Կանխատեսման ճշգրտության տոկոսի հաշվարկը շատ ծանոթ խնդիր է, որը պետք է կատարվի ոչ միայն այն մարդկանց համար, ովքեր աշխատում են վիճակագրության և տվյալների վերլուծության հետ, այլ նաև այն մարդկանց համար, ովքեր աշխատում են տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման հետ: Այս հոդվածում մենք ձեզ ցույց կտանք 4 ամենահեշտ և արդյունավետ մեթոդներից, թե ինչպես կարելի է հաշվարկել կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը Excel-ում:

Ներբեռնել աշխատանքային գիրքը

Դուք կարող եք ներբեռնել Excel-ի անվճար պրակտիկայի աշխատանքային գիրքն այստեղից:

Կանխատեսման ճշգրտության ներածություն

Կանխատեսման ճշգրտությունը կանխատեսված պահանջարկի և իրական պահանջարկի միջև շեղումն է : Այն նաև կոչվում է Կանխատեսման սխալ : Եթե ​​պահանջարկի նախորդ կանխատեսումների սխալները ճիշտ են հաշվարկվում, դա թույլ է տալիս փոփոխել ձեր ապագա բիզնես պլանավորումը, օրինակ՝ բարձրացնել ձեր սպասարկման տոկոսադրույքը, կրճատել պաշարները, նվազեցնել մատակարարման շղթայի արժեքը և այլն՝ այն ավելի հաջողակ դարձնելու համար:

Կանխատեսման ճշտության հաշվարկը շատ կարևոր է բիզնեսում, այնպես որ դուք պետք է ունենաք հետևողական և հուսալի մեթոդ կանխատեսումը հեշտությամբ գնահատելու համար:

Այս հոդվածում մենք ձեզ ցույց կտանք, թե ինչպես կարող եք հաշվարկել կանխատեսման ճշգրտությունը: տոկոսը 4 ամենահուսալի եղանակներով: Բայց նախքան հաշվարկման այդ մեթոդները ցույց տալը, նախ դուք պետք է իմանաք, թե որն է իրական պահանջարկը կանխատեսման ճշգրտության մեջ:

Պահանջարկի ներածությունԿանխատեսումը հաշվարկելու կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը

Պահանջարկի կանխատեսումը կամ Վաճառքի կանխատեսումը շատ լայն թեմա է: Այս հոդվածի նպատակն է ցույց տալ ձեզ, թե ինչպես կարող եք հաշվարկել Կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը Excel-ում: Այսպիսով, այստեղ մենք ձեզ պարզապես կտրամադրենք պահանջարկի կանխատեսման համառոտ նկարագրությունը:

Մյուս կողմից, Պահանջարկի կանխատեսումը մի բան է, որն այնքան էլ տարածված չէ յուրաքանչյուր կազմակերպությունում: Կամ նույնիսկ եթե ձեր ընկերությունն ունի այդպիսիք, դուք կարող եք տեղյակ չլինեք այդ մասին: Եթե ​​ձեր ընկերությունն ունի ERP կամ հարակից ծրագրակազմ, ապա, ամենայն հավանականությամբ, դուք ունեք կանխատեսում:

Պահանջարկի կանխատեսումը հաշվարկելու բանաձևը հետևյալն է.

Այս բանաձևի ներդրմամբ դուք հեշտությամբ կարող եք պարզել ձեր կազմակերպության պահանջարկի կանխատեսումը:

4 մեթոդ, թե ինչպես հաշվարկել Կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը Excel-ում

Այժմ, երբ դուք գիտեք Փաստացի Կանխատեսման և Պահանջարկի կանխատեսման մասին, կարող եք սկսել Excel-ում Կանխատեսման ճշտության տոկոսի հաշվարկը :

Excel-ում Կանխատեսման ճշգրտությունը ըստ արտադրանքի հաշվարկելու քայլերը ներկայացված են ստորև:

Քայլեր.

• Սկզբում պարզապես պահանջարկից հանեք կանխատեսումը յուրաքանչյուր ապրանքի համար կանխատեսման սխալը հաշվարկելու համար:
• Դրանից հետո օգտագործեք ABS() բանաձևը Excel-ում` բացարձակ արժեքը հաշվարկելու համար:սխալը ։
• Վերջապես, պարզապես բաժանեք սխալի բացարձակ արժեքը պահանջի վրա և այն բազմապատկեք 100-ով ՝ հաշվարկելու համար սխալի տոկոսը արտադրանքի մակարդակը:

Այս բոլոր հաշվարկների քայլերը ներկայացված են ստորև 2-ամսյա վաճառքի հորիզոնում:

Դուք կարող եք օգտագործել SUM() ֆունկցիան ` Excel-ում կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը հաշվարկելիս բոլոր հատկանիշների Ընդամենը հաշվարկելու համար:

Դե, ինչպես արդեն գիտեք, այս սխալները նշված են կետում: մակարդակ. Այժմ մենք պետք է իմանանք, թե ինչպես ստանալ ընդհանուր ցուցիչ այս չափումների հիման վրա:

Այս բաժնից հետո դուք կսովորեք 4 ամենապարզ և հաճախ օգտագործվող մաթեմատիկական բանաձևերը կանխատեսումը հաշվարկելու համար: ճշգրտության տոկոսներ Excel-ում:

1. BIAS-ի կանխատեսման ճշգրտություն/ կանխատեսման հետևողական սխալ՝ կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը հաշվարկելու համար

Կանխատեսման BIAS -ը վերլուծական շեղումն է իրական արժեքների և գնահատված արժեքների միջև :

Կանխատեսման ճշգրտությունը հաշվարկելու համար պարզապես Բաժանեք Ընդհանուր սխալը Ընդհանուր պահանջարկի վրա :

Ստուգելու, թե արդյոք բոլոր ապրանքների համար կանխատեսումը գերագնահատված է ( BIAS > 0 ) թե թերագնահատված ( BIAS < 0 ), դուք կարող եք օգտագործել այս մեթոդը:

Կարդալ ավելին. Ինչպես հաշվարկել շահույթի տոկոսը Excel-ում (3Մեթոդներ)

2. Միջին բացարձակ տոկոսային սխալ (MAPE) Excel-ում կանխատեսման ճշգրտությունը հաշվարկելու համար

Կանխատեսման սխալը հաշվարկելու մեկ այլ պարզ և արդյունավետ միջոց է հաշվարկել Միջին բացարձակ տոկոսային սխալը (MAPE) : կանխատեսում։ MAPE սահմանվում է որպես միջին Սխալի տոկոսների :

Քանի որ MAPE սխալների հաշվարկ է, բարձր տոկոսը նշանակում է վատ, իսկ ցածր տոկոսը նշանակում է լավ:

Մենք խորհուրդ չենք տալիս Այս մեթոդը, քանի որ չկա կշռում քանակների կամ արժեքների վրա: Բարձր պահանջարկի ժամանակաշրջանները հեշտությամբ կարող են թերագնահատվել, եթե ձեր կանխատեսումները չափելու համար լիովին ապավինեք այս ցուցանիշին:

Կարդալ ավելին. Հաշվարկել տոկոսը Excel-ում Բջջային Բացարձակ Հղումով (4 մեթոդ)

3. Միջին բացարձակ սխալ (MAE)/ Միջին բացարձակ շեղում (MAD)/ կշռված բացարձակ տոկոս սխալ (WAPE)

Միջին բացարձակ սխալ (MAE) կամ Միջին բացարձակ շեղում ( MAD) կամ Կշռված բացարձակ տոկոսային սխալ (WAPE) կշռված բացարձակ սխալների միջինն է : Բացարձակ արժեք նշանակում է, նույնիսկ երբ կանխատեսված պահանջարկի և իրական պահանջարկի միջև տարբերությունը բացասական արժեք է, այն դառնում է դրական:

Կանխատեսման Միջին բացարձակ սխալը (MAE) հաշվարկելու համար պարզապես Ընդհանուր բացարձակ սխալը բաժանեք ընդհանուր պահանջարկի վրա :

Այս մեթոդը կշռված է ըստ քանակի կամ արժեքի, ինչը այն դարձնում է խիստ առաջարկված պահանջարկի պլանավորման ժամանակ:

Սակայն սա ունի մեկ թերություն: մեթոդ. Քանի որ պահանջարկի սխալը համաչափ չէ, այս մեթոդը լավագույնս աշխատում է մեկ ապրանքի վրա աշխատելիս: Եթե ​​այն օգտագործվում է տարբեր ծավալներ ունեցող ապրանքների վրա, արդյունքը շեղված կլինի ավելի ծանր ծավալների արտադրյալի հետ:

Կարդալ ավելին. Ինչպես հաշվարկել քաշի կորստի տոկոսը Excel-ում (5 Մեթոդներ)

4. Արմատային միջին քառակուսի սխալ (RMSE) Excel-ում կանխատեսման ճշգրտությունը հաշվարկելու համար

Արմատական ​​միջին քառակուսի սխալը (RMSE) հաշվարկվում է Միջին քառակուսի սխալի (MSE) քառակուսի արմատից: ) կամ Միջին քառակուսի շեղում (MSD) :

Մենք պետք է այս ցուցանիշի համար յուրաքանչյուր ապրանքի համար ավելացնենք Քառակուսի սխալ (Սխալ^2) : Այնուհետև մենք կարող ենք հաշվարկել Միջին քառակուսի սխալը : Միջին քառակուսի սխալը (MSE) միջին քառակուսի սխալը յուրաքանչյուր ապրանքի համար:

Այժմ, երբ մենք ունենք MSE արժեքը, այժմ մենք կարող ենք չափել RMSE մեր կանխատեսման համար:

Հաշվարկելու համար RMSE , պարզապես բաժանեք MSE-ի քառակուսի արմատը պահանջարկի միջինի վրա :

RMSE ցուցանիշը համեմատաբար ավելի բարդ է արդյունքների իրականացման և արդյունահանման համար: Բայց այս բանաձեւը խստորեն պատժում է խոշորներինկանխատեսման սխալներ:

Սա նաև խիստ առաջարկվող մեթոդ է, քանի որ այս մեթոդը կարող է անտեսել հաշվարկի սխալները և ճշգրիտ արդյունք տալ:

Կարդալ ավելին. Ինչպես անել Հաշվեք շահումների կորստի տոկոսը Excel-ում (հեշտ քայլերով)

Եզրակացություն

Եզրափակելու համար այս հոդվածը ձեզ ցույց տվեց 4 հեշտ և օգտակար մեթոդ, թե ինչպես կարելի է հաշվիր կանխատեսման ճշգրտության տոկոսը Excel-ում: Հուսով եմ, որ այս հոդվածը շատ օգտակար է եղել ձեզ համար: Թեմայի վերաբերյալ ցանկացած հարց տվեք ազատորեն: