Izračunavanje Postotka točnosti predviđanja vrlo je poznat zadatak ne samo za ljude koji rade sa statistikom i analizom podataka, već i za ljude koji rade sa znanošću o podacima i strojnim učenjem. U ovom ćemo vam članku pokazati 4 najlakše i najučinkovitije metode za izračunavanje postotka točnosti prognoze u programu Excel.

Preuzmi radnu knjigu

Ovdje možete preuzeti besplatnu Excel radnu knjigu za vježbanje.

Uvod u točnost prognoze

Točnost prognoze je odstupanje između predviđene potražnje i stvarne potražnje . Također se naziva Pogreška predviđanja . Ako su pogreške iz prethodnih predviđanja potražnje ispravno izračunate, to vam omogućuje izmjenu vašeg budućeg poslovnog planiranja, kao što je povećanje stope usluge, smanjenje zaliha, smanjenje troškova opskrbnog lanca itd. kako biste ga učinili uspješnijim.

Izračunavanje točnosti prognoze vrlo je važno u poslovanju, stoga morate imati dosljednu i pouzdanu metodu za jednostavnu procjenu prognoze.

U ovom članku ćemo vam pokazati kako možete izračunati točnost prognoze postotak na 4 najpouzdanija načina. Ali prije nego što vam pokažem te metode izračuna, prvo morate znati koja je stvarna potražnja za preciznošću predviđanja.

Uvod u potražnjuPredviđanje za izračun postotka točnosti predviđanja

Predviđanje potražnje ili Predviđanje prodaje vrlo je široka tema. Cilj ovog članka je pokazati vam kako možete izračunati Postotak točnosti predviđanja u Excelu. Dakle, ovdje ćemo vam pružiti samo kratku prognozu potražnje.

S druge strane, Predviđanje potražnje je nešto što nije uobičajeno u svakoj organizaciji. Čak i ako ih vaša tvrtka ima, možda toga niste svjesni. Ako vaša tvrtka ima ERP ili srodni softver, onda najvjerojatnije imate prognozu.

Formula za izračunavanje Predviđanja potražnje je,

Implementacijom ove formule možete lako saznati prognozu potražnje za svoju organizaciju.

4 metode za izračunavanje Postotak točnosti prognoze u Excelu

Sada kada znate za Stvarno Predviđanje i Predviđanje potražnje , možete započeti s izračun Postotka točnosti prognoze u Excelu.

Koraci za izračunavanje Točnosti prognoze za proizvod po proizvod u Excelu navedeni su u nastavku.

Koraci:

• Prvo jednostavno oduzmite prognozu od potražnje kako biste izračunali pogrešku prognoze za svaki proizvod.
• Nakon toga upotrijebite formulu ABS() u Excelu za izračunavanje apsolutne vrijednostipogrešku .
• Na kraju, jednostavno podijelite apsolutnu vrijednost pogreške sa zahtjevom i pomnožite je sa 100 kako biste izračunali postotak pogreške na razini proizvoda.

Svi ovi koraci izračuna prikazani su u nastavku za 2-mjesečni horizont prodaje.

Možete upotrijebiti SUM() funkcija za izračunavanje Ukupno svih atributa u izračunavanju postotka točnosti predviđanja u Excelu.

Pa, kao što već znate, ove pogreške su na stavci razini. Sada moramo znati kako dobiti ukupni pokazatelj na temelju ovih mjerenja.

Slijedeći ovaj odjeljak, naučit ćete 4 najjednostavnije i najčešće korištene matematičke formule za izračunavanje prognoze postoci točnosti u Excelu.

1. BIAS Točnost prognoze/ Dosljedna pogreška prognoze za izračun postotka točnosti prognoze

BIAS predviđanja je analitičko odstupanje između stvarnih vrijednosti i procijenjenih vrijednosti .

Da biste izračunali točnost prognoze jednostavno podijelite ukupnu pogrešku s ukupnom potražnjom .

Za provjeru je li predviđanje za sve proizvode precijenjeno ( BIAS > 0 ) ili podcijenjen ( BIAS < 0 ), možete upotrijebiti ovu metodu.

Pročitajte više: Kako izračunati postotak dobiti u Excelu (3Metode)

2. Srednja apsolutna postotna pogreška (MAPE) za izračun točnosti prognoze u programu Excel

Još jedan jednostavan i učinkovit način izračunavanja prognozne pogreške je izračunavanje srednje apsolutne postotne pogreške (MAPE) od prognoza. MAPE definiran je kao prosjek postotaka greške .

Kako je MAPE izračun pogrešaka, visok postotak znači loše, a nizak postotak znači dobro.

Ne preporučujemo ovu metodu jer nema ponderiranja količina ili vrijednosti. Razdoblja velike potražnje lako se mogu podcijeniti ako se u potpunosti oslonite na ovaj pokazatelj za mjerenje svojih predviđanja.

Pročitajte više: Izračunajte postotak pomoću apsolutne reference ćelije u Excelu (4 metode)

3. Srednja apsolutna greška (MAE)/ Srednja apsolutna devijacija (MAD)/ Ponderirana apsolutna postotna greška (WAPE)

Srednja apsolutna greška (MAE) ili Srednja apsolutna devijacija ( MAD) ili Ponderirana apsolutna postotna pogreška (WAPE) je prosjek ponderiranih apsolutnih pogrešaka . Apsolutna vrijednost znači da čak i kada je razlika između predviđene potražnje i stvarne potražnje negativna vrijednost, ona postaje pozitivna.

Za izračun srednje apsolutne pogreške (MAE) prognoze samo podijelite ukupnu apsolutnu pogrešku s ukupnom potražnjom .

Ova metoda ponderirana je količinom ili vrijednošću, što je čini visoko preporučljivom u planiranju potražnje.

Međutim, postoji jedan nedostatak ove metode metoda. Kako pogreška potražnje nije proporcionalna, ova metoda najbolje funkcionira kada se radi na jednom proizvodu. Ako se koristi na proizvodima s različitim volumenima, rezultat će biti kriv s proizvodom većih volumena.

Pročitajte više: Kako izračunati postotak gubitka težine u Excelu (5 Metode)

4. Korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE) za izračun točnosti prognoze u programu Excel

Korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE) izračunava se iz kvadratnog korijena srednje kvadratne pogreške (MSE) ) ili Mean Squared Deviation (MSD) .

Moramo dodati Squared Error (Error^2) za svaki proizvod za ovaj indikator. Tada možemo izračunati srednju kvadratnu grešku . Srednja kvadratna pogreška (MSE) je prosječna kvadratna pogreška za svaki proizvod.

Sada kada imamo vrijednost MSE , sada možemo mjeriti RMSE za našu prognozu.

Da bismo izračunali RMSE , samo podijelite kvadratni korijen MSE s prosjekom potražnje .

Indikator RMSE je relativno složeniji za implementaciju i izdvajanje rezultata. Ali ova formula strogo kažnjava velikepogreške predviđanja.

Ovo je također visoko preporučena metoda jer ova metoda može zanemariti računske pogreške i dati točne rezultate.

Pročitajte više: Kako Izračunajte postotak dobitka i gubitka u Excelu (uz jednostavne korake)

Zaključak

Za kraj, ovaj vam je članak pokazao 4 jednostavne i korisne metode kako izračunajte postotak točnosti prognoze u Excelu. Nadam se da vam je ovaj članak bio od velike koristi. Slobodno postavite sva pitanja u vezi s temom.