पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना करना न केवल आंकड़ों और डेटा विश्लेषण के साथ काम करने वाले लोगों के लिए बल्कि डेटा विज्ञान और मशीन सीखने के साथ काम करने वाले लोगों के लिए भी एक बहुत ही परिचित कार्य है। इस लेख में, हम आपको एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना करने के 4 सबसे आसान और कुशल तरीके दिखाएंगे।

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पूर्वानुमान सटीकता का परिचय

पूर्वानुमान की सटीकता अनुमानित मांग और वास्तविक मांग के बीच का विचलन है। इसे पूर्वानुमान त्रुटि भी कहा जाता है। यदि पिछली मांग के पूर्वानुमानों की त्रुटियों की सही गणना की जाती है, तो यह आपको अपनी भविष्य की व्यावसायिक योजना को संशोधित करने की अनुमति देता है, जैसे आपकी सेवा दर में वृद्धि, स्टॉक-आउट को कम करना, आपूर्ति श्रृंखला की लागत को कम करना आदि। इसे और अधिक सफल बनाने के लिए।

भविष्यवाणी की सटीकता की गणना व्यवसाय में बहुत महत्वपूर्ण है, इसलिए आपके पास पूर्वानुमान का आसानी से अनुमान लगाने के लिए एक सुसंगत और विश्वसनीय तरीका होना चाहिए।

इस लेख में, हम आपको दिखाएंगे कि आप पूर्वानुमान सटीकता की गणना कैसे कर सकते हैं 4 सबसे विश्वसनीय तरीकों से प्रतिशत। लेकिन आपको उन गणना विधियों को दिखाने से पहले, पहले आपको यह जानना होगा कि पूर्वानुमान सटीकता में वास्तविक मांग क्या है।

मांग का परिचयपूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना करने के लिए पूर्वानुमान

मांग पूर्वानुमान या बिक्री पूर्वानुमान एक बहुत व्यापक विषय है। इस लेख का लक्ष्य आपको यह दिखाना है कि आप एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना कैसे कर सकते हैं। इसलिए, यहां हम आपको केवल मांग पूर्वानुमान का एक संक्षिप्त विवरण प्रदान करेंगे।

दूसरी ओर, मांग पूर्वानुमान कुछ ऐसा है जो हर संगठन में बहुत सामान्य नहीं है। या भले ही आपकी कंपनी के पास कोई हो, हो सकता है कि आपको इसकी जानकारी न हो। यदि आपकी कंपनी के पास ईआरपी या संबंधित सॉफ्टवेयर है, तो शायद आपके पास एक पूर्वानुमान है।

मांग पूर्वानुमान की गणना करने का सूत्र है,

इस फॉर्मूले को लागू करके, आप आसानी से अपने संगठन की डिमांड फोरकास्ट का पता लगा सकते हैं।

कैलकुलेट करने के तरीके पर 4 तरीके एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत

अब जब आप वास्तविक पूर्वानुमान और मांग पूर्वानुमान के बारे में जानते हैं, तो आप निम्न पर आरंभ कर सकते हैं एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना।

एक्सेल में उत्पाद दर उत्पाद के लिए पूर्वानुमान सटीकता की गणना करने के चरण नीचे दिए गए हैं।

• सबसे पहले, प्रत्येक उत्पाद के लिए पूर्वानुमान त्रुटि की गणना करने के लिए बस मांग से पूर्वानुमान घटाएं ।
• उसके बाद, ABS() सूत्र का उपयोग एक्सेल में पूर्ण मूल्य की गणना करने के लिए करेंत्रुटि ।
• अंत में, केवल त्रुटि के पूर्ण मूल्य को मांग से विभाजित करें और त्रुटि के प्रतिशत की गणना करने के लिए इसे 100 से गुणा करें उत्पाद स्तर।

गणना के इन सभी चरणों को 2 महीने के बिक्री क्षितिज के लिए नीचे दिखाया गया है।

आप <1 का उपयोग कर सकते हैं>SUM() फ़ंक्शन एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना में कुल सभी विशेषताओं की गणना करने के लिए।

ठीक है, जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं, ये त्रुटियां आइटम पर हैं स्तर। अब हमें यह जानने की आवश्यकता है कि इन मापों के आधार पर समग्र संकेतक कैसे प्राप्त करें।

इस खंड के बाद, आप पूर्वानुमान की गणना करने के लिए 4 सबसे सरल और आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले गणितीय सूत्र सीखेंगे। एक्सेल में सटीकता प्रतिशत ।

1। पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना करने के लिए BIAS पूर्वानुमान सटीकता/निरंतर पूर्वानुमान त्रुटि

भविष्यवाणी BIAS वास्तविक मानों और अनुमानित मानों के बीच विश्लेषणात्मक विचलन है ।<3

पूर्वानुमान सटीकता की गणना करने के लिए बस कुल त्रुटि को कुल मांग से विभाजित करें ।

यह जांचने के लिए कि सभी उत्पादों के लिए पूर्वानुमान अतिरंजित है ( पूर्वाग्रह > 0 ) या कम करके आंका गया ( BIAS < 0 ), आप इस विधि का उपयोग कर सकते हैं।

और पढ़ें: एक्सेल में लाभ प्रतिशत की गणना कैसे करें (3)तरीके)

2. एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता की गणना करने के लिए औसत पूर्ण प्रतिशत त्रुटि (एमएपीई)

पूर्वानुमान त्रुटि की गणना करने का एक और सरल और प्रभावी तरीका औसत पूर्ण प्रतिशत त्रुटि (एमएपीई) की गणना करना है भविष्यवाणी। एमएपीई त्रुटि प्रतिशत के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है।

जैसा कि एमएपीई त्रुटियों की गणना है, एक उच्च प्रतिशत का मतलब खराब है, और एक कम प्रतिशत का मतलब अच्छा है।

हम अनुशंसा नहीं करते हैं इस पद्धति में मात्राओं या मूल्यों पर कोई भार नहीं है। यदि आप अपने पूर्वानुमानों को मापने के लिए इस सूचक पर पूरी तरह से भरोसा करते हैं तो उच्च मांग की अवधि को आसानी से कम करके आंका जा सकता है।

3. मीन निरपेक्ष त्रुटि (MAE)/ मीन निरपेक्ष विचलन (MAD)/ भारित निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (WAPE)

मीन निरपेक्ष त्रुटि (MAE) या मीन निरपेक्ष विचलन ( MAD) या भारित निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (WAPE) भारित निरपेक्ष त्रुटि का औसत है। निरपेक्ष मूल्य का मतलब तब भी होता है जब पूर्वानुमानित मांग और वास्तविक मांग के बीच का अंतर एक नकारात्मक मूल्य होता है, यह सकारात्मक हो जाता है। 1>कुल निरपेक्ष त्रुटि को कुल मांग से विभाजित करें .

इस पद्धति को मात्रा या मूल्य द्वारा भारित किया जाता है, जिससे मांग योजना में इसकी अत्यधिक अनुशंसा की जाती है।

हालांकि, इसमें एक खामी है तरीका। चूंकि मांग त्रुटि आनुपातिक नहीं है, यह तरीका एक उत्पाद पर काम करते समय सबसे अच्छा काम करता है। यदि इसका उपयोग विभिन्न मात्रा वाले उत्पादों पर किया जाता है, तो परिणाम भारी मात्रा के उत्पाद के साथ टेढ़ा हो जाएगा।

और पढ़ें: एक्सेल में वजन घटाने के प्रतिशत की गणना कैसे करें (5) तरीके)

4. एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता की गणना करने के लिए रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (RMSE)

रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (RMSE) की गणना मीन स्क्वेयर्ड एरर (MSE) के स्क्वायर रूट से की जाती है ) या औसत चुकता विचलन (MSD) ।

हमें इस सूचक के लिए प्रत्येक उत्पाद के लिए वर्ग त्रुटि (त्रुटि^2) जोड़ने की आवश्यकता है। तब हम मीन चुकता त्रुटि की गणना कर सकते हैं। मीन चुकता त्रुटि (MSE) प्रत्येक उत्पाद के लिए औसत चुकता त्रुटि है।

अब जबकि हमारे पास MSE का मूल्य है, अब हम अपने पूर्वानुमान के लिए RMSE को माप सकते हैं।

RMSE की गणना करने के लिए, बस एमएसई के वर्गमूल को मांग के औसत से विभाजित करें ।

<18

RMSE संकेतक तुलनात्मक रूप से परिणामों को लागू करने और निकालने के लिए अधिक जटिल है। लेकिन यह फॉर्मूला बड़े को कड़ी सजा देता हैत्रुटियों का पूर्वानुमान।

यह भी एक अत्यधिक अनुशंसित तरीका है क्योंकि यह विधि गणना त्रुटियों को अनदेखा करने और सटीक परिणाम देने में सक्षम है।

और पढ़ें: कैसे करें एक्सेल में जीत-हानि प्रतिशत की गणना करें (आसान चरणों के साथ)

निष्कर्ष

निष्कर्ष निकालने के लिए, इस लेख में आपको 4 आसान और उपयोगी तरीके दिखाए गए हैं कि कैसे एक्सेल में पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत की गणना करें। मुझे उम्मीद है कि यह लेख आपके लिए बहुत फायदेमंद रहा होगा। विषय से संबंधित कोई भी प्रश्न बेझिझक पूछें।