ការគណនា ភាគរយភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ គឺជាកិច្ចការដែលធ្លាប់ស្គាល់ដែលត្រូវធ្វើមិនត្រឹមតែសម្រាប់អ្នកដែលធ្វើការជាមួយស្ថិតិ និងការវិភាគទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏សម្រាប់អ្នកដែលធ្វើការជាមួយវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីនផងដែរ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងបង្ហាញអ្នកនូវវិធីសាស្រ្តងាយៗ និងមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតចំនួន 4 នៃរបៀប គណនាភាគរយនៃការព្យាករណ៍ភាពត្រឹមត្រូវ នៅក្នុង Excel។

ទាញយកសៀវភៅការងារ

អ្នកអាចទាញយកសៀវភៅលំហាត់ Excel ដោយឥតគិតថ្លៃពីទីនេះ។

ការណែនាំអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍

ភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ គឺជា គម្លាតរវាងតម្រូវការដែលបានព្យាករណ៍ និងតម្រូវការជាក់ស្តែង ។ វាត្រូវបានគេហៅផងដែរថា កំហុសការព្យាករណ៍ ។ ប្រសិនបើកំហុសពីការព្យាករណ៍តម្រូវការពីមុនត្រូវបានគណនាបានត្រឹមត្រូវ វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកកែប្រែផែនការអាជីវកម្មនាពេលអនាគតរបស់អ្នក ដូចជាការបង្កើនអត្រាសេវាកម្មរបស់អ្នក កាត់បន្ថយការស្តុកទុក កាត់បន្ថយថ្លៃដើមនៃសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ជាដើម ដើម្បីធ្វើឱ្យវាកាន់តែជោគជ័យ។

ការគណនាភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍មានសារៈសំខាន់ណាស់នៅក្នុងអាជីវកម្ម ដូច្នេះអ្នកត្រូវតែមានវិធីសាស្ត្រស្រប និងអាចទុកចិត្តបានដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណការព្យាករណ៍យ៉ាងងាយស្រួល។

នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងបង្ហាញអ្នកពីរបៀបដែលអ្នកអាចគណនាភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ ភាគរយនៅក្នុង 4 វិធីដែលអាចទុកចិត្តបំផុត។ ប៉ុន្តែមុននឹងបង្ហាញអ្នកពីវិធីសាស្ត្រគណនាទាំងនោះ ជាដំបូង អ្នកត្រូវដឹងពីតម្រូវការជាក់ស្តែងក្នុងភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍។

ការណែនាំអំពីតម្រូវការការព្យាករណ៍ដើម្បីគណនាភាគរយភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍

ការព្យាករណ៍តម្រូវការ ឬ ការព្យាករណ៍ការលក់ គឺជាប្រធានបទទូលំទូលាយណាស់។ គោលបំណងនៃអត្ថបទនេះគឺដើម្បីបង្ហាញអ្នកពីរបៀបដែលអ្នកអាចគណនា ភាគរយភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ នៅក្នុង Excel ។ ដូច្នេះ នៅទីនេះ យើងគ្រាន់តែផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវសង្ខេបអំពីការព្យាករណ៍តម្រូវការ។

ម្យ៉ាងវិញទៀត ការព្យាករណ៍តម្រូវការ គឺជាអ្វីមួយដែលមិនសាមញ្ញទេនៅក្នុងគ្រប់ស្ថាប័នទាំងអស់។ ឬសូម្បីតែក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នកមានក៏ដោយ អ្នកប្រហែលជាមិនដឹងពីរឿងនោះទេ។ ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នកមាន ERP ឬកម្មវិធីដែលពាក់ព័ន្ធ នោះប្រហែលជាអ្នកមានការព្យាករណ៍។

រូបមន្តសម្រាប់គណនា ការព្យាករណ៍តម្រូវការ គឺ

ដោយការអនុវត្តរូបមន្តនេះ អ្នកអាចស្វែងរកការព្យាករណ៍តម្រូវការរបស់ស្ថាប័នរបស់អ្នកយ៉ាងងាយស្រួល។

4 Methods on How to Calculate ភាគរយនៃការព្យាករណ៍ភាពត្រឹមត្រូវនៅក្នុង Excel

ឥឡូវនេះអ្នកដឹងអំពី ជាក់ស្តែង ការព្យាករណ៍ និង ការព្យាករណ៍តម្រូវការ អ្នកអាចចាប់ផ្តើមនៅលើ ការគណនានៃ ភាគរយភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ នៅក្នុង Excel។

ជំហានដើម្បីគណនា ភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍សម្រាប់ផលិតផលដោយផលិតផល នៅក្នុង Excel ត្រូវបានផ្តល់ឱ្យខាងក្រោម។

ជំហាន៖

• ដំបូង គ្រាន់តែ ដកការព្យាករណ៍ចេញពីតម្រូវការ ដើម្បីគណនា កំហុសការព្យាករណ៍ សម្រាប់ផលិតផលនីមួយៗ។
• បន្ទាប់ពីនោះ ប្រើរូបមន្ត ABS() ក្នុង Excel ដើម្បីគណនា តម្លៃដាច់ខាតនៃកំហុស ។
• ជាចុងក្រោយ គ្រាន់តែ ចែកតម្លៃដាច់ខាតនៃកំហុសដោយតម្រូវការ ហើយគុណវាដោយ 100 ដើម្បីគណនា ភាគរយនៃកំហុស នៅ កម្រិតផលិតផល។

ជំហាននៃការគណនាទាំងនេះត្រូវបានបង្ហាញខាងក្រោមសម្រាប់ការលក់រយៈពេល 2 ខែ។

អ្នកអាចប្រើប្រាស់ SUM() function ដើម្បីគណនា សរុប នៃគុណលក្ខណៈទាំងអស់ក្នុងការគណនាភាគរយនៃភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍នៅក្នុង Excel។

ដូចដែលអ្នកបានដឹងរួចមកហើយ កំហុសទាំងនេះស្ថិតនៅលើធាតុ កម្រិត។ ឥឡូវនេះ យើងត្រូវដឹងពីរបៀបដើម្បីទទួលបាន សូចនាករសរុប ដោយផ្អែកលើការវាស់វែងទាំងនេះ។

ដោយធ្វើតាមផ្នែកនេះ អ្នកនឹងរៀនរូបមន្តគណិតវិទ្យាសាមញ្ញបំផុតចំនួន 4 និងដែលគេប្រើជាទូទៅបំផុតដើម្បី គណនាការព្យាករណ៍ ភាគរយភាពត្រឹមត្រូវ ក្នុង Excel។

1. BIAS Forecast Accuracy/ Consistent Forecast Error to Calculate Forecast Accuracy Percent

Prediction BIAS គឺជាការវិភាគ គម្លាតរវាងតម្លៃជាក់ស្តែង និងតម្លៃប៉ាន់ស្មាន ។

ដើម្បីគណនា ភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ គ្រាន់តែ បែងចែកកំហុសសរុបដោយតម្រូវការសរុប ។

ដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើការព្យាករណ៍សម្រាប់ផលិតផលទាំងអស់គឺ លើសការប៉ាន់ស្មាន ( BIAS > 0 ) ឬ ប៉ាន់ស្មានមិនដល់ ( BIAS < 0 ) អ្នកអាចប្រើវិធីសាស្ត្រនេះ។

អានបន្ថែម៖ របៀបគណនាភាគរយប្រាក់ចំណេញក្នុង Excel (3វិធីសាស្រ្ត)

2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ដើម្បីគណនាភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍នៅក្នុង Excel

វិធីសាមញ្ញ និងមានប្រសិទ្ធភាពមួយផ្សេងទៀតដើម្បីគណនាកំហុសនៃការព្យាករណ៍គឺដើម្បីគណនា កំហុសភាគរយដាច់ខាតមធ្យម (MAPE) នៃ ការព្យាករណ៍។ MAPE ត្រូវបានកំណត់ថាជា មធ្យម នៃភាគរយកំហុស ។

ដោយសារ MAPE គឺជាការគណនាកំហុស ភាគរយខ្ពស់មានន័យថាមិនល្អ ហើយភាគរយទាបមានន័យថាល្អ។

យើងមិនណែនាំទេ វិធីសាស្រ្តនេះ ព្រោះមិនមានទម្ងន់លើបរិមាណ ឬតម្លៃ។ រយៈពេលនៃតម្រូវការខ្ពស់អាចត្រូវបានគេប៉ាន់ស្មានបានយ៉ាងងាយ ប្រសិនបើអ្នកពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើសូចនាករនេះដើម្បីវាស់ស្ទង់ការព្យាករណ៍របស់អ្នក។

អានបន្ថែម៖ គណនាភាគរយដោយប្រើឯកសារយោងក្រឡាដាច់ខាតក្នុង Excel (4 វិធីសាស្រ្ត)

3. Mean Absolute Error (MAE)/ Mean Absolute Deviation (MAD)/ Weighted Absolute Percentage Error (WAPE)

Mean Absolute Error (MAE) ឬ Mean Absolute Deviation ( MAD) ឬ កំហុសភាគរយដាច់ខាតទម្ងន់ (WAPE) គឺជា ជាមធ្យមនៃកំហុសដាច់ខាតដែលមានទម្ងន់ ។ តម្លៃដាច់ខាតមានន័យថា ទោះបីជាភាពខុសគ្នារវាងតម្រូវការដែលបានព្យាករណ៍ និងតម្រូវការជាក់ស្តែងគឺជាតម្លៃអវិជ្ជមានក៏ដោយ វាក្លាយជាវិជ្ជមាន។

ដើម្បីគណនា កំហុសដាច់ខាតមធ្យម (MAE) នៃការព្យាករណ៍គ្រាន់តែ បែងចែកកំហុសដាច់ខាតសរុបដោយតម្រូវការសរុប ។

វិធីសាស្រ្តនេះត្រូវបានថ្លឹងថ្លែងតាមបរិមាណ ឬតម្លៃ ដែលធ្វើឱ្យវាត្រូវបានណែនាំយ៉ាងខ្លាំងក្នុងការធ្វើផែនការតម្រូវការ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ មានគុណវិបត្តិមួយចំពោះបញ្ហានេះ វិធីសាស្រ្ត។ ដោយសារកំហុសតម្រូវការមិនសមាមាត្រ វិធីសាស្ត្រនេះមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតនៅពេលធ្វើការលើផលិតផលមួយ។ ប្រសិនបើវាត្រូវបានប្រើលើផលិតផលដែលមានបរិមាណខុសៗគ្នា លទ្ធផលនឹងត្រូវបានច្រលំជាមួយនឹងផលិតផលដែលមានបរិមាណធ្ងន់ជាង។

អានបន្ថែម៖ របៀបគណនាភាគរយនៃការសម្រកទម្ងន់ក្នុង Excel (5 វិធីសាស្រ្ត)

4. Root Mean Squared Error (RMSE) ដើម្បីគណនាភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ក្នុង Excel

Root Mean Squared Error (RMSE) ត្រូវបានគណនាពី square root នៃ Mean Squared Error (MSE ) ឬ Mean Squared Deviation (MSD) ។

យើងត្រូវបន្ថែម Squared Error (Error^2) សម្រាប់ផលិតផលនីមួយៗសម្រាប់សូចនាករនេះ។ បន្ទាប់មកយើងអាចគណនា Mean Squared Error ។ Mean Squared Error (MSE) គឺជា កំហុសការ៉េមធ្យម សម្រាប់ផលិតផលនីមួយៗ។

ឥឡូវនេះយើងមានតម្លៃ MSE ឥឡូវនេះយើងអាចវាស់ RMSE សម្រាប់ការព្យាករណ៍របស់យើង។

ដើម្បីគណនា RMSE គ្រាន់តែ ចែកឫសការ៉េនៃ MSE ដោយមធ្យមនៃតម្រូវការ ។

សូចនាករ RMSE គឺមានភាពស្មុគ្រស្មាញជាងដើម្បីអនុវត្ត និងទាញយកលទ្ធផល។ ប៉ុន្តែរូបមន្តនេះដាក់ទណ្ឌកម្មយ៉ាងខ្លាំងកំហុសក្នុងការព្យាករណ៍។

នេះក៏ជាវិធីសាស្ត្រដែលត្រូវបានណែនាំយ៉ាងខ្លាំងផងដែរ ពីព្រោះវិធីសាស្ត្រនេះអាចមិនអើពើនឹងកំហុសក្នុងការគណនា និងបង្កើតលទ្ធផលបានត្រឹមត្រូវ។

អានបន្ថែម៖ របៀប គណនាភាគរយឈ្នះចាញ់ក្នុង Excel (ជាមួយជំហានងាយៗ)

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

ដើម្បីបញ្ចប់ អត្ថបទនេះបង្ហាញអ្នកនូវវិធីសាស្រ្តងាយៗ និងមានប្រយោជន៍ចំនួន 4 របៀប គណនាភាគរយភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ ក្នុង Excel ។ ខ្ញុំសង្ឃឹមថាអត្ថបទនេះមានប្រយោជន៍ច្រើនសម្រាប់អ្នក។ រីករាយក្នុងការសួរសំណួរណាមួយទាក់ទងនឹងប្រធានបទ។