を計算する。 予測的中率 は、統計やデータ分析に携わる人だけでなく、データサイエンスや機械学習に携わる人にとっても非常に身近な作業です。 この記事では、最も簡単で効率的な方法として、以下の4つを紹介します。 予測的中率を算出する をExcelで表示します。

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予測精度の紹介

予測精度 は 需要予測値と実需の乖離 と呼ばれることもあります。 予測誤差 .過去の需要予測の誤差が正しく計算されていれば、サービス率を上げる、在庫切れを減らす、サプライチェーンのコストを下げるなど、今後の事業計画を修正し、より成功に近づけることができます。

予測精度の算出はビジネスにおいて非常に重要であるため、簡単に予測を推定するための一貫した信頼性の高い方法が必要です。

今回は、最も確実な4つの方法で予測精度パーセンテージを計算する方法をご紹介します。 しかし、それらの計算方法をご紹介する前に、まず、予測精度における実需がどのようなものかを知っておく必要があります。

予測精度を算出するための需要予測の紹介

需要予測 または 売上高予測 は非常に幅広いテーマですが、この記事の目的は、どのように計算することができるかを示すことです。 予測的中率 そこで、ここでは需要予測について簡単に説明します。

その一方で 需要予測 は、どの組織でもあまり一般的ではないものです。 あるいは、たとえあなたの会社にあったとしても、そのことに気づいていないかもしれません。 もしあなたの会社がERPや関連ソフトウェアを持っているなら、ほとんどの場合、フォーキャストがあるはずです。

を算出するための計算式です。 需要予測 です。

この計算式を実行することで、組織の需要予測を簡単に知ることができます。

エクセルで予測精度を計算する4つの方法

について知っていただけたと思います。 実績 予想 とのことです。 需要予測 の計算を始めることができます。 予測的中率 をExcelで表示します。

を計算する手順です。 製品別予測精度 をExcelで作成します。

ステップス

• 当初は、単に 需要から予想を引く を計算します。 予想誤差 を、各製品ごとに設定します。
• その後 ABS() をExcelの数式で計算します。 誤差の絶対値 .
• 最後に、単純に 誤差の絶対値を需要で割って100倍する を計算します。 誤差の割合 を製品レベルで実現しました。

これらの計算手順は、販売期間2ヶ月の場合、以下のようになります。

を活用することができます。 SUM()関数 を計算します。 合計 Excelで予測精度のパーセンテージを計算する際に、すべての属性の。

さて、すでにご存知のように、これらのエラーはアイテム・レベルでのものです。 そこで、次に 全体指標 を測定し、それをもとに

このセクションでは、最もシンプルでよく使われる4つの数式を学ぶことができます。 予測的中率を計算する をExcelで表示します。

1.BIAS予測精度／予測整合誤差による予測精度割合の算出

予測バイアス は、解析的な 実測値と推定値の乖離 .

を計算すること。 予測精度 徒に 総誤差を総需要で割る .

全製品の予測値があるかどうかを確認するために 過大評価 ( BIAS> 0 ) または 読みがあまい ( BIAS <0 ) を利用することができます。

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2.平均絶対誤差（MAPE）によるExcelでの予測精度の算出

予測誤差を算出するもう一つの簡単で効果的な方法として 平均絶対誤差(MAPE) を予想します。 マップエ と定義されます。 平均 誤差の割合 .

として マップエ は誤差の計算で、割合が多いと悪い、少ないと良いという意味です。

この方法は、数量や数値に重みがないため、この指標に全面的に依存して予測を行うと、需要の多い時期が簡単に過小評価されることになります。

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3.平均絶対誤差（MAE）/平均絶対偏差（MAD）/加重絶対誤差（WAPE)

平均絶対誤差(MAE) または 平均絶対偏差(MAD) または WAPE（Weighted Absolute Percentage Error：加重絶対誤差） は 加重絶対誤差の平均値 絶対値とは、需要予測値と実需の差がマイナスの値であっても、プラスになること。

を計算すること。 平均絶対誤差(MAE) 予報のちょうど 絶対誤差の総和を総需要で割る .

この方法は数量や価値で重み付けされるため、需要計画で非常に推奨される方法である。

ただし、需要誤差が比例しないため、1つの製品に適用すると、体積の大きい製品ほど結果が曲がってしまうという欠点がある。

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4.予測精度を算出するRMSE（Root Mean Squared Error）Excel

二乗平均平方根誤差(RMSE) から算出されます。 平均二乗誤差(MSE)の平方根 または 平均二乗偏差(MSD) .

を追加する必要があります。 2乗誤差（Error^2） を算出することができます。 平均二乗誤差 . 平均二乗誤差(MSE) は 平均二乗誤差 を、各製品ごとに設定します。

の値がわかったので エムエスイー を測定することができるようになりました。 RMSE を予想します。

を計算すること。 RMSE , ただ MSEの平方根を需要の平均値で割る .

があります。 RMSE しかし、この式は大きな予測誤差に強いペナルティを与える。

また、この方法は計算誤差を無視して正確に結果を出すことができるため、非常にお勧めの方法です。

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結論

最後に、この記事では、4つの簡単で便利な方法を紹介しました。 予測的中率を算出する この記事がお役に立てれば幸いです。 また、ご質問等ございましたらお気軽にお寄せください。