It berekkenjen fan it foarsizzingskrektenspersintaazje is in heul bekende taak om net allinich te dwaan foar de minsken dy't wurkje mei statistyk en gegevensanalyse, mar ek foar de minsken dy't wurkje mei gegevenswittenskip en masine learen. Yn dit artikel sille wy jo 4 fan 'e maklikste en effisjintste metoaden sjen litte hoe't jo berekkenje Prognose Accuracy Percentage yn Excel.

Download Workbook

Jo kinne hjirwei it fergese praktyk Excel-wurkboek downloade.

Yntroduksje ta Prognose Accuracy

Forecast Accuracy is de deviaasje tusken de prognostearre fraach en de werklike fraach . It wurdt ek wol Forecast Error neamd. As de flaters fan 'e foarige fraachprognoses korrekt wurde berekkene, kinne jo jo takomstige bedriuwsplaning oanpasse, lykas it ferheegjen fan jo tsjinstrate, it ferminderjen fan de stock-outs, it ferminderjen fan de kosten fan' e supply chain ensfh.

De krektens fan 'e prognose berekkenje is heul wichtich yn bedriuw, dus jo moatte in konsekwinte en betroubere metoade hawwe om de prognose maklik te skatten.

Yn dit artikel sille wy jo sjen litte hoe't jo de krektens fan 'e prognose kinne berekkenje persintaazje yn 'e 4 meast betroubere manieren. Mar foardat jo dy berekkeningsmetoaden sjen litte, moatte jo earst witte wat de eigentlike fraach is foar foarsizzing krektens.

Yntroduksje ta fraachFoarsizzing foar it berekkenjen fan prognoaze-krektenspersintaazje

fraachfoarsizzing of ferkeapfoarsizzing is in heul breed ûnderwerp. It doel fan dit artikel is om jo sjen te litten hoe't jo Prognoaze krektenspersintaazje yn Excel kinne berekkenje. Dus, hjir sille wy jo gewoan in koarting fan 'e fraachfoarsizzing jaan.

Oan 'e oare kant is Demand Forecast iets dat yn elke organisaasje net hiel gewoan is. Of sels as jo bedriuw ien hat, kinne jo dat net bewust wêze. As jo ​​bedriuw ERP of relatearre software hat, dan hawwe jo wierskynlik in prognose.

De formule om de Demand Forecast te berekkenjen is,

Troch dizze formule te ymplementearjen, kinne jo maklik de fraachprognose fan jo organisaasje fine.

4 Metoaden oer hoe te berekkenjen Prognoaze krektens persintaazje yn Excel

No't jo witte oer de Wurdige Forecast en de Demand Prognose , kinne jo begjinne mei de berekkening fan it Forecast Accuracy Percentage yn Excel.

De stappen om de Forecast Accuracy foar produkt per produkt yn Excel te berekkenjen wurde hjirûnder jûn.

Stappen:

• Earst gewoan de prognose ôflûke fan 'e fraach om de prognoseflater foar elk produkt te berekkenjen.
• Gebrûk dêrnei de ABS() -formule yn Excel om de absolute wearde fan te berekkenjende flater .
• Op it lêst dielje de absolute wearde fan 'e flater gewoan troch de fraach en fermannichfâldigje it mei 100 om it persintaazje fan 'e flater te berekkenjen by it produktnivo.

Al dizze berekkeningsstappen wurde hjirûnder werjûn foar in 2-moanne ferkeaphorizont.

Jo kinne de SUM() funksje om it Totaal fan alle attributen te berekkenjen by it berekkenjen fan it prognoaze krektens persintaazje yn Excel.

No, lykas jo al witte, binne dizze flaters by it item peil. Wy moatte no witte hoe't jo in algemiene yndikator krije kinne op basis fan dizze mjittingen.

Nei dizze seksje sille jo de 4 meast ienfâldige en meast brûkte wiskundige formules leare om foarsizzing te berekkenjen krektens persintaazjes yn Excel.

1. BIAS Forecast Accuracy/ Consistent Forecast Flater om Prognose Accuracy Persintaazje te berekkenjen

Foarsizzing BIAS is de analytyske ôfwiking tusken de werklike wearden en de skatte wearden .

Om de foarsizzingsnauwkeurigens te berekkenjen dielje gewoan de Totale Flater troch de Totale Demand .

Om te kontrolearjen oft de foarsizzing foar alle produkten oerskatte is ( BIAS > 0 ) of ûnderskatte ( BIAS < 0 ), kinne jo dizze metoade brûke.

Lês Mear: Hoe kinne jo winstpersintaazje berekkenje yn Excel (3)Metoaden)

2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) foar it berekkenjen fan prognosenakkuraatens yn Excel

In oare ienfâldige en effektive manier om prognoseflater te berekkenjen is it berekkenjen fan de Mean Absolute Percentage Error (MAPE) fan de foarsizzing. MAPE is definiearre as it gemiddelde fan de flaterpersintaazjes .

Om't MAPE in berekkening fan flaters is, betsjut in heech persintaazje min, en in leech persintaazje betsjut goed.

Wy riede it net oan dizze metoade as der gjin gewicht op hoemannichten of op wearden. Perioden fan hege fraach kinne maklik ûnderskatte wurde as jo folslein fertrouwe op dizze yndikator om jo prognosen te mjitten.

Lês mear: Berekkenje persintaazje mei Absolute Cell Reference yn Excel (4 Metoaden)

3. Mean Absolute Error (MAE)/ Mean Absolute Deviation (MAD)/ Weighted Absolute Percentage Error (WAPE)

Mean Absolute Error (MAE) of Mean Absolute Deviation ( MAD) of Weighted Absolute Percentage Error (WAPE) is it gemiddelde fan gewogen absolute flaters . Absolute wearde betsjut sels as it ferskil tusken de prognostearre fraach en de eigentlike fraach in negative wearde is, it wurdt posityf.

Om de Mean Absolute Error (MAE) fan 'e prognose te berekkenjen gewoan diel de Totale Absolute Error troch de Totale Demand .

Dizze metoade wurdt gewicht troch kwantiteit of wearde, wêrtroch it tige oanrikkemandearre is yn fraachplanning.

Der is lykwols ien neidiel oan dit metoade. Om't de fraachflater net evenredich is, wurket dizze metoade it bêste as jo wurkje oan ien produkt. As it brûkt wurdt op produkten mei ferskillende folumes, sil de útkomst krom wêze mei it produkt fan swierdere folumes.

Lês mear: Hoe kinne jo gewichtsverliespersintaazje berekkenje yn Excel (5) Metoaden)

4. Root Mean Squared Error (RMSE) foar it berekkenjen fan prognosenakkuraatens yn Excel

Root Mean Squared Error (RMSE) wurdt berekkene út de fjouwerkante woartel fan Mean Squared Error (MSE) ) of Mean Squared Deviation (MSD) .

Wy moatte de Squared Error (Flater^2) tafoegje foar elk produkt foar dizze yndikator. Dan kinne wy ​​de Mean Squared Error berekkenje . De Mean Squared Error (MSE) is de gemiddelde squared error foar elk produkt.

No't wy de wearde fan MSE hawwe, kinne wy ​​no de RMSE mjitte foar ús prognose.

Om de RMSE te berekkenjen, gewoan dielje de fjouwerkantswoartel fan MSE troch it gemiddelde fan 'e fraach .

De RMSE -yndikator is relatyf komplekser om resultaten út te fieren en te ekstrahearjen. Mar dizze formule sterk straft grutteflaters foarsizze.

Dit is ek in tige oan te rieden metoade, om't dizze metoade by steat is om berekkeningsfouten te negearjen en resultaten akkuraat te produsearjen.

Lês Mear: Hoe kinne jo Berekkenje winst-ferliespersintaazje yn Excel (mei maklike stappen)

Konklúzje

Ta it sluten liet dit artikel jo 4 maklike en brûkbere metoaden sjen hoe't jo berekkenje Prognose Accuracy Persintaazje yn Excel. Ik hoopje dat dit artikel tige foardielich foar jo west hat. Fiel jo frij om fragen te stellen oangeande it ûnderwerp.