예측 정확도 계산은 통계 및 데이터 분석 작업을 하는 사람뿐만 아니라 데이터 과학 및 기계 학습 작업을 하는 사람에게도 매우 친숙한 작업입니다. 이 기사에서는 Excel에서 예측 정확도 백분율을 계산 하는 가장 쉽고 효율적인 4가지 방법을 보여줍니다.

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예측 정확도 소개

예측 정확도 는 예상 수요와 실제 수요 간의 편차 입니다. 예측 오류 라고도 합니다. 이전 수요 예측의 오류가 올바르게 계산되면 서비스 요금 인상, 품절 감소, 공급망 비용 절감 등과 같은 미래 사업 계획을 수정하여 더 성공적으로 만들 수 있습니다.

예측 정확도를 계산하는 것은 비즈니스에서 매우 중요하므로 예측을 쉽게 예측하려면 일관되고 신뢰할 수 있는 방법이 있어야 합니다.

이 기사에서는 예측 정확도를 계산하는 방법을 보여줍니다. 가장 신뢰할 수 있는 4가지 방법으로 백분율을 계산합니다. 하지만 이러한 계산법을 보여드리기 전에 먼저 예측 정확도에서 실제 수요가 무엇인지 알아야 합니다.

수요소개예측 정확도 백분율 계산을 위한 예측

수요 예측 또는 판매 예측 은 매우 광범위한 주제입니다. 이 문서의 목표는 Excel에서 예측 정확도 백분율 을 계산하는 방법을 보여주는 것입니다. 따라서 여기서는 수요 예측에 대한 간략한 정보만 제공하겠습니다.

한편 수요 예측 은 모든 조직에서 흔하지 않은 것입니다. 또는 회사에 있는 경우에도 이를 인식하지 못할 수 있습니다. 귀사에 ERP 또는 관련 소프트웨어가 있다면 아마도 예측이 있을 것입니다.

수요 예측 을 계산하는 공식은

이 공식을 구현하면 조직의 수요예측을 쉽게 알 수 있다.

4가지 계산방법 Excel의 예측 정확도 백분율

이제 실제 예측 및 수요 예측 에 대해 알게되었으므로 다음에서 시작할 수 있습니다. Excel에서 예측 정확도 백분율 을 계산합니다.

Excel에서 제품별 예측 정확도 를 계산하는 단계는 다음과 같습니다.

단계:

• 먼저 수요에서 예측치를 빼 각 제품에 대한 예측 오차 를 계산합니다.
• 그 다음 엑셀에서 ABS() 공식을 이용하여 의 절대값을 계산한다.the error .
• 마지막으로 간단히 오류의 절대값을 수요로 나누고 100 을 곱하여 오류 비율 을 계산합니다. 제품 수준.

이러한 모든 계산 단계는 판매 기간 2개월에 대해 아래에 나와 있습니다.

SUM() 함수 는 Excel에서 예측 정확도 백분율을 계산할 때 모든 속성의 합계 를 계산합니다.

음, 이미 알고 있듯이 이러한 오류는 항목에 있습니다. 수준. 이제 이러한 측정을 기반으로 전체 지표 를 얻는 방법을 알아야 합니다.

이 섹션을 따라 예측을 계산하기 위해 가장 간단하고 일반적으로 사용되는 4가지 수학 공식을 배웁니다. 정확도 백분율 Excel.

1. BIAS 예측 정확도/예측 정확도 백분율 계산을 위한 일관된 예측 오류

예측 BIAS 는 분석 실제 값과 추정 값 사이의 편차 입니다.

예측 정확도 를 계산하려면 총 오류를 총 수요로 나누면 됩니다 .

모든 제품에 대한 예측이 과대평가 ( BIAS> 0 ) 또는 인지 확인 ( BIAS <0 ), 이 방법을 활용할 수 있습니다.

자세히 보기: Excel에서 이익 비율을 계산하는 방법(3방법)

2. Excel

에서 예측 정확도를 계산하기 위한 평균 절대 백분율 오류(MAPE) 예측 오류를 계산하는 또 다른 간단하고 효과적인 방법은 평균 절대 백분율 오류(MAPE) 예측. MAPE 는 오류 비율 의 평균 으로 정의됩니다.

MAPE 는 오류의 계산이므로 비율이 높으면 불량, 낮으면 양호합니다.

권장하지 않습니다. 이 방법은 수량이나 가치에 가중치가 없기 때문입니다. 이 지표에 완전히 의존하여 예측을 측정하면 수요가 많은 기간을 쉽게 과소평가할 수 있습니다.

자세히 알아보기: Excel에서 절대 셀 참조를 사용하여 백분율 계산(4가지 방법)

3. 평균 절대 오차(MAE)/ 평균 절대 편차(MAD)/ 가중 절대 백분율 오차(WAPE)

평균 절대 오차(MAE) 또는 평균 절대 편차( MAD) 또는 WAPE(Weighted Absolute Percentage Error) 는 가중 절대 오차 의 평균입니다. 절대값이란 예측수요와 실제수요의 차이가 음수이더라도 양수가 된다는 것을 의미한다.

예측의 평균절대오차(MAE) 를 계산하려면 총 절대 오차를 총 수요 로 나눕니다.

이 방법은 수량이나 금액에 따라 가중되므로 수요 계획에서 적극 권장됩니다.

그러나 이 방법에는 한 가지 단점이 있습니다. 방법. 수요 오차가 비례하지 않기 때문에 이 방법은 하나의 제품을 작업할 때 가장 적합합니다. 부피가 다른 제품에 사용하면 부피가 큰 제품으로 인해 결과가 비뚤어집니다.

자세히 보기: Excel에서 체중 감량 백분율을 계산하는 방법(5 방법)

4. Excel에서 예측 정확도를 계산하기 위한 RMSE(평균 제곱근 오차)

RMSE(평균 제곱근 오차) 는 평균 제곱 오차(MSE)의 제곱근에서 계산됩니다. ) 또는 평균 제곱 편차(MSD) .

이 지표에 대해 각 제품에 대해 제곱 오차(Error^2) 를 추가해야 합니다. 그런 다음 평균 제곱 오차 를 계산할 수 있습니다. 평균 제곱 오차(MSE) 는 각 제품의 평균 제곱 오차 입니다.

이제 MSE 값이 있으므로 예측을 위해 RMSE 를 측정할 수 있습니다.

RMSE 를 계산하려면 MSE의 제곱근을 평균 수요 로 나누면 됩니다.

RMSE 지표는 결과를 구현하고 추출하기가 비교적 더 복잡합니다. 그러나 이 공식은오류를 예측합니다.

이 방법은 계산 오류를 무시하고 결과를 정확하게 생성할 수 있으므로 적극 권장되는 방법입니다.

자세히 알아보기: 방법 Excel에서 승패율 계산(간단한 단계 포함)

결론

결론적으로 이 기사에서는 Excel에서 예측 정확도 백분율 을 계산합니다. 이 기사가 귀하에게 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 주제에 대해 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요.