Mengira Peratusan Ketepatan Ramalan ialah tugas yang sangat biasa untuk dilakukan bukan sahaja untuk orang yang bekerja dengan statistik dan analisis data tetapi juga untuk orang yang bekerja dengan sains data dan pembelajaran mesin. Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan kepada anda 4 kaedah yang paling mudah dan berkesan tentang cara mengira Peratusan Ketepatan Ramalan dalam Excel.

Muat Turun Buku Kerja

Anda boleh memuat turun buku kerja Excel amalan percuma dari sini.

Pengenalan kepada Ketepatan Ramalan

Ketepatan Ramalan ialah penyimpangan antara permintaan yang diramalkan dan permintaan sebenar . Ia juga dipanggil Ralat Ramalan . Jika ralat daripada ramalan permintaan sebelumnya dikira dengan betul, ia membolehkan anda mengubah suai perancangan perniagaan masa hadapan anda, seperti meningkatkan kadar perkhidmatan anda, mengurangkan kehabisan stok, mengurangkan kos rantaian bekalan dan lain-lain untuk menjadikannya lebih berjaya.

Mengira ketepatan ramalan adalah sangat penting dalam perniagaan, jadi anda mesti mempunyai kaedah yang konsisten dan boleh dipercayai untuk menganggar ramalan dengan mudah.

Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan kepada anda cara anda boleh mengira ketepatan ramalan peratusan dalam 4 cara yang paling boleh dipercayai. Tetapi sebelum menunjukkan kepada anda kaedah pengiraan tersebut, pertama sekali, anda perlu mengetahui apakah permintaan sebenar dalam ketepatan ramalan.

Pengenalan kepada PermintaanRamalan untuk Mengira Peratusan Ketepatan Ramalan

Ramalan Permintaan atau Ramalan Jualan ialah topik yang sangat luas. Matlamat artikel ini adalah untuk menunjukkan kepada anda cara anda boleh mengira Peratusan Ketepatan Ramalan dalam Excel. Jadi, di sini kami hanya akan memberikan anda ringkasan ramalan permintaan.

Sebaliknya, Ramalan Permintaan ialah sesuatu yang tidak begitu biasa dalam setiap organisasi. Atau walaupun syarikat anda mempunyai apa-apa, anda mungkin tidak menyedarinya. Jika syarikat anda mempunyai ERP atau perisian berkaitan, kemungkinan besar anda mempunyai ramalan.

Formula untuk mengira Ramalan Permintaan ialah,

Dengan melaksanakan formula ini, anda boleh mengetahui ramalan permintaan organisasi anda dengan mudah.

4 Kaedah Cara Mengira Peratusan Ketepatan Ramalan dalam Excel

Sekarang anda tahu tentang Sebenar Ramalan dan Ramalan Permintaan , anda boleh bermula pada pengiraan Peratusan Ketepatan Ramalan dalam Excel.

Langkah-langkah untuk mengira Ketepatan Ramalan untuk produk mengikut produk dalam Excel diberikan di bawah.

Langkah:

• Pada mulanya, hanya tolak ramalan daripada permintaan untuk mengira ralat ramalan bagi setiap produk.
• Selepas itu, gunakan formula ABS() dalam Excel untuk mengira nilai mutlak bagiralat .
• Akhir sekali, hanya bahagikan nilai mutlak ralat dengan permintaan dan darabkannya dengan 100 untuk mengira peratusan ralat pada tahap produk.

Semua langkah pengiraan ini ditunjukkan di bawah untuk tempoh jualan 2 bulan.

Anda boleh menggunakan Fungsi SUM() untuk mengira Jumlah semua atribut dalam mengira peratusan ketepatan ramalan dalam Excel.

Nah, seperti yang anda sedia maklum, ralat ini terdapat pada item tahap. Kini kita perlu mengetahui cara untuk mendapatkan penunjuk keseluruhan berdasarkan ukuran ini.

Berikutan bahagian ini, anda akan mempelajari 4 formula matematik yang paling mudah dan biasa digunakan untuk mengira ramalan peratusan ketepatan dalam Excel.

1. Ketepatan Ramalan BIAS/ Ralat Ramalan Konsisten untuk Mengira Peratusan Ketepatan Ramalan

BIAS Ramalan ialah sisihan analitik antara nilai sebenar dan nilai anggaran .

Untuk mengira ketepatan ramalan hanya bahagikan Jumlah Ralat dengan Jumlah Permintaan .

Untuk menyemak sama ada ramalan untuk semua produk adalah terlebih anggaran ( BIAS > 0 ) atau dipandang rendah ( BIAS < 0 ), anda boleh menggunakan kaedah ini.

Baca Lagi: Cara Mengira Peratusan Keuntungan dalam Excel (3Kaedah)

2. Ralat Peratusan Mutlak Min (MAPE) untuk Mengira Ketepatan Ramalan dalam Excel

Satu lagi cara mudah dan berkesan untuk mengira ralat ramalan ialah mengira Min Ralat Peratusan Mutlak (MAPE) daripada ramalan. MAPE ditakrifkan sebagai purata peratusan Ralat .

Memandangkan MAPE adalah pengiraan ralat, peratusan tinggi bermakna buruk dan peratusan rendah bermakna baik.

Kami tidak mengesyorkan kaedah ini kerana tiada pemberat pada kuantiti atau nilai. Tempoh permintaan tinggi dengan mudah boleh dipandang rendah jika anda bergantung sepenuhnya pada penunjuk ini untuk mengukur ramalan anda.

Baca Lagi: Kira Peratusan Menggunakan Rujukan Sel Mutlak dalam Excel (4 Kaedah)

3. Min Ralat Mutlak (MAE)/ Min Sisihan Mutlak (MAD)/ Ralat Peratusan Mutlak Berwajaran (WAPE)

Min Ralat Mutlak (MAE) atau Min Sisihan Mutlak ( MAD) atau Ralat Peratusan Mutlak Berwajaran (WAPE) ialah purata ralat mutlak berwajaran . Nilai mutlak bermakna walaupun perbezaan antara permintaan yang diramalkan dan permintaan sebenar ialah nilai negatif, ia menjadi positif.

Untuk mengira Min Ralat Mutlak (MAE) ramalan hanya bahagikan Jumlah Ralat Mutlak dengan Jumlah Permintaan .

Kaedah ini ditimbang mengikut kuantiti atau nilai, menjadikannya sangat disyorkan dalam perancangan permintaan.

Walau bagaimanapun, terdapat satu kelemahan pada ini kaedah. Oleh kerana ralat permintaan tidak berkadar, kaedah ini berfungsi paling baik apabila bekerja pada satu produk. Jika ia digunakan pada produk dengan volum yang berbeza, hasilnya akan bengkok dengan produk volum lebih berat.

Baca Lagi: Cara Mengira Peratusan Kehilangan Berat Badan dalam Excel (5 Kaedah)

4. Ralat Purata Kuasa Dua (RMSE) untuk Mengira Ketepatan Ramalan dalam Excel

Ralat Purata Kuasa Akar (RMSE) dikira daripada akar kuasa dua Ralat Purata Kuasa Purata (MSE). ) atau Mean Squared Deviation (MSD) .

Kita perlu menambah Squared Error (Error^2) untuk setiap produk untuk penunjuk ini. Kemudian kita boleh mengira Min Squared Error . Min Squared Ralat (MSE) ialah purata ralat kuasa dua untuk setiap produk.

Sekarang kita mempunyai nilai MSE , kini kita boleh mengukur RMSE untuk ramalan kami.

Untuk mengira RMSE , cuma bahagikan punca kuasa dua MSE dengan Purata Permintaan .

Penunjuk RMSE secara perbandingan lebih kompleks untuk dilaksanakan dan mengekstrak hasil. Tetapi formula ini sangat menghukum besarralat ramalan.

Ini juga merupakan kaedah yang sangat disyorkan kerana kaedah ini dapat mengabaikan ralat pengiraan dan menghasilkan keputusan dengan tepat.

Baca Lagi: Cara untuk Kira Peratusan Menang-Kalah dalam Excel (dengan Langkah Mudah)

Kesimpulan

Untuk membuat kesimpulan, artikel ini menunjukkan kepada anda 4 kaedah mudah dan berguna bagaimana untuk kira Peratusan Ketepatan Ramalan dalam Excel. Saya harap artikel ini banyak memberi manfaat kepada anda. Jangan ragu untuk bertanya apa-apa soalan mengenai topik tersebut.