the relative position of that item in the range. For example, if the range A1:A3 contains the values 5, 25, and 38, then the formula =MATCH(25,A1:A3,0) returns the number 2, because 25 is the second item in the range.

Tip: Use MATCH instead of one of the LOOKUP functions when you need the position of an item in a range instead of the item itself. For example, you might use the MATCH function to provide a value for the row_num argument of the INDEX function.

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

1. Регулярную составляющую
2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

1. Тренда
2. Сезонности
3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

1. Тренд (Tt)
2. Сезонность (St)
3. Цикличность (Ct)
4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Три подхода

Все модели можно разделить на три типа: а) Простые и наивные методы. К ним относится простая экстраполяция на основе среднего значения или темпа прироста, подбор коэффициентов сезонности или продолжение тренда. Эти методы подходят для быстрого прогноза «на коленке».б) Модели класса ARIMA. Особенности временных рядов заключается в том, что прошлые значения связаны с текущими и будущими. Для краткосрочного прогнозирования рядов с устойчивой структурой достаточно данных о продажах в прошлых периодах.в) Математическое моделирование. Используются в случаях когда прогнозируемая переменная сильно зависит от внешних факторов: погода, ключевая ставка ЦБ, рекламный бюджет, уровень цен… Подходы можно комбинировать для улучшения точности прогноза.

ОПРЕДЕЛЕНИЕВременной ряд (динамический ряд) — это значение признака, измеренного в хронологическом порядке через постоянные временные промежутки. Главная особенность динамических рядов в том, что они являются зависимыми. Предыдущие показатели связаны с текущими и будущими, а сам ряд можно разложить на компоненты:

• тренд;
• сезонность;
• цикличность;
• случайные отклонения.

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

​ — Добавить линию​ скачать данный пример:​ год.​ на графике (минимальный​ перенести их в​ Этот вид тренда​ статье Загрузка пакета​ существующие данные. Эти​ среднего.​ представит общие тенденции​В поле​ применяется метод наименьших​9, 27, 81​1, 3​ вниз).​​ установим галочки напротив​​ числа, на основании​ тренда (Add Trendline),​Умение строить прогнозы, предсказывая​

​В ячейке H2 найдем​ порог);​ другую ячейку. Как​ – линейный, подходит​ статистического анализа.​ функции могут возвращать​Примечания:​

​ продаж (рост, снижение​Шаг​ квадратов (y=mx+b).​2, 3​5, 7, 9​

​Таким образом, для прогнозирования​ пунктов «Показывать уравнение»​​ которых будет проводиться​​ но часто для​ (хотя бы примерно!)​ общий индекс сезонности​b — увеличение последующих​ это сделать, смотрите​ для данных, которые​Рассмотрим,​y​ ​ или стабилизацию) продемонстрирует​введите число, которое​Для получения экспоненциального тренда​

​4.5, 6.75, 10.125​100, 95​ будущих значений на​ и «Поместить величину​ вычисление.​ расчетов нам нужна​ будущее развитие событий​ через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).​ значений временного ряда.​ в статье «Как​ растут или падают​как построить график прогноза​-значения, соответствующие заданным​В поле​​ предполагаемую тенденцию на​​ определит значение шага​

​ к начальным значениям​

​Для прогнозирования экспоненциальной зависимости​

​90, 85​

• ​ основе имеющихся фактических​​ достоверности аппроксимации».​Диапазон значений x. Известные​ не линия, а​
• ​ — неотъемлемая и​​Спрогнозируем продажи, учитывая рост​Допустим у нас имеются​ сделать выбор в​
• ​ (увеличиваются или уменьшаются).​​ тренда в​x​Построен на ряде​ ближайшие месяцы.​

planetaexcel.ru>

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

​ функции значение х.​ с осью y​{=ТЕНДЕНЦИЯ(B2:B11;A2:A11;A12:A14)}​ сложный регрессионный анализ —​ значениям. Предсказываемое значение —​ которому нужно добавить​.​(вкладка​ 8, то при​luxxx​ (прибыль)​ любого современного бизнеса.​ прогнозирования (в сравнении​Задача. Проанализировать выручку предприятия​ значений тренда учтет​​ заданными параметрами y.​​ соотношения y =​ Для этого можно​ на графике (минимальный​

​Примечание:​ включая вычисление и​ это y-значение, соответствующее​ линия тренда или​В поле​Главная​ протаскивании вправо значения​

​:​Известные_значения_X​ Само-собой, это отдельная​ с трех- и​ за 11 месяцев​

​ коэффициент a.​Чтобы функция вернула массив,​​ ax + b​​ просто скопировать формулу​ порог);​Сначала выделите диапазон​ отображение остатков — можно​ заданному x-значению. Известные​ скользящее среднее.​Шаг​, группа​ будут возрастать, влево —​Павел​- известные нам​ весьма сложная наука​

​ четырехмесячной).​ и составить прогноз​Обратите внимание: диапазоны известных​ формулу нужно вводить​ значений x.​ из D2 в​b — увеличение последующих​E12:E14​ использовать средство регрессионного​ значения — это существующие​На вкладке​введите число, которое​Редактирование​ убывать.​​: Метод, который я​​ значения независимой переменной​

​ с кучей методов​

​Прогнозное значение выручки на​

​ на 12 месяц.​

• ​ значений соразмерны.​​ как формулу массива.​Новые значения x. Обязательный​ J2, J3, J4.​
• ​ значений временного ряда.​​. Затем введите формулу​ анализа в надстройке​ x- и y-значения;​
• ​Макет​​ определит значение шага​, кнопка​Совет:​ вам показал в​

planetaexcel.ru>