မာတိကာ
ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုရာခိုင်နှုန်း ကို တွက်ချက်ခြင်းသည် စာရင်းအင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသူများသာမက ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသူများ အတွက်ပါ လုပ်ဆောင်ရန် အလွန်ရင်းနှီးသော အလုပ်ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ Excel တွင် ခန့်မှန်းချက်တိကျမှန်ကန်မှုရာခိုင်နှုန်း တွက်ချက်နည်း အလွယ်ကူဆုံးနှင့် အထိရောက်ဆုံးနည်းလမ်း 4 ခုကို သင့်အားပြသပါမည်။
အလုပ်စာအုပ်ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
သင်သည် ဤနေရာမှ အခမဲ့ လက်တွေ့အသုံးချ Excel အလုပ်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။
ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်ပါ.xlsx
ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုနိဒါန်း
ခန့်မှန်းချက်တိကျမှု သည် ခန့်မှန်းထားသော ဝယ်လိုအားနှင့် အမှန်တကယ်ဝယ်လိုအားကြားမှ သွေဖည်မှု ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ခန့်မှန်းချက်အမှား ဟုလည်း ခေါ်သည်။ ယခင်ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်များမှ အမှားအယွင်းများကို မှန်ကန်စွာ တွက်ချက်ပါက၊ ၎င်းသည် သင့်ဝန်ဆောင်မှုနှုန်းကို တိုးမြှင့်ခြင်း၊ စတော့ရှယ်ယာများ လျှော့ချခြင်း၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချခြင်း စသည်တို့ကို ပိုမိုအောင်မြင်စေရန်အတွက် သင်၏အနာဂတ်လုပ်ငန်းအစီအစဉ်များကို ပြင်ဆင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုကို တွက်ချက်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်၊ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းချက်များကို အလွယ်တကူ ခန့်မှန်းရန် သင့်တွင် တသမတ်တည်းနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော နည်းလမ်းတစ်ခု ရှိရပါမည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုကို သင်မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ပြသပါမည်။ အယုံကြည်ရဆုံးနည်းလမ်း 4 ခုတွင် ရာခိုင်နှုန်း။ သို့သော် အဆိုပါ တွက်ချက်နည်းများကို သင့်အား မပြသမီ၊ ဦးစွာ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှုတွင် အမှန်တကယ် တောင်းဆိုမှုမှာ အဘယ်အရာဖြစ်သည်ကို သိရန် လိုအပ်ပါသည်။
Introduction to Demandခန့်မှန်းချက် တိကျမှု ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်ရန် ခန့်မှန်းချက်
ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ရောင်းရန် ခန့်မှန်းချက် သည် အလွန်ကျယ်ပြန့်သော အကြောင်းအရာတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါး၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ Excel တွင် ခန့်မှန်းတိကျမှုရာခိုင်နှုန်း ကို သင်မည်ကဲ့သို့တွက်ချက်နိုင်သည်ကိုပြသရန်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤတွင် သင့်အား ၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက် အကျဉ်းချုပ်ကို ပေးပါမည်။
တစ်ဖက်တွင်၊ Demand Forecast သည် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းတွင် အလွန်အသုံးများသော အရာမဟုတ်ပါ။ ဒါမှမဟုတ် သင့်ကုမ္ပဏီမှာ တစ်ခုခုရှိနေရင်တောင် အဲဒါကို သင်သတိမထားမိပါဘူး။ သင့်ကုမ္ပဏီတွင် ERP သို့မဟုတ် ဆက်စပ်ဆော့ဖ်ဝဲရှိပါက၊ သင့်တွင် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုရှိနိုင်သည်။
Demand Forecast ကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာမှာ
ဖြစ်သည်။ ၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက် = ပျမ်းမျှရောင်းအား X ရာသီအလိုက် X တိုးတက်မှုဤဖော်မြူလာကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ သင့်အဖွဲ့အစည်း၏ ၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်ကို အလွယ်တကူ ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။
တွက်ချက်နည်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်း 4 ခု Excel ရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှုရာခိုင်နှုန်း
ယခုအခါ သင်သည် အမှန်တကယ် ခန့်မှန်းချက် နှင့် ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက် အကြောင်း သင်စတင်နိုင်ပါပြီ၊ Excel တွင် ခန့်မှန်းတိကျမှုရာခိုင်နှုန်း ၏တွက်ချက်မှု။
ထုတ်ကုန်အလိုက် ခန့်မှန်းချက်တိကျမှန်ကန်မှုကို တွက်ချက်ရန် အဆင့်များကို Excel တွင် အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်။
အဆင့်များ-
- အစပိုင်းတွင်၊ ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီအတွက် ခန့်မှန်းချက်အမှား ကို တွက်ချက်ရန် ဝယ်လိုအားမှ ခန့်မှန်းချက် ကို နုတ်ပါ။
- ထို့နောက်၊ အကြွင်းမဲ့တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် Excel ရှိ ABS() ဖော်မြူလာကို အသုံးပြုပါ။အမှား ။
- နောက်ဆုံးတွင်၊ ရိုးရှင်းစွာပင် အမှား၏ ပကတိတန်ဖိုးကို ဝယ်လိုအားဖြင့် ပိုင်းပြီး 100 ဖြင့် မြှောက်ကာ အမှား၏ ရာခိုင်နှုန်း ကို တွက်ချက်ရန်၊ ထုတ်ကုန်အဆင့်။
ဤတွက်ချက်မှုအဆင့်များအားလုံးကို 2 လတာအရောင်းရေချိန်အတွက် အောက်တွင်ပြသထားသည်။
သင် <1 ကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။ Excel တွင် ခန့်မှန်းချက် တိကျမှု ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်ရာတွင် ရည်ညွှန်းချက်အားလုံး၏ စုစုပေါင်း ကို တွက်ချက်ရန်>SUM() function ။
ကောင်းပြီ၊ သင်သိထားပြီးဖြစ်သည့်အတိုင်း၊ ဤအမှားများသည် ဤအရာတွင် ရှိနေပါသည်။ အဆင့် ဤတိုင်းတာချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အလုံးစုံညွှန်ပြချက် ကို မည်သို့ရယူရမည်ကို ယခုကျွန်ုပ်တို့ သိလိုပါသည်။
ဤကဏ္ဍကိုပြီးနောက်၊ ခန့်မှန်းချက်တွက်ချက်ရန်အတွက် အရိုးရှင်းဆုံးနှင့် အသုံးအများဆုံး သင်္ချာဖော်မြူလာ 4 ခုကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ Excel တွင် တိကျမှုရာခိုင်နှုန်းများ ။
၁။ BIAS ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှု/ တစ်သမတ်တည်း တွက်ချက်ရန် ခန့်မှန်းချက် မှားယွင်းမှု
ခန့်မှန်းမှု BIAS သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများနှင့် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများကြားမှ သွေဖည်မှု ဖြစ်သည်။
ခန့်မှန်းချက် တိကျမှု ကို တွက်ချက်ရန် ရိုးရှင်းစွာ စုစုပေါင်း Error ကို Total Demand ဖြင့် ပိုင်းခြားပါ ။
BIAS Forecast Accuracy = Total Error/ စုစုပေါင်းဝယ်လိုအား 
ထုတ်ကုန်အားလုံးအတွက် ခန့်မှန်းချက် မတန်တဆ ( BIAS > 0 ) သို့မဟုတ် ရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် လျှော့တွက်ထားသော ( BIAS < 0 )၊ သင်သည် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- Excel တွင် အမြတ်ရာခိုင်နှုန်း တွက်ချက်နည်း (၃။နည်းလမ်းများ)
၂။ Excel တွင် ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုကို တွက်ချက်ရန် Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
ခန့်မှန်းချက်အမှားကို တွက်ချက်ရန် အခြားသော ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သော နည်းလမ်းမှာ Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ကို တွက်ချက်ရန် ဖြစ်ပါသည်။ ခန့်မှန်းချက်။ MAPE ကို အမှားရာခိုင်နှုန်းများ၏ ပျမ်းမျှ အဖြစ် သတ်မှတ်သည်။
MAPE = ပျမ်းမျှ အမှားရာခိုင်နှုန်း 
MAPE သည် အမှားအယွင်းများကို တွက်ချက်ခြင်းဖြစ်သောကြောင့်၊ ရာခိုင်နှုန်းမြင့်မားခြင်းသည် မကောင်းကြောင်း၊ ရာခိုင်နှုန်းနည်းသည် ကောင်းသည်ဟု ဆိုလိုပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့ အကြံမပြုပါ။ ဤနည်းလမ်းသည် ပမာဏ သို့မဟုတ် တန်ဖိုးများအပေါ် တွက်ဆခြင်းမရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သင်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို တိုင်းတာရန် ဤညွှန်ကိန်းကို အပြည့်အဝ အားကိုးပါက ဝယ်လိုအားများသော ကာလများကို အလွယ်တကူ လျှော့တွက်နိုင်ပါသည်။
နောက်ထပ် ဖတ်ရှုရန်- Excel တွင် အကြွင်းမဲ့ဆဲလ်ကိုးကားမှုကို အသုံးပြုသည့် ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်ပါ (နည်းလမ်း 4 ခု)
၃။ Mean Absolute Error (MAE)/ Mean Absolute Deviation (MAD)/ Weighted Absolute Percentage Error (WAPE)
Mean Absolute Error (MAE) သို့မဟုတ် Mean Absolute Deviation ( MAD) သို့မဟုတ် အလေးချိန်ရှိသော ပကတိရာခိုင်နှုန်းအမှား (WAPE) သည် အလေးချိန်ရှိ ပကတိအမှားများ ဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းထားသော ဝယ်လိုအားနှင့် အမှန်တကယ်ဝယ်လိုအားကြား ခြားနားချက်သည် အနုတ်တန်ဖိုးဖြစ်နေသော်လည်း ၎င်းသည် အပြုသဘောဖြစ်လာသည်။
ခန့်မှန်းချက်၏ Mean Absolute Error (MAE) ကို တွက်ချက်ရန် စုစုပေါင်း အကြွင်းမဲ့ အမှားကို Total Demand ဖြင့် ပိုင်းခြားပါ ။
MAE = Total Absoluteအမှားအယွင်း/ စုစုပေါင်းဝယ်လိုအား 
ဤနည်းလမ်းကို ပမာဏ သို့မဟုတ် တန်ဖိုးဖြင့် တွက်ဆထားသောကြောင့် ဝယ်လိုအားစီစဉ်ရာတွင် အထူးအကြံပြုထားသည်။
သို့သော် ဤအတွက် အားနည်းချက်တစ်ခုရှိပါသည်။ နည်းလမ်း။ ဝယ်လိုအား အမှားအယွင်းသည် အချိုးကျမဟုတ်သောကြောင့်၊ ဤနည်းလမ်းသည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်သည့်အခါ အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ မတူညီသော ပမာဏရှိသော ထုတ်ကုန်များတွင် အသုံးပြုပါက၊ ရလဒ်သည် ပိုမိုလေးလံသော volumes များ၏ ရလဒ်ကို လွဲမှားစေပါသည်။
နောက်ထပ် ဖတ်ရှုရန်- Excel တွင် ကိုယ်အလေးချိန်ရာခိုင်နှုန်း တွက်ချက်နည်း (5) နည်းလမ်းများ)
၄။ Excel တွင် ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုကို တွက်ချက်ရန် Root Mean Squared Error (RMSE)
Root Mean Squared Error (RMSE) ကို Mean Squared Error ၏ square root မှ တွက်ချက်သည် (MSE ) သို့မဟုတ် Mean Squared Deviation (MSD) ။
ဤညွှန်ကိန်းအတွက် ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီအတွက် Squared Error (Error^2) ကို ထည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့နောက် Mean Squared Error ကို တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။ Mean Squared Error (MSE) သည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီအတွက် ပျမ်းမျှ နှစ်ထပ်အမှားအယွင်း ဖြစ်သည်။
MSE = ပျမ်းမျှ နှစ်ထပ်ကိန်းအမှားယခုကျွန်ုပ်တို့၌ MSE တန်ဖိုးရှိသဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ခန့်မှန်းချက်အတွက် RMSE ကို ယခုတိုင်းတာနိုင်ပါပြီ။
RMSE ကိုတွက်ချက်ရန်၊ MSE ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းကို ပျမ်းမျှဝယ်လိုအား ဖြင့် ပိုင်းခြားပါ ။
RMSE = MSE ၏ Square Root/ ပျမ်းမျှ ဝယ်လိုအား 
RMSE ညွှန်းကိန်းသည် ရလဒ်များကို အကောင်အထည်ဖေါ်ရန်နှင့် ထုတ်ယူရန်အတွက် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဒီပုံသေနည်းက ပြင်းပြင်းထန်ထန် အပြစ်ပေးတယ်။ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုအမှားများ။
ဤနည်းလမ်းသည် တွက်ချက်မှုအမှားများကို လျစ်လျူရှုပြီး ရလဒ်များကို တိကျစွာထုတ်ပေးနိုင်သောကြောင့် ဤနည်းလမ်းသည် အလွန်အကြံပြုထားသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- လုပ်နည်း Excel တွင် Win-Loss Percentage (လွယ်ကူသောအဆင့်များဖြင့်) တွက်ချက်ပါ
နိဂုံး
နိဂုံးချုပ်ရန်၊ ဤဆောင်းပါးတွင် လွယ်ကူပြီး အသုံးဝင်သော နည်းလမ်း 4 ခုကို သင်ပြထားသည် <1 Excel တွင်>ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုရာခိုင်နှုန်း တွက်ချက်ပါ။ ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အတွက် အလွန်အကျိုးရှိမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ခေါင်းစဉ်နှင့် ပတ်သတ်၍ မည်သည့်မေးခွန်းများကိုမဆို လွတ်လပ်စွာမေးမြန်းနိုင်ပါသည်။
