Om die voorspelling akkuraatheid persentasie te bereken is 'n baie bekende taak om nie net te doen vir die mense wat met statistiek en data-analise werk nie, maar ook vir die mense wat met datawetenskap en masjienleer werk. In hierdie artikel sal ons vir jou 4 van die maklikste en doeltreffendste metodes wys hoe om vooruitskatting akkuraatheid persentasie te bereken in Excel.

Laai werkboek af

Jy kan die gratis oefen Excel-werkboek van hier af aflaai.

Inleiding tot voorspelling akkuraatheid

Voorspelling akkuraatheid is die afwyking tussen die voorspelde vraag en die werklike vraag . Dit word ook Voorspellingsfout genoem. As die foute van die vorige vraagvoorspellings korrek bereken word, stel dit jou in staat om jou toekomstige besigheidsbeplanning te wysig, soos om jou dienskoers te verhoog, die voorraad-outs te verminder, die koste van die voorsieningsketting ens. te verminder om dit meer suksesvol te maak.

Om voorspelling akkuraatheid te bereken is baie belangrik in besigheid, so jy moet 'n konsekwente en betroubare metode hê om die voorspelling maklik te skat.

In hierdie artikel sal ons jou wys hoe jy voorspelling akkuraatheid kan bereken persentasie op die 4 mees betroubare maniere. Maar voordat jy jou daardie berekeningsmetodes wys, moet jy eers weet wat die werklike vraag na voorspelling akkuraatheid is.

Inleiding tot VraagVoorspelling om voorspelling akkuraatheid persentasie te bereken

Vraagvoorspelling of Verkoopvoorspelling is 'n baie breë onderwerp. Die doel van hierdie artikel is om jou te wys hoe jy Voorspelling akkuraatheid persentasie in Excel kan bereken. So, hier sal ons jou net 'n opsomming gee van die vraagvoorspelling.

Aan die ander kant is Vraagvoorspelling iets wat nie baie algemeen in elke organisasie is nie. Of selfs as jou maatskappy enige het, is jy dalk nie bewus daarvan nie. As jou maatskappy ERP of verwante sagteware het, dan het jy heel waarskynlik 'n voorspelling.

Die formule om die Vraagvoorspelling te bereken is,

Deur hierdie formule te implementeer, kan jy maklik die vraagvoorspelling van jou organisasie uitvind.

4 Metodes oor hoe om te bereken Voorspelling akkuraatheid persentasie in Excel

Noudat jy weet van die Werklike Voorspelling en die aanvraagvoorspelling , kan jy begin met die berekening van die voorspelling akkuraatheid persentasie in Excel.

Die stappe om die voorspelling akkuraatheid vir produk volgens produk in Excel te bereken, word hieronder gegee.

Stappe:

• Aan die begin, trek eenvoudig die voorspelling van die aanvraag af om die voorspellingsfout vir elke produk te bereken.
• Daarna, gebruik die ABS() -formule in Excel om die absolute waarde vandie fout .
• Laastens deel eenvoudig die absolute waarde van die fout deur die vraag en vermenigvuldig dit met 100 om die persentasie van die fout te bereken by die produkvlak.

Al hierdie berekeninge se stappe word hieronder getoon vir 'n verkoopshorison van 2 maande.

Jy kan die <1 gebruik>SUM() funksie om die Totaal van al die eienskappe in die berekening van die voorspelling akkuraatheid persentasie in Excel te bereken.

Wel, soos jy reeds weet, is hierdie foute by die item vlak. Ons moet nou weet hoe om 'n algehele aanwyser op grond van hierdie metings te kry.

Na aanleiding van hierdie afdeling sal jy die 4 mees eenvoudige en mees algemene wiskundige formules leer om voorspelling te bereken akkuraatheid persentasies in Excel.

1. BIAS-voorspelling akkuraatheid/ konsekwente voorspellingsfout om voorspelling akkuraatheid persentasie te bereken

Voorspelling BIAS is die analitiese afwyking tussen die werklike waardes en die beraamde waardes .

Om die voorspelling akkuraatheid te bereken deel eenvoudig die Totale Fout deur die Totale Aanvraag .

Om te kyk of die voorspelling vir al die produkte oorskat is ( BIAS > 0 ) of onderskat ( BIAS < 0 ), kan jy hierdie metode gebruik.

Lees meer: Hoe om winspersentasie in Excel te bereken (3)Metodes)

2. Gemiddelde absolute persentasiefout (MAPE) om voorspelling akkuraatheid in Excel te bereken

Nog 'n eenvoudige en effektiewe manier om voorspellingsfout te bereken, is om die Gemiddelde absolute persentasiefout (MAPE) van die voorspelling. MAPE word gedefinieer as die gemiddelde van die foutpersentasies .

Aangesien MAPE 'n berekening van foute is, beteken 'n hoë persentasie sleg en 'n lae persentasie goed.

Ons beveel nie aan nie hierdie metode aangesien daar geen gewig op hoeveelhede of op waardes is nie. Tydperke van hoë aanvraag kan maklik onderskat word as jy ten volle op hierdie aanwyser staatmaak om jou voorspellings te meet.

Lees Meer: Bereken persentasie deur Absolute Selverwysing in Excel te gebruik (4 metodes)

3. Gemiddelde absolute fout (MAE)/ Gemiddelde Absolute Afwyking (MAD)/ Geweegde Absolute Persentasie Fout (WAPE)

Gemiddelde Absolute Fout (MAE) of Gemiddelde Absolute Afwyking ( MAD) of Geweegde Absolute Persentasie Fout (WAPE) is die gemiddelde van geweegde absolute foute . Absolute waarde beteken selfs wanneer die verskil tussen die voorspelde vraag en die werklike vraag 'n negatiewe waarde is, word dit positief.

Om die Gemiddelde Absolute Fout (MAE) van die voorspelling te bereken net deel die Totale Absolute Fout deur die Totale Aanvraag .

Hierdie metode word volgens hoeveelheid of waarde geweeg, wat dit sterk aanbeveel in aanvraagbeplanning.

Daar is egter een nadeel hieraan metode. Aangesien die vraagfout nie eweredig is nie, werk hierdie metode die beste wanneer aan een produk gewerk word. As dit op produkte met verskillende volumes gebruik word, sal die uitkoms skeef wees met die produk van swaarder volumes.

Lees Meer: Hoe om gewigsverliespersentasie in Excel te bereken (5) Metodes)

4. Wortel-gemiddelde-kwadraat-fout (RMSE) om voorspelling akkuraatheid in Excel te bereken

Root Mean Squared Error (RMSE) word bereken vanaf die vierkantswortel van Mean Squared Error (MSE) ) of Mean Squared Deviation (MSD) .

Ons moet die Squared Error (Fout^2) vir elke produk vir hierdie aanwyser byvoeg. Dan kan ons die Gemiddelde kwadraatfout bereken. Die Mean Squared Error (MSE) is die gemiddelde kwadraatfout vir elke produk.

Noudat ons die waarde van MSE het, kan ons nou die RMSE vir ons voorspelling meet.

Om die RMSE te bereken, net deel die vierkantswortel van MSE deur die gemiddelde van die aanvraag .

Die RMSE -aanwyser is relatief meer kompleks om resultate te implementeer en te onttrek. Maar hierdie formule straf groot sterkvoorspel foute.

Dit is ook 'n sterk aanbevole metode omdat hierdie metode in staat is om berekeningsfoute te ignoreer en resultate akkuraat te produseer.

Lees meer: Hoe om Bereken wen-verlies persentasie in Excel (met maklike stappe)

Gevolgtrekking

Om af te sluit, het hierdie artikel vir jou 4 maklike en nuttige metodes gewys hoe om bereken Voorspelling Akkuraatheid Persentasie in Excel. Ek hoop hierdie artikel was baie voordelig vir jou. Vra gerus enige vrae rakende die onderwerp.