Vvmebel.com

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

Прогнозирование и оптимизация в microsoft excel

Создание прогноза в Excel для Windows

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

Создание прогноза

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

ряд значений даты или времени для временной шкалы;

ряд соответствующих значений показателя.

Эти значения будут предсказаны для дат в будущем.

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

Выделите оба ряда данных.

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

На вкладке Данные в группе Прогноз нажмите кнопку Лист прогноза.

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

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

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

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

Настройка прогноза

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

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

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

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

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

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

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

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

Диапазон временной шкалы

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

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

Заполнить отсутствующие точки с помощью

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

Объединение дубликатов с помощью

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

Включить статистические данные прогноза

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

Читать еще:  Как узнать серию видеокарты nvidia geforce

Формулы, используемые при прогнозировании

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

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

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

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

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

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

Скачайте пример книги.

Дополнительные сведения

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

См. также:

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

Оптимизация и прогнозирование в Excel. Анализ. Модели прогнозирования Excel. Прогнозирование рядов в Excel

На семинаре предлагается набор самых востребованных методов прогнозирования, реализованных в Microsoft Excel.

Целевая аудитория: сотрудники, имеющие базовые навыки работы в приложении MS Excel.

Специалисты по стратегическому и оперативному планированию, маркетологи, аналитики, экономисты, бренд-менеджеры, руководители отделов продаж, все заинтересованные лица.

Цель семинара: сформировать умения и закрепить практические навыки, необходимые для максимально эффективного решения производственных задач, требующих использования в работе MS Excel.

Вы сможете самостоятельно использовать:

  • многофакторный регрессионный анализ,
  • методы оценки эффектов от проведенных акций,
  • прогнозирование временного ряда на основе тренда, сезонности и автокорреляционной компоненты,
  • экспоненциальное сглаживание.

Цель: Научиться разбивать временной ряд на компоненты (тренд, сезонность). Разобраться в базовых понятиях. Освоить построение прогноза с помощью экспоненциального сглаживания.

Содержание:

  • Базовые понятия, используемые в методах прогнозирования.
  • Особенности данных, которые мы используем при построении прогнозов.
  • Временная структура ряда и компоненты временного ряда.
  • 5 основных стадий построения прогноза.
  • Графические инструменты, используемые в анализе временных рядов: график временного ряда, гистограмма, диаграмма рассеяния, ящик с усами.
  • Описательные статистики.
  • Критерии качества прогнозов: MAD, MAPE, MSE.
  • Использование ряда исходных продаж и ряда прироста продаж для построения прогнозов.
  • Выделение компонент временного ряда.
  • Тренд, виды трендов, методы выявления трендов.
  • Способы учета тренда при построении прогноза.
  • Сезонность, виды сезонности, способы обнаружения сезонной компоненты.
  • Модели экспоненциального сглаживания, выбор вида тренда и сезонности.
  • Требования к исходным данным.
  • Оценка коэффициентов при построении модели, выбор коэффициентов с использованием экспертных оценок.
  • Интерпретация выбранной модели.
  • Оценка качества построенной модели.
  • Пути улучшения качества модели.
  • Построение прогноза методом экспоненциального сглаживания.

Тренировочное задание по теме

Результат:

  • Алгоритм оценки качества прогноза и качества модели
  • Алгоритм построения прогноза с помощью экспоненциального сглаживания
  • Обобщенный пошаговый алгоритм построения прогноза

Блок 2

Цель: Научится строить прогнозы с учетом факторов. Освоить алгоритм выделения и учета сезонной составляющей.

Содержание:

  • Метод сезонной декомпозиции для разложения временного ряда на составляющие.
  • Использование результатов сезонной декомпозиции при построении прогнозов.
  • Требования к исходным данным при использовании сезонной декомпозиции.
  • Минимальная длина ряда.
  • Понятие корреляции и автокорреляции.
  • Авторегрессионные модели.
  • Графики автокорреляций и частных автокорреляций.
  • Особенности использования авторегрессии.
  • Анализ результатов авторегрессии и построение прогноза.
  • Учет сезонности в авторегрессии.
  • Проверка влияния факторов.
  • Факторы, влияющие на продажи с запаздыванием.
  • Выявления периода задержки с помощью кросс-корреляций.
  • Особенности учета влияния факторов с запаздыванием при построении прогнозов.

Тренировочное задание по теме

Результат:

  • Алгоритм выделения из ряда его компонент на основе сезонной декомпозиции
  • Алгоритм построения авторегрессионных моделей

! Предварительная подготовка : Желательно заранее прислать наиболее острые и волнующие вопросы из тех, что будут освещаться на семинаре. Это сэкономит время и сделает семинар более практичным.

Методы и формы работы
Семинар является формой активного обучения, целью которого является передача знаний тренера слушателям, получение и развитие практических знаний и навыков при непосредственном выполнении заданий и решении задач, аналогичных производственным.
Во время тренинга каждый слушатель под руководством тренера выполняет практические задания по темам курса на компьютере с установленной программой MS Excel. В процессе работы предусматриваются ответы на соответствующие теме вопросы участников.

Читать еще:  Как узнать тип видеокарты на ноутбуке

В стоимость входят кофе-паузы, раздаточные материалы, сертификат, др. Бесплатно содействуем в бронировании гостиницы для иногородних участников.

Тренинг «Прогнозирование и оптимизация в Microsoft Excel» (1 день)

Освойте приемы прогнозирования, оптимизации и «прокачки» сценариев в бизнес-моделях для увеличения прибыли и сокращения расходов.

Для кого этот тренинг

Этот тренинг целиком и полностью предназначен для уже достаточно опытных пользователей Excel, которые в своей работе часто сталкиваются с бюджетированием, управлением ресурсами компании, оценкой инвестиций, прогнозами на ближайшее и среднее будущее, статистической оценкой данных. Чаще всего, это менеджеры среднего и высшего звена, аналитики, маркетологи, экономисты и другие специалисты похожих направленностей.

После этого тренинга вы.

  • Научитесь прогнозировать развитие ситуации (продажи, рынки, курс) с учетом динамики и сезонности разными способами.
  • Сможете разными способами подбирать оптимальные значения на входе в бизнес-модель (бюджет, бизнес-план, логистика), чтобы выжать из нее максимальную прибыль и сэкономить ресурсы.
  • Освоите механизм «прокачки» нескольких сценариев (оптимистичный бюджет, пессимистичный бюджет и т.д.) и выбора лучшего из них.
  • Научитесь выполнять анализ чувствительности для ваших финансовых расчетов («. а если завтра курс подскочит до 80? а если до 100? а если нефть упадет до 30?»)

Программа тренинга

Модуль 1. Прогнозирование

В этом модуле мы подробно разберем несколько способов анализа трендов, учета сезонности и составления прогнозов на будущее, используя встроенные функции Microsoft Excel, а именно:

  • рассмотрим основные понятия описательной статистики, их практический смысл и способы расчета в Excel
  • составление краткосрочных прогнозов методом скользящего среднего и экспоненциальным сглаживанием
  • различные виды выявления тренда методом линейной регрессии (экспоненциальный, линейный, логарифмический тренды), расчет коэффициентов трендов для разных случаев
  • многопараметрическое прогнозирование методом наименьших квадратов для учета нескольких влияющих факторов
  • прогнозирование с учетом сезонности

Модуль 2. Моделирование бизнес-сценариев

Как «прокачать» несколько разных вариантов развития событий? Оптимистический и пессимистический варианты бюджета? Ценовую политику? Оценить инвестиционную привлекательность проектов? Для этого подробно изучим:

  • Моделирование нескольких версий бюджета / бизнес-плана с помощью Сценариев (Scenario Manager)
  • Анализ чувствительности с помощью Таблицы подстановок (Data table)
  • Проверка гипотез в бизнес-задачах

Модуль 3. Функции дисконтирования

  • Оценка будущей прибыльности проекта с помощью финансовых функций дисконтирования ВСД и ЧПС(NPV, IRR) и кредитования ПЛТ и БС (PMT, FV)
  • Сложные случаи расчета дисконтирования с неравномерными денежными потоками

Модуль 4. Подбор и оптимизация бизнес-моделей

Этот модуль научит вас грамотно использовать мощные оптимизационные инструменты, имеющиеся в Excel. А именно — функцию Подбор параметра (Goal seek) и надстройку Поиск решения (Solver), для решения таких практических задач многопараметрической оптимизации, как:

  • подбор параметров кредита
  • составление сбалансированного инвестиционного портфеля
  • задачи логистики (задача коммивояжера, транспортная задача, оптимальная загрузка транспорта и т.д.)
  • задача управления запасами и производством
  • оптимизация рабочих расписаний и назначения задач в управлении проектами

Бонусы

Каждый участник тренинга получит:

  • методическое пособие со всеми материалами курса и пошаговым описанием всех основных тем и заданий в тренинге
  • готовые образцы всех примеров, отчетов и функций, которые вы легко сможете адаптировать к своим задачам
  • все макросы и надстройки, использующиеся в тренинге
  • удобные шпаргалки по горячим клавишам и всем функциям Excel

Заинтересовались? Хотите получить более подробную информацию о условиях проведения такого тренинга? Тогда выберите ваш вариант:

Знания в формате 4 и 5

Меню навигации

Пользовательские ссылки

Информация о пользователе

Вы здесь » Знания в формате 4 и 5 » 11 класс (Семакин И.Г.) » П/р № 3.17. Прогнозирование в Microsoft Excel

П/р № 3.17. Прогнозирование в Microsoft Excel

Сообщений 1 страница 3 из 3

Поделиться12013-02-07 08:40:54

  • Автор: Евгений Александрович
  • Администратор
  • Зарегистрирован: 2012-02-01
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 468
  • Провел на форуме:
    25 дней 9 часов
  • Последний визит:
    2020-03-24 11:56:30

Цель работы: освоение приемов прогнозирования количественных характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции.
Используемое программное обеспечение: табличный процессор Microsoft Excel.

Задание 1

Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа равной 3 мг/куб. м. методом восстановления значения, воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.

1. Построить следующую электронную таблицу:

2. Подставить в ячейку А2 значение концентрации угарного газа, равного 3 мг/куб. м. В результате получим:

Справочная информация

Число, получаемое по формуле в ячейке В2, на самом деле является дробным. Однако не имеет смысла считать число людей, даже среднее, в дробных величинах. Дробная часть удалена — в формате вывода числа указано 0 цифр после запятой.

Задание 2

Читать еще:  Как узнать какая видеокарта мне подойдет

Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа равной б мг/куб. м. методом графической экстраполяции у воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.
1. Выполнить построение квадратичного тренда по алгоритму, описанному в предыдущей работе, добавив в него следующее действие:
=> на вкладке Параметры в области Прогноз в строке вперед на установить 2 единицы.

Здесь имеются в виду единицы используемого масштаба по горизонтальной оси.

Полученный график приведен на рисунке.

2. Оценить приблизительно на полученном графике значение функции при значении аргумента, равном 6.

Задание для самостоятельного выполнения на получение регрессионных зависимостей

В следующей таблице приводится прогноз средней дневной температуры на последнюю неделю мая в различных городах европейской части России. Названия городов расставлены в алфавитном порядке. Указана также географическая широта этих городов. Построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию.

Прогнозирование в MS Excel

Прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование. Использование электронных таблиц MS EXCEL для решения экономических задач. Учет затрат на вспомогательные материалы. Этапы построения диаграмм.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития. Социально-экономическое предвидение основных направлений общественного развития предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости.

Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

Особую роль в современном менеджменте играет прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование в качестве системы мер, необходимых для преодоления отклонения прогнозируемых итогов от установленных параметров.

Органической частью планирования является составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития хозяйственной структуры, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей сре-дой. Вся как плановая, так и практическая работа в организации связана с необходимостью прогнозирования.

Иногда нам хочется знать, «что будет» заранее. Это облегчает принятие предстоящих решений в свою пользу. Как принято говорить, «подстелить соломку».

В науке предвидение называют прогнозированием. Основой прогнозирования являются наблюдения. Точнее, не сами наблюдения, а числовые значения неких состояний наблюдаемого явления. Например, курс ценных бумаг. Фиксируя значения курса во времени, мы получим табличное описание процесса изменения курса. Понятно, что если описать аналитически этот процесс, то есть поставить ему в соответствие некую функциональную зависимость

где х — некий момент времени, то ПРОГНОЗ будет не что иное, как значение f(x) в некоторый наперед заданный момент времени х.

При обработке статистических данных в демографии, маркетинге, при анализе экономических показателей иногда возникает вопрос: «Как часто среди наблюдаемых результатов встречаются значения, входящие в некоторый диапазон?».

Этот вопрос не является праздным. Ответив на него. можно выработать правильную линию поведения в будущем. Например, спланировать объем выпуска продукции фабрики верхней одежды на основе анализа распределения населения некоторого региона по росту.

Заполните данными рабочий лист электронной таблицы, как показано ниже.

Используя функцию ЧАСТОТА(данные; интервалы), где данные — это множество значений блока A3:D10, а интервалы — блока E3:E9, определим число людей в группах.

Поскольку этих групп на одну больше числа интервалов, то:

выделите блок F3:F10;

введите ее, нажав комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Результат анализа будет следующим:

Он показывает, например, что в данном регионе все люди выше 140 см. Людей ростом от 140 см до 150 см — четверо и т.д.

Выполнив подобный анализ, фабрика для обеспечения региона может определить рациональный план выпуска одежды разных размеров. Например, из анализа ясно, что не следует выпускать одежду для людей, чей рост не превосходит 140 см.

Использование электронных таблиц MS EXCEL для решения экономических задач

Задание №1. Создание таблиц, расчет по формулам, построение диаграмм

Вариант А. Учет затрат на вспомогательные материалы

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector