Calcularea Procentul de acuratețe a previziunilor este o sarcină foarte familiară de făcut nu numai pentru persoanele care lucrează cu statistica și analiza datelor, ci și pentru cei care lucrează cu știința datelor și învățarea automată. În acest articol, vă vom arăta 4 dintre cele mai simple și eficiente metode de a calculați procentul de precizie a previziunilor în Excel.

Descărcați caietul de lucru

Puteți descărca gratuit caietul de lucru Excel de practică de aici.

Introducere în acuratețea previziunilor

Precizia previziunilor este abaterea dintre cererea prognozată și cererea reală Se mai numește și Eroare de prognoză În cazul în care erorile din previziunile anterioare ale cererii sunt calculate corect, vă permite să vă modificați planificarea viitoare a activității, cum ar fi creșterea ratei de servire, reducerea stocurilor, reducerea costului lanțului de aprovizionare etc. pentru a avea mai mult succes.

Calcularea acurateței previziunilor este foarte importantă în afaceri, așa că trebuie să aveți o metodă coerentă și fiabilă pentru a estima cu ușurință previziunile.

În acest articol, vă vom arăta cum puteți calcula procentul de acuratețe a previziunilor în cele mai fiabile 4 moduri. Dar înainte de a vă arăta aceste metode de calcul, mai întâi trebuie să știți care este cererea reală în acuratețea previziunilor.

Introducere în prognoza cererii pentru a calcula procentajul de precizie a prognozei

Prognoza cererii sau Previziuni de vânzare este un subiect foarte vast. Scopul acestui articol este de a vă arăta cum puteți calcula Procentul de acuratețe a previziunilor Așadar, aici vă vom oferi doar o scurtă prezentare a prognozei cererii.

Pe de altă parte, Previziuni privind cererea este un lucru care nu este foarte comun în fiecare organizație. Sau chiar dacă compania dvs. are, s-ar putea să nu fiți conștient de acest lucru. Dacă compania dvs. are un ERP sau un software conex, atunci cel mai probabil aveți o previziune.

Formula de calcul al Previziuni privind cererea este,

Prin punerea în aplicare a acestei formule, puteți afla cu ușurință prognoza cererii organizației dumneavoastră.

4 Metode de calculare a procentajului de precizie a previziunilor în Excel

Acum că știți despre Actual Previziuni și Previziuni privind cererea , puteți începe să calculați valoarea Procentul de acuratețe a previziunilor în Excel.

Etapele de calcul al Precizia previziunilor pentru fiecare produs în parte în Excel sunt prezentate mai jos.

Pași:

• La început, pur și simplu se scade prognoza din cerere pentru a calcula eroare de prognoză pentru fiecare produs.
• După aceea, folosiți funcția ABS() formula în Excel pentru a calcula valoarea absolută a erorii .
• În cele din urmă, pur și simplu se împarte valoarea absolută a erorii la cerere și se înmulțește cu 100 pentru a calcula procentul de eroare la nivel de produs.

Toate etapele acestor calcule sunt prezentate mai jos pentru un orizont de vânzare de 2 luni.

Puteți utiliza Funcția SUM() pentru a calcula Total a tuturor atributelor în calcularea procentului de precizie a previziunilor în Excel.

Ei bine, după cum știți deja, aceste erori sunt la nivel de element. Acum trebuie să știm cum să obținem un indicator global pe baza acestor măsurători.

În urma acestei secțiuni, veți învăța cele 4 formule matematice cele mai simple și mai frecvent utilizate pentru a să calculeze procentele de acuratețe a previziunilor în Excel.

1. Precizia previziunilor BIAS/Eroarea previziunilor consecvente pentru a calcula procentul de precizie a previziunilor

Predicția BIAS este valoarea analitică abaterea dintre valorile reale și valorile estimate .

Pentru a calcula acuratețea previziunilor pur și simplu se împarte Eroarea totală la Cererea totală .

Pentru a verifica dacă predicția pentru toate produsele este supraestimat ( BIAS> 0 ) sau subestimat ( BIAS <0 ), puteți utiliza această metodă.

Citește mai mult: Cum să calculați procentul de profit în Excel (3 metode)

2. Eroare procentuală absolută medie (MAPE) pentru a calcula acuratețea previziunilor în Excel

Un alt mod simplu și eficient de a calcula eroarea de prognoză este de a calcula Eroare procentuală absolută medie (MAPE) de prognoză. MAPE este definit ca fiind medie a procentelor de eroare .

Ca MAPE este un calcul al erorilor, un procent mare înseamnă că este rău, iar un procent mic înseamnă că este bun.

Nu recomandăm această metodă, deoarece nu există o pondere a cantităților sau a valorilor. Perioadele de cerere ridicată pot fi ușor subestimate dacă vă bazați în totalitate pe acest indicator pentru a vă măsura previziunile.

Citește mai mult: Calculați procentajul utilizând referința absolută a celulei în Excel (4 metode)

3. Eroare medie absolută (MAE)/Deviație medie absolută (MAD)/Eroare procentuală absolută ponderată (WAPE)

Eroare medie absolută (MAE) sau Abaterea medie absolută (MAD) sau Eroare procentuală absolută ponderată (WAPE) este media erorilor absolute ponderate Valoarea absolută înseamnă că, chiar și atunci când diferența dintre cererea prognozată și cererea reală este o valoare negativă, aceasta devine pozitivă.

Pentru a calcula Eroare medie absolută (MAE) de prognoză doar se împarte eroarea absolută totală la cererea totală .

Această metodă este ponderată în funcție de cantitate sau valoare, ceea ce o face foarte recomandată în planificarea cererii.

Cu toate acestea, există un dezavantaj al acestei metode. Deoarece eroarea de cerere nu este proporțională, această metodă funcționează cel mai bine atunci când se lucrează pe un singur produs. Dacă este utilizată pe produse cu volume diferite, rezultatul va fi strâmb cu produsul cu volume mai mari.

Citește mai mult: Cum să calculați procentul de pierdere în greutate în Excel (5 metode)

4. Eroarea pătratică medie pătratică (RMSE) pentru a calcula acuratețea previziunilor în Excel

Eroare pătratică medie pătratică (RMSE) se calculează din rădăcina pătrată a erorii pătratice medii (MSE) sau Abaterea medie pătratică (MSD) .

Trebuie să adăugăm Eroare pătrată (Error^2) pentru fiecare produs pentru acest indicator. Apoi putem calcula valoarea Eroare medie pătrată . Eroare pătratică medie (MSE) este eroarea medie pătrată pentru fiecare produs.

Acum că avem valoarea lui MSE , putem măsura acum RMSE pentru prognoza noastră.

Pentru a calcula RMSE , doar se împarte rădăcina pătrată a MSE la media cererii .

The RMSE este comparativ mai complexă pentru a fi implementată și pentru a extrage rezultate. Dar această formulă penalizează puternic erorile mari de prognoză.

Aceasta este, de asemenea, o metodă foarte recomandată, deoarece este capabilă să ignore erorile de calcul și să producă rezultate precise.

Citește mai mult: Cum se calculează procentajul de câștig-pierdere în Excel (cu pași simpli)

Concluzie

În concluzie, acest articol v-a arătat 4 metode ușoare și utile cum să calculați Procentul de precizie a previziunilor în Excel. Sper că acest articol v-a fost de mare folos. Nu ezitați să îmi adresați orice întrebare referitoare la acest subiect.