جدول المحتويات
حساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ مهمة مألوفة جدًا لا يقتصر عملها فقط على الأشخاص الذين يعملون مع الإحصائيات وتحليل البيانات ولكن أيضًا للأشخاص الذين يعملون مع علم البيانات والتعلم الآلي. في هذه المقالة ، سنعرض لك 4 من أسهل الطرق وأكثرها فعالية لكيفية حساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ في Excel.
تنزيل المصنف
يمكنك تنزيل مصنف Excel التجريبي المجاني من هنا.
حساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ. xlsx
مقدمة في دقة التنبؤ
دقة التنبؤ هي الانحراف بين الطلب المتوقع والطلب الفعلي . ويسمى أيضًا خطأ التنبؤ . إذا تم حساب الأخطاء من توقعات الطلب السابقة بشكل صحيح ، فإنه يسمح لك بتعديل تخطيط عملك في المستقبل ، مثل زيادة معدل خدمتك ، وتقليل نفاد المخزون ، وتقليل تكلفة سلسلة التوريد وما إلى ذلك لجعلها أكثر نجاحًا.
يعد حساب دقة التوقعات أمرًا مهمًا للغاية في مجال الأعمال ، لذلك يجب أن يكون لديك طريقة متسقة وموثوقة لتقدير التوقعات بسهولة.
في هذه المقالة ، سنوضح لك كيف يمكنك حساب دقة التنبؤ النسبة المئوية في 4 طرق موثوقة. ولكن قبل أن تظهر لك طرق الحساب هذه ، أولاً ، عليك أن تعرف ما هو الطلب الفعلي في التنبؤ بدقة.
مقدمة في الطلبالتنبؤ لحساب نسبة دقة التنبؤ
التنبؤ بالطلب أو التنبؤ بالبيع هو موضوع واسع للغاية. الهدف من هذه المقالة هو توضيح كيف يمكنك حساب نسبة دقة التنبؤ في Excel. لذلك ، سنقدم لك هنا موجزًا عن التنبؤ بالطلب.
من ناحية أخرى ، يعد توقع الطلب أمرًا غير شائع جدًا في كل مؤسسة. أو حتى إذا كان لدى شركتك أي شيء ، فقد لا تكون على دراية بذلك. إذا كانت شركتك تمتلك نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو برنامج ذي صلة ، فمن المحتمل أن يكون لديك توقع.
الصيغة لحساب توقعات الطلب هي ،
توقعات الطلب = متوسط المبيعات X الموسمية X النمومن خلال تنفيذ هذه الصيغة ، يمكنك بسهولة معرفة توقعات الطلب لمؤسستك.
4 طرق حول كيفية الحساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ في Excel
الآن بعد أن تعرفت على الفعلي التنبؤ و توقعات الطلب ، يمكنك البدء حساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ في Excel.
فيما يلي خطوات حساب دقة التنبؤ لمنتج على حدة في Excel.
الخطوات:
- في البداية ، ببساطة طرح التنبؤ من الطلب لحساب خطأ التنبؤ لكل منتج.
- بعد ذلك ، استخدم الصيغة ABS () في Excel لحساب القيمة المطلقة لـالخطأ .
- أخيرًا ، ببساطة قسّم القيمة المطلقة للخطأ على الطلب واضربها في 100 لحساب النسبة للخطأ عند مستوى المنتج.
يتم عرض جميع خطوات الحسابات هذه أدناه لأفق مبيعات لمدة شهرين.
يمكنك استخدام دالة SUM () لحساب الإجمالي لجميع السمات في حساب نسبة دقة التنبؤ في Excel.
حسنًا ، كما تعلم بالفعل ، هذه الأخطاء موجودة في العنصر مستوى. نحتاج الآن إلى معرفة كيفية الحصول على مؤشر شامل بناءً على هذه القياسات.
بعد هذا القسم ، ستتعلم الصيغ الرياضية الأربعة الأكثر بساطة والأكثر استخدامًا من أجل حساب التوقعات نسب الدقة في Excel.
1. دقة التنبؤ BIAS / خطأ التنبؤ المتسق لحساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ
التنبؤ BIAS هو الانحراف التحليلي بين القيم الفعلية والقيم المقدرة .
لحساب دقة التنبؤ ببساطة قسمة الخطأ الإجمالي على إجمالي الطلب .
دقة التنبؤ BIAS = إجمالي الخطأ / إجمالي الطلب 
للتحقق مما إذا كان التنبؤ لجميع المنتجات مبالغًا في تقديره ( BIAS & gt؛ 0 ) أو التقليل من التقدير ( BIAS & lt؛ 0 ) ، يمكنك استخدام هذه الطريقة.
اقرأ المزيد: كيفية حساب نسبة الربح في Excel (3الطرق)
2. متوسط الخطأ المطلق في النسبة المئوية (MAPE) لحساب دقة التنبؤ في Excel
هناك طريقة أخرى بسيطة وفعالة لحساب خطأ التنبؤ وهي حساب متوسط الخطأ المطلق للنسبة المئوية (MAPE) من تنبؤ بالمناخ. يتم تعريف MAPE على أنه المتوسط لنسب الخطأ .
MAPE = متوسط نسبة الخطأ 
نظرًا لأن MAPE عبارة عن حساب للأخطاء ، النسبة المئوية العالية تعني خطأ ، والنسبة المئوية المنخفضة تعني الخير.
لا نوصي هذه الطريقة حيث لا يوجد ترجيح للكميات أو القيم. يمكن بسهولة التقليل من فترات ارتفاع الطلب إذا كنت تعتمد بشكل كامل على هذا المؤشر لقياس توقعاتك.
اقرأ المزيد: احسب النسبة المئوية باستخدام مرجع الخلية المطلق في Excel (4 طرق)
3. متوسط الخطأ المطلق (MAE) / متوسط الانحراف المطلق (MAD) / النسبة المئوية للخطأ المطلق الموزون (WAPE)
متوسط الخطأ المطلق (MAE) أو متوسط الانحراف المطلق ( MAD) أو خطأ النسبة المئوية المطلقة الموزونة (WAPE) هو متوسط الأخطاء المطلقة الموزونة . تعني القيمة المطلقة أنه حتى عندما يكون الفرق بين الطلب المتوقع والطلب الفعلي قيمة سالبة ، فإنه يصبح موجبًا.
لحساب متوسط الخطأ المطلق (MAE) للتنبؤ فقط قسّم إجمالي الخطأ المطلق على إجمالي الطلب .
MAE = إجمالي المطلقخطأ / إجمالي الطلب 
هذه الطريقة مرجحة بالكمية أو القيمة ، مما يجعلها موصى بها بشدة في تخطيط الطلب.
ومع ذلك ، هناك عيب واحد لهذا طريقة. نظرًا لأن خطأ الطلب ليس متناسبًا ، فإن هذه الطريقة تعمل بشكل أفضل عند العمل على منتج واحد. إذا تم استخدامه على منتجات ذات أحجام مختلفة ، فسيتم تعديل النتيجة بمنتج الأحجام الثقيلة.
اقرأ المزيد: كيفية حساب نسبة فقدان الوزن في Excel (5 الطرق)
4. متوسط الخطأ التربيعي الجذر (RMSE) لحساب دقة التنبؤ في Excel
يتم حساب الخطأ التربيعي المتوسط الجذر (RMSE) من الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ التربيعي (MSE) ) أو متوسط الانحراف التربيعي (MSD) .
نحتاج إلى إضافة خطأ مربع (خطأ ^ 2) لكل منتج لهذا المؤشر. ثم يمكننا حساب متوسط الخطأ التربيعي . متوسط الخطأ التربيعي (MSE) هو متوسط الخطأ التربيعي لكل منتج.
MSE = متوسط الخطأ التربيعيالآن بعد أن أصبح لدينا قيمة MSE ، يمكننا الآن قياس RMSE لتوقعاتنا.
لحساب RMSE ، فقط قسّم الجذر التربيعي لـ MSE على متوسط الطلب .
RMSE = الجذر التربيعي لـ MSE / متوسط الطلب 
مؤشر RMSE أكثر تعقيدًا نسبيًا في تنفيذ واستخراج النتائج. لكن هذه الصيغة تعاقب بشدة كبيرةتوقع الأخطاء.
هذه أيضًا طريقة موصى بها بشدة لأن هذه الطريقة قادرة على تجاهل أخطاء الحساب وإعطاء النتائج بدقة.
اقرأ المزيد: كيف احسب نسبة خسارة الفوز في Excel (بخطوات سهلة)
الخاتمة
في الختام ، أوضحت لك هذه المقالة 4 طرق سهلة ومفيدة لكيفية حساب النسبة المئوية لدقة التنبؤ في Excel. آمل أن يكون هذا المقال مفيدًا جدًا لك. لا تتردد في طرح أي أسئلة بخصوص الموضوع.
