Excel har fantastiske verktøy og funksjoner for å forutsi fremtidige verdier . Den har en prognoseknapp, introdusert i Excel 2016-versjonen, FORECAST og andre funksjoner både for lineære og eksponentielle data. I denne artikkelen vil vi se hvordan du bruker disse Excel-verktøyene til å forutsi fremtidige verdier basert på historiske data.

Last ned øvelsesarbeidsbok

Du kan laste ned følgende arbeidsbok for din egen øvelse. Vi har brukt noen autentiske data her og krysssjekket om resultatene produsert av metodene i denne artikkelen samsvarer med de virkelige verdiene.

Værsel basert på historiske data.xlsx

Hva er prognoser?

Formelt er Prognoser en tilnærming som bruker historiske data som input for å generere utdannede spådommer om fremtidige trender. Prognoser brukes ofte av bedrifter for å bestemme hvordan de skal allokere ressursene sine eller planlegge for forventede utgifter i fremtiden.

Anta at du planlegger å starte en bedrift med et bestemt produkt. Jeg er ingen forretningsmann, men jeg antar at noe av det første du vil vite om produktet vil være dets nåværende og fremtidige etterspørsel i markedet. Så det er et spørsmål om prediksjon, estimering, utdannet gjetning eller "forutsi" fremtiden. Hvis du har tilstrekkelige data som på en eller annen måte følger en trend, kan du nå nær nok til en perfekt projeksjon.

Du kan imidlertid ikke forutsi med 100 % nøyaktighet uansett hvordanmye tidligere og nåværende data du har og hvor perfekt du har identifisert sesongvariasjonen. Så før du tar en endelig avgjørelse, må du dobbeltsjekke resultatene og vurdere andre faktorer også.

4 metoder for å forutse i Excel basert på historiske data

I denne artikkelen har vi hentet prisdataene for råolje (petroleum) fra Verdensbankens nettsted , for de siste 10 årene (april 2012 til mars 2022). Følgende bilde viser listen delvis.

1. Bruk 'Prognoseark'-knappen i Excel 2016, 2019, 2021 og 365

The Forecast Sheet -verktøyet ble først introdusert i Excel 2016 , som gjør tidsserieprognoser til en enkel sak. Bare organiser kildedataene nøyaktig, så tar Excel seg av resten. Du må følge bare to enkle trinn.

📌 Trinn 1: Ordne data med tidsserier og tilsvarende verdier

• Først, angi tidsverdiene i venstre kolonne i stigende rekkefølge. Ordne tidsdataene med et regelmessig intervall, dvs. daglig. Ukentlig, månedlig eller årlig.
• Sett deretter de tilsvarende prisene i høyre kolonne.

📌 Trinn 2: Lag prognoseregneark

• Gå nå til Data-fanen . Klikk deretter på Prognoseark -knappen fra Prognosegruppe .

Opprett prognoseregneark -vinduet åpnes.

• Nå velger du graftype fra vinduet.
• Du kan også velge sluttdatoen for prognosen.

• Trykk til slutt på Opprett -knappen. Du er ferdig!

Nå åpnes et nytt regneark i Excel. Dette nye arket inneholder våre nåværende data sammen med de forventede verdiene. Det er også en graf som representerer de opprinnelige og forutsagte dataene visuelt.

Tilpasse prognosegraf:

Du kan tilpasse prognosegrafen på følgende måter. Se på følgende bilde. Excel gir oss mange tilpasningsmuligheter her.

1. Diagramtype

Det er to alternativer her, Opprett et kolonnediagram og Opprett et linjediagram. Bruk en av disse som du synes er mer behagelig.

2. Varselslutt

Still her tidspunktet når du vil avslutte prognosen.

3. Prognosestart

Angi startdatoen for prognosen med dette.

4. Konfidensintervall

Standardverdien er 95 %. Jo mindre det er, jo mer tillit til antatte verdier indikerer det. Du kan merke av eller fjerne merket for denne avmerkingsboksen avhengig av nødvendigheten av å vise nøyaktighetsnivået til prognosen din.

5. Sesongvariasjoner

Excel prøver å finne ut sesongvariasjoner i de historiske dataene dine hvis du velger « Oppdag automatisk »-alternativet. Du kan også stille inn det manuelt ved å sette en passendeverdi.

6. Tidslinjeområde

Excel angir det automatisk når du velger en celle i dataene. Dessuten kan du endre det herfra etter behov.

7. Verdiområde

Du kan redigere dette området på lignende måte.

8. Fyll ut manglende punkter ved å bruke

Du kan velge enten interpolasjon, eller du kan sette de manglende punktene som null. Excel kan interpolere de manglende dataene (hvis du velger det) hvis det er mindre enn 30 % av de totale dataene.

9. Aggreger duplikater ved å bruke

Velg passende beregningsmetode (Gjennomsnitt, Median, Min, Maks, Sum, CountA) når du har flere verdier på samme tidsstempel.

10. Inkluder prognosestatistikk

Du kan legge til en tabell med informasjon om utjevningskoeffisienter og feilmålinger ved å merke av i denne avmerkingsboksen.

2. Bruk Excel-funksjoner å prognose basert på tidligere data

Du kan også bruke Excel-funksjoner som PROGNOSE, TREND, og VEKST, for å forutsi basert på tidligere poster. La oss se dem én etter én.

2.1 Bruk FORECAST-funksjonen

MS Excel 2016 erstatter PROGNOSE-funksjonen med PROGNOSE.LINEÆR-funksjonen . Så vi vil bruke den mer oppdaterte (for fremtidige kompatibilitetsproblemer med Excel).

Syntaks for FORECAST.LINEAR-funksjonen:

=FORECAST.LINEAR (x, knows_ys, known_xs)

Her står x formåldato, kjent_xs står for tidslinjen, og kjent_ys står for kjente verdier.

📌 Trinn:

• Først sett inn følgende formel i celle C17 .

=FORECAST.LINEAR(B17,C5:C16,B5:B16)

• Trykk deretter ENTER.

Les mer: FORECAST-funksjon i Excel (med andre prognosefunksjoner)

2.2 Bruk TREND-funksjonen

MS Excel hjelper også med TREND-funksjonen for å forutsi basert på historiske data. Denne funksjonen bruker Minste kvadrat-metoden for å forutsi fremtidige verdier.

Syntaks for TREND-funksjonen:

=TREND(kjent_ys, [kjent_xs], [ny_xs] , [const])

I tilfellet med følgende datasett, skriv inn formelen nedenfor i celle C125 for å få prognoseverdier for april, mai og juni 2022 . Trykk deretter ENTER.

2.3 Bruk VEKST-funksjonen

1>VEKST-funksjonen fungerer ved bruk av eksponentiell relasjon mens TREND funksjonen (brukt i forrige metode) fungerer med lineær relasjon. Bortsett fra det er begge identiske med hensyn til argumenter og anvendelse.

Så, for å få prognoseverdier for april, mai og juni 2022 , sett inn følgende formel i celle C1252. Trykk deretter ENTER .

Les mer: Hvordan forutsi veksthastighet i Excel (2 metoder)

Lignende avlesninger

• Hvordanå forutsi salg i Excel (5 enkle måter)
• Forutsi salgsvekstrate i Excel (6 metoder)
• Hvordan prognostisere inntekter i Excel (6 enkle metoder)

3. Bruk verktøy for glidende gjennomsnitt og eksponentiell utjevning

Det er to typer glidende gjennomsnitt som brukes i statistikk. Enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Vi kan også bruke dem til å forutsi fremtidige verdier.

3.1 Bruk enkelt glidende gjennomsnitt

For å bruke glidende gjennomsnittsteknikk, la oss legge til en ny kolonne kalt ' bevegende gjennomsnitt ' .

Bruk nå følgende trinn.

📌 Trinn:

• Først av alt, gå til Data-fanen og klikk på Dataanalyse-knappen . Hvis du ikke har det, kan du aktivere det fra her .
• Velg deretter alternativet Moving Average fra listen og trykk OK .

• Vinduet Glidende gjennomsnitt vises.
• Nå velger du Inndataområde som C5:C20 , sett Intervall som 3, Utgangsområde som D5:D20 og merk Kartutdata avkrysningsboks.
• Deretter trykker du OK.

Du kan se prognoseverdien for april 2022 i celle D20 .

I tillegg er følgende bilde en grafisk representasjon av prognoseresultater.

3.2 Bruk eksponentiell utjevning

For mer nøyaktige resultater kan du bruke eksponentiell utjevning.Prosedyren for å bruke dette i Excel er ganske lik den for Simple Moving Average. La oss se.

📌 Trinn:

• Gå først til Data-fanen >> klikk på Dataanalyse-knappen >> velg Eksponentiell utjevning fra listen.
• Trykk deretter OK .

Den eksponentielle utjevningen vinduet vil dukke opp.

• Sett nå Inndataområde som C5:C20 (eller i henhold til dine data), Dempningsfaktor som 0,3, og Output Range som D5:D20 ; merk av for Kartutdata .
• Trykk deretter på OK -knappen.

Etter å ha trykket på OK, du får resultatet i c ell D20 .

Og se på følgende graf for å forstå prognosen visuelt .

4. Bruk fyllhåndtaksverktøyet til å forutsi basert på historiske data

Hvis dataene dine følger en lineær trend (økende eller reduseres), kan du bruke Fyllhåndtak -verktøyet for å få en rask prognose. Her er dataene våre og tilhørende graf.

Disse tyder på at dataene har en lineær trend.

Forutsatt at vi ønsker å spå for april , mai og juni 2022 . Følg de følgende raske trinnene.

📌 Trinn:

• Velg først verdiene C5:C16 og hold musepekeren i nedre høyre hjørne av celle C16 . Fyllhåndtaksverktøyet vises.
• Nå drar duit till c ell C19 .

Følgende graf viser resultatene visuelt. Det er merkbart at Excel ignorerer de uregelmessige verdiene (f.eks. plutselig fottur i mars-22), og vurderer verdiene som er mer regelmessige.

Hvor nøyaktig kan Excel forecaste?

Et spørsmål kan dukke opp i tankene, " Hvor mye nøyaktig er Excel-prognoseteknikker? " Svaret er ikke enkelt. Fordi prognoser avhenger av mange faktorer. For eksempel, da vi jobbet med denne artikkelen, begynte krigen mellom Ukraina og Russland, og råoljeprisene steg plutselig mye høyere enn forventet.

Så det avhenger av deg, dvs. hvor perfekt du er. setter opp dataene for prognoser. Vi kan imidlertid foreslå deg en måte å sjekke perfektheten til metodene.

Her har vi data for april 2012 til mars 2022. Hvis vi prognoser for de siste månedene og sammenligner resultatene med de kjente verdiene , vil vi vite hvor fast vi kan stole på det.

Les mer: Hvordan beregne prognosenøyaktighetsprosent i Excel (4 enkle Metoder)

Konklusjon

I denne artikkelen har vi diskutert 4 metoder for å forutse i excel basert på historiske data. Hvis du har spørsmål angående dem, vennligst gi oss beskjed i kommentarfeltet. For flere slike artikler, besøk bloggen vår ExcelWIKI .