Calcolo del Percentuale di precisione delle previsioni è un compito molto familiare non solo per chi lavora con le statistiche e l'analisi dei dati, ma anche per chi lavora con la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. In questo articolo, vi mostreremo 4 dei metodi più semplici ed efficienti su come calcolare la percentuale di precisione delle previsioni in Excel.

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Introduzione all'accuratezza delle previsioni

Precisione delle previsioni è il scostamento tra la domanda prevista e quella effettiva Si chiama anche Errore di previsione Se gli errori delle precedenti previsioni della domanda vengono calcolati correttamente, è possibile modificare la pianificazione aziendale futura, ad esempio aumentando il tasso di servizio, riducendo le scorte, riducendo i costi della catena di approvvigionamento, ecc.

Il calcolo dell'accuratezza delle previsioni è molto importante nel mondo degli affari, quindi è necessario disporre di un metodo coerente e affidabile per stimare facilmente le previsioni.

In questo articolo vi mostreremo come calcolare la percentuale di accuratezza delle previsioni nei 4 modi più affidabili. Ma prima di mostrarvi questi metodi di calcolo, dovete sapere qual è la domanda effettiva di accuratezza delle previsioni.

Introduzione alla previsione della domanda per calcolare la percentuale di accuratezza delle previsioni

Previsione della domanda o Previsioni di vendita L'obiettivo di questo articolo è quello di mostrare come sia possibile calcolare i parametri di un'azienda. Percentuale di precisione delle previsioni In questa sede ci limiteremo a fornire una breve descrizione della previsione della domanda.

D'altra parte, Previsione della domanda è qualcosa che non è molto comune in tutte le organizzazioni. O anche se la vostra azienda ne ha, potreste non esserne consapevoli. Se la vostra azienda ha un software ERP o un software correlato, allora molto probabilmente avete una previsione.

La formula per calcolare il Previsione della domanda è,

Applicando questa formula, è possibile individuare facilmente la previsione della domanda della propria organizzazione.

4 metodi su come calcolare la percentuale di precisione delle previsioni in Excel

Ora che siete a conoscenza del Effettivo Previsioni e il Previsione della domanda è possibile iniziare a calcolare i valori di Percentuale di precisione delle previsioni in Excel.

I passaggi per il calcolo del Accuratezza delle previsioni per prodotto in Excel sono riportati di seguito.

Passi:

• All'inizio, semplicemente sottrarre la previsione dalla domanda per calcolare il errore di previsione per ogni prodotto.
• Dopodiché, utilizzare il comando ABS() formula in Excel per calcolare la valore assoluto dell'errore .
• Infine, semplicemente dividere il valore assoluto dell'errore per la domanda e moltiplicarlo per 100 per calcolare il percentuale dell'errore a livello di prodotto.

Tutte le fasi del calcolo sono illustrate di seguito per un orizzonte di vendita di 2 mesi.

È possibile utilizzare il Funzione SUM() per calcolare il Totale di tutti gli attributi nel calcolo della percentuale di accuratezza delle previsioni in Excel.

Come già sapete, questi errori sono a livello di elemento. Ora dobbiamo sapere come ottenere un elemento indicatore complessivo sulla base di queste misurazioni.

In questa sezione, imparerete le 4 formule matematiche più semplici e comunemente utilizzate per calcolare le percentuali di accuratezza delle previsioni in Excel.

1. Accuratezza della previsione BIAS/ Errore di previsione coerente per calcolare la percentuale di accuratezza della previsione

BIAS di previsione è il valore analitico scostamento tra i valori effettivi e i valori stimati .

Per calcolare il accuratezza delle previsioni semplicemente dividere l'errore totale per la domanda totale .

Per verificare se la previsione per tutti i prodotti è sovrastimato ( BIAS> 0 ) o sottovalutato ( BIAS <0 ), è possibile utilizzare questo metodo.

Per saperne di più: Come calcolare la percentuale di profitto in Excel (3 metodi)

2. Errore percentuale assoluto medio (MAPE) per calcolare l'accuratezza delle previsioni in Excel

Un altro modo semplice ed efficace per calcolare l'errore di previsione è quello di calcolare l'errore di previsione. Errore percentuale assoluto medio (MAPE) della previsione. MAPE è definito come il media delle percentuali di errore .

Come MAPE è un calcolo degli errori, una percentuale alta significa cattiva e una bassa significa buona.

Non raccomandiamo questo metodo perché non c'è una ponderazione sulle quantità o sui valori. I periodi di alta domanda possono essere facilmente sottovalutati se ci si affida completamente a questo indicatore per misurare le proprie previsioni.

Per saperne di più: Calcolo della percentuale con riferimento assoluto alla cella in Excel (4 metodi)

3. Errore assoluto medio (MAE)/Deviazione assoluta media (MAD)/ Errore percentuale assoluto ponderato (WAPE)

Errore assoluto medio (MAE) o Deviazione media assoluta (MAD) o Errore percentuale assoluto ponderato (WAPE) è il media degli errori assoluti ponderati Valore assoluto significa che anche quando la differenza tra la domanda prevista e quella effettiva è un valore negativo, diventa positiva.

Per calcolare il Errore assoluto medio (MAE) della previsione appena dividere l'Errore Assoluto Totale per la Domanda Totale .

Questo metodo è ponderato per quantità o valore, il che lo rende altamente raccomandato nella pianificazione della domanda.

Tuttavia, questo metodo presenta un inconveniente: poiché l'errore di domanda non è proporzionale, funziona meglio quando si lavora su un unico prodotto. Se viene utilizzato su prodotti con volumi diversi, il risultato sarà storto con il prodotto di volume maggiore.

Per saperne di più: Come calcolare la percentuale di perdita di peso in Excel (5 metodi)

4. Errore quadratico medio (RMSE) per calcolare l'accuratezza delle previsioni in Excel

Errore quadratico medio (RMSE) è calcolato dal valore radice quadrata dell'errore quadratico medio (MSE) o Deviazione quadratica media (MSD) .

È necessario aggiungere l'opzione Errore quadratico (Errore^2) per ogni prodotto per questo indicatore. Poi possiamo calcolare il valore di Errore quadratico medio . il Errore quadratico medio (MSE) è il errore quadratico medio per ogni prodotto.

Ora che abbiamo il valore di MSE , possiamo ora misurare il RMSE per le nostre previsioni.

Per calcolare il RMSE , solo dividere la radice quadrata dell'MSE per la media della domanda .

Il RMSE L'indicatore è relativamente più complesso da implementare e da estrarre, ma questa formula penalizza fortemente i grandi errori di previsione.

Anche questo è un metodo altamente raccomandato perché è in grado di ignorare gli errori di calcolo e di produrre risultati accurati.

Per saperne di più: Come calcolare la percentuale di vittorie e sconfitte in Excel (con semplici passaggi)

Conclusione

Per concludere, questo articolo vi ha mostrato 4 metodi facili e utili per calcolare la percentuale di precisione delle previsioni Spero che questo articolo sia stato molto utile per voi. Sentitevi liberi di porre qualsiasi domanda sull'argomento.