Aprēķinot Prognozes precizitātes procenti ir ļoti pazīstams uzdevums ne tikai cilvēkiem, kas strādā ar statistiku un datu analīzi, bet arī tiem, kas strādā ar datu zinātni un mašīnmācīšanos. Šajā rakstā mēs jums parādīsim 4 vienkāršākās un efektīvākās metodes, kā aprēķināt prognozes precizitātes procentuālo daļu programmā Excel.

Lejupielādēt darbgrāmatu

No šejienes varat lejupielādēt bezmaksas praktisko Excel darba burtnīcu.

Ievads prognožu precizitātē

Prognožu precizitāte ir novirze starp prognozēto pieprasījumu un faktisko pieprasījumu. . To sauc arī par Prognozes kļūda Ja iepriekšējo pieprasījuma prognožu kļūdas ir aprēķinātas pareizi, tas ļauj mainīt turpmāko uzņēmējdarbības plānošanu, piemēram, palielināt apkalpošanas līmeni, samazināt krājumu iztrūkumus, samazināt piegādes ķēdes izmaksas u. c., lai tā būtu veiksmīgāka.

Prognozes precizitātes aprēķināšana ir ļoti svarīga uzņēmējdarbībā, tāpēc jums ir jābūt konsekventai un uzticamai metodei, lai viegli novērtētu prognozi.

Šajā rakstā mēs jums parādīsim, kā jūs varat aprēķināt prognozes precizitātes procentuālo daļu 4 visdrošākajos veidos. Taču, pirms parādīt šīs aprēķina metodes, vispirms jums ir jāzina, kāds ir faktiskais pieprasījums pēc prognozēšanas precizitātes.

Ievads pieprasījuma prognozēšanā, lai aprēķinātu prognozes precizitātes procentuālo daļu

Pieprasījuma prognozēšana vai Pārdošanas prognozēšana ir ļoti plaša tēma. Šī raksta mērķis ir parādīt, kā varat aprēķināt Prognozes precizitātes procenti Tāpēc šeit mēs tikai īsi iepazīstināsim jūs ar pieprasījuma prognozēšanu.

No otras puses, Pieprasījuma prognoze ir kaut kas tāds, kas nav ļoti izplatīts katrā organizācijā. Vai pat tad, ja jūsu uzņēmumā tāda ir, jūs, iespējams, par to nezināt. Ja jūsu uzņēmumā ir ERP vai ar to saistīta programmatūra, tad, visticamāk, jums ir prognoze.

Formula, lai aprēķinātu Pieprasījuma prognoze ir,

Ieviešot šo formulu, jūs varat viegli noskaidrot savas organizācijas pieprasījuma prognozi.

4 metodes, kā aprēķināt prognozes precizitātes procentuālo daļu programmā Excel

Tagad, kad jūs zināt par Faktiskais Prognoze un Pieprasījuma prognoze , varat sākt aprēķināt Prognozes precizitātes procenti programmā Excel.

Soļi, lai aprēķinātu Prognožu precizitāte katram produktam programmā Excel ir sniegti turpmāk.

Soļi:

• Sākumā vienkārši atņem prognozi no pieprasījuma lai aprēķinātu prognozes kļūda katram produktam.
• Pēc tam izmantojiet ABS() formulu programmā Excel, lai aprēķinātu kļūdas absolūtā vērtība .
• Visbeidzot, vienkārši daliet kļūdas absolūto vērtību ar pieprasījumu un reiziniet to ar 100. lai aprēķinātu kļūdas procentuālā daļa produktu līmenī.

Visi šie aprēķinu posmi ir parādīti turpmāk attiecībā uz divu mēnešu pārdošanas periodu.

Varat izmantot SUM() funkcija lai aprēķinātu Kopā visiem atribūtiem, aprēķinot prognozēšanas precizitātes procentus programmā Excel.

Kā jau jūs zināt, šīs kļūdas ir elementu līmenī. Tagad mums jāzina, kā iegūt kopējais rādītājs pamatojoties uz šiem mērījumiem.

Šajā sadaļā uzzināsiet 4 visvienkāršākās un visbiežāk izmantotās matemātiskās formulas, lai. aprēķināt prognozes precizitātes procentus. programmā Excel.

1. BIAS prognozes precizitāte/ konsekventās prognozes kļūda, lai aprēķinātu prognozes precizitātes procentuālo daļu

Prognozēšanas kļūdas ir analītiskais novirze starp faktiskajām vērtībām un aplēstajām vērtībām. .

Lai aprēķinātu prognožu precizitāte vienkārši daliet kopējo kļūdu ar kopējo pieprasījumu. .

Lai pārbaudītu, vai prognoze visiem produktiem ir pārvērtēta ( BIAS> 0 ) vai nepietiekami novērtēts ( BIAS <0 ), varat izmantot šo metodi.

Lasīt vairāk: Kā aprēķināt peļņas procentuālo daļu programmā Excel (3 metodes)

2. Vidējā absolūtā procentuālā kļūda (MAPE), lai aprēķinātu prognozes precizitāti programmā Excel

Vēl viens vienkāršs un efektīvs veids, kā aprēķināt prognozes kļūdu, ir aprēķināt. Vidējā absolūtā procentuālā kļūda (MAPE) prognozes. MAPE ir definēts kā vidēji kļūdu procentuālās daļas .

Kā MAPE ir kļūdu aprēķins, liels procentuālais īpatsvars nozīmē sliktu, bet mazs procentuālais īpatsvars - labu.

Mēs šo metodi neiesakām izmantot, jo tajā nav svēruma ne attiecībā uz daudzumiem, ne vērtībām. Ja prognožu novērtēšanā pilnībā paļaujaties uz šo rādītāju, var viegli novērtēt nepietiekami augstu pieprasījuma periodus.

Lasīt vairāk: Procentu aprēķināšana, izmantojot absolūto šūnu atsauci programmā Excel (4 metodes)

3. Vidējā absolūtā kļūda (MAE)/ vidējā absolūtā novirze (MAD)/ svērtā absolūtā procentuālā kļūda (WAPE)

Vidējā absolūtā kļūda (MAE) vai Vidējā absolūtā novirze (MAD) vai Svērtā absolūtā procentuālā kļūda (WAPE) ir vidējās svērtās absolūtās kļūdas Absolūtā vērtība nozīmē, ka pat tad, ja starpība starp prognozēto pieprasījumu un faktisko pieprasījumu ir negatīva, tā kļūst pozitīva.

Lai aprēķinātu Vidējā absolūtā kļūda (MAE) no prognozes tikai dalīt kopējo absolūto kļūdu ar kopējo pieprasījumu. .

Šī metode ir svērta pēc daudzuma vai vērtības, tāpēc tā ir ļoti ieteicama pieprasījuma plānošanā.

Tomēr šai metodei ir viens trūkums. Tā kā pieprasījuma kļūda nav proporcionāla, šī metode vislabāk darbojas, strādājot ar vienu izstrādājumu. Ja to izmanto izstrādājumiem ar dažādiem apjomiem, rezultāts būs izkropļots, ja izstrādājumam būs lielāks apjoms.

Lasīt vairāk: Kā aprēķināt svara zuduma procentuālo daļu programmā Excel (5 metodes)

4. Vidējā kvadrātiskā kļūda (RMSE), lai aprēķinātu prognozes precizitāti programmā Excel

Vidējā kvadrātiskā kļūda (RMSE) aprēķina no vidējās kvadrātkvadrātkļūdas (MSE) kvadrātsakne vai Vidējā kvadrātiskā novirze (MSD) .

Mums ir jāpievieno Kvadrātkļūda (Error^2) katram produktam attiecībā uz šo rādītāju. Tad mēs varam aprēķināt Vidējā kvadrātiskā kļūda . Vidējā kvadrātiskā kļūda (MSE) ir vidējā kvadrātiskā kļūda katram produktam.

Tagad, kad mums ir zināma vērtība MSE , tagad mēs varam izmērīt RMSE mūsu prognozei.

Lai aprēķinātu RMSE , tikai MSE kvadrātsakni dalīt ar pieprasījuma vidējo vērtību. .

Portāls RMSE rādītāja ieviešana un rezultātu iegūšana ir salīdzinoši sarežģītāka. Taču šī formula spēcīgi soda lielas prognožu kļūdas.

Šī ir arī ļoti ieteicama metode, jo ar šo metodi var ignorēt aprēķinu kļūdas un iegūt precīzus rezultātus.

Lasīt vairāk: Kā aprēķināt uzvaras un zaudējumu procentuālo attiecību programmā Excel (ar vienkāršiem soļiem)

Secinājums

Nobeigumā šajā rakstā tika parādītas 4 vienkāršas un noderīgas metodes, kā aprēķināt prognozes precizitātes procentuālo daļu Es ceru, ka šis raksts jums ir bijis ļoti noderīgs. Varat uzdot jautājumus par šo tēmu.