Пресметувањето на Процентот на точност на прогнозата е многу позната задача не само за луѓето кои работат со статистика и анализа на податоци, туку и за луѓето кои работат со наука за податоци и машинско учење. Во оваа статија, ќе ви покажеме 4 од најлесните и најефикасните методи за пресметување на процентот на точност на прогнозата во Excel.

Преземете работна книга

Можете да ја преземете бесплатната работна книга на Excel од овде.

Вовед во точноста на прогнозата

Прецизност на прогнозата е отстапување помеѓу предвидената побарувачка и вистинската побарувачка . Се нарекува и Грешка во предвидувањето . Ако грешките од претходните прогнози за побарувачка се пресметани правилно, тоа ви овозможува да го измените вашето идно деловно планирање, како што е зголемување на стапката на услуга, намалување на залихите, намалување на трошоците за синџирот на снабдување итн. за да го направите поуспешно.

Пресметувањето на точноста на прогнозата е многу важно во бизнисот, затоа мора да имате конзистентен и сигурен метод за лесно да ја процените прогнозата.

Во оваа статија, ќе ви покажеме како можете да ја пресметате точноста на прогнозата процент на 4 најсигурни начини. Но, пред да ви ги покажеме тие методи на пресметка, прво, треба да знаете која е вистинската побарувачка за точноста на предвидувањето.

Вовед во побарувачкатаПрогноза за пресметување на процентот на точност на прогнозата

Прогнозирање на побарувачката или Прогнозирање на продажба е многу широка тема. Целта на оваа статија е да ви покаже како можете да пресметате Процент на точност на предвидувања во Excel. Значи, овде само ќе ви дадеме краток преглед на предвидувањето на побарувачката.

Од друга страна, Прогноза на побарувачката е нешто што не е многу вообичаено во секоја организација. Или дури и ако вашата компанија има такви, можеби не сте свесни за тоа. Ако вашата компанија има ERP или поврзан софтвер, тогаш најверојатно имате прогноза.

Формулата за пресметување на Прогноза на побарувачката е,

Со имплементирање на оваа формула, можете лесно да ја дознаете прогнозата на побарувачката на вашата организација.

4 методи како да се пресмета Процентот на точност на прогнозата во Excel

Сега кога знаете за Вистинската Прогноза и за Прогнозата на побарувачката , можете да започнете со пресметката на Процентот на точност на прогнозата во Excel.

Чекорите за пресметување на Прогнозата на точноста за производ по производ во Excel се дадени подолу.

Чекори:

• На почетокот, едноставно одземете ја прогнозата од побарувачката за да ја пресметате грешката во прогнозата за секој производ.
• Потоа, користете ја формулата ABS() во Excel за да ја пресметате апсолутната вредност нагрешката .
• Конечно, едноставно поделете ја апсолутната вредност на грешката со побарувачката и помножете ја со 100 за да го пресметате процентот на грешка на нивото на производот.

Сите чекори на овие пресметки се прикажани подолу за 2-месечен хоризонт на продажба.

Можете да го користите SUM() функција за пресметување на Вкупниот од сите атрибути во пресметувањето на процентот на точност на предвидувањето во Excel.

Па, како што веќе знаете, овие грешки се во ставката ниво. Сега треба да знаеме како да добиеме вкупен индикатор врз основа на овие мерења.

Следејќи го овој дел, ќе ги научите 4-те наједноставни и најчесто користени математички формули за пресметување на прогнозата проценти на точност во Excel.

1. Прецизност на прогнозата на BIAS/ Конзистентна грешка во предвидувањето за пресметување на процентот на точност на прогнозата

Предвидување BIAS е аналитичко отстапување помеѓу вистинските вредности и проценетите вредности .

За да се пресмета прецизноста на прогнозата едноставно поделете ја вкупната грешка со вкупната побарувачка .

За да проверите дали предвидувањето за сите производи е преценето ( BIAS > 0 ) или потценет ( BIAS < 0 ), можете да го користите овој метод.

Прочитајте повеќе: Како да се пресмета процентот на профит во Excel (3Методи)

2. Средна апсолутна процентна грешка (MAPE) за пресметување на точноста на прогнозата во Excel

Друг едноставен и ефективен начин за пресметување на грешката во прогнозата е да се пресмета Средната апсолутна процентна грешка (MAPE) на прогноза. MAPE се дефинира како просек од процентите на грешки .

Бидејќи MAPE е пресметка на грешки, високиот процент значи лошо, а низок процент значи добро.

Не препорачуваме овој метод бидејќи нема пондерирање на количините или на вредностите. Периодите на висока побарувачка може лесно да се потценат ако целосно се потпрете на овој индикатор за да ги измерите вашите предвидувања.

Прочитајте повеќе: Пресметај го процентот користејќи апсолутна референца на ќелијата во Excel (4 методи)

3. Просечна апсолутна грешка (MAE)/ Средно апсолутно отстапување (MAD)/ Пондерирана апсолутна процентна грешка (WAPE)

Средна апсолутна грешка (MAE) или средна апсолутна девијација ( MAD) или Пондерирана апсолутна процентна грешка (WAPE) е просекот на пондерирани апсолутни грешки . Апсолутна вредност значи дури и кога разликата помеѓу предвидената побарувачка и вистинската побарувачка е негативна вредност, таа станува позитивна.

За да се пресмета Средната апсолутна грешка (MAE) на прогнозата само поделете ја вкупната апсолутна грешка со вкупната побарувачка .

Овој метод се мери според количината или вредноста, што го прави многу препорачлив при планирањето на побарувачката.

Сепак, има еден недостаток на ова метод. Бидејќи грешката во побарувачката не е пропорционална, овој метод најдобро функционира кога работите на еден производ. Ако се користи на производи со различни волумени, исходот ќе биде искривен со производот од потешки волумени.

Прочитај повеќе: Како да се пресмета процентот на губење на тежината во Excel (5 Методи)

4. Коренска средна квадратна грешка (RMSE) за пресметување на точноста на прогнозата во Excel

Основната средна квадратна грешка (RMSE) се пресметува од квадратниот корен на просечната квадратна грешка (MSE ) или Средно отстапување во квадрат (MSD) .

Треба да ја додадеме Грешка во квадрат (Грешка^2) за секој производ за овој индикатор. Потоа можеме да ја пресметаме Средна квадратна грешка . Средна грешка во квадрат (MSE) е просечна квадратна грешка за секој производ.

Сега кога ја имаме вредноста на MSE , сега можеме да го измериме RMSE за нашата прогноза.

За да го пресметаме RMSE , само поделете го квадратниот корен на MSE со просекот на побарувачката .

Индикаторот RMSE е релативно покомплексен за имплементација и извлекување резултати. Но, оваа формула силно казнува големипрогнозирајте грешки.

Ова е исто така многу препорачлив метод бидејќи овој метод може да ги игнорира грешките во пресметката и прецизно да произведе резултати.

Прочитајте повеќе: Како да Пресметајте го процентот на победа-загуба во Excel (со лесни чекори)

Заклучок

За да заклучиме, овој напис ви покажа 4 лесни и корисни методи како да пресметете го процентот на точност на прогнозата во Excel. Се надевам дека овој напис беше многу корисен за вас. Слободно поставувајте какви било прашања во врска со темата.