Obliczanie Procent dokładności prognozy jest bardzo znanym zadaniem do wykonania nie tylko dla osób zajmujących się statystyką i analizą danych, ale także dla osób zajmujących się data science i uczeniem maszynowym. W tym artykule pokażemy Ci 4 najprostsze i najbardziej efektywne metody jak obliczyć procent dokładności prognozy w Excelu.

Pobierz Workbook

Darmowy ćwiczeniowy zeszyt Excela można pobrać stąd.

Wprowadzenie do dokładności prognoz

Dokładność prognoz to odchylenie między prognozowanym a rzeczywistym popytem Nazywa się go również Błąd prognozy . Jeśli błędy z poprzednich prognoz popytu są obliczone prawidłowo, pozwala to na modyfikację przyszłego planowania biznesowego, np. zwiększenie wskaźnika obsługi, zmniejszenie zapasów, zmniejszenie kosztów łańcucha dostaw itp.

Obliczanie dokładności prognozy jest bardzo ważne w biznesie, więc musisz mieć spójną i niezawodną metodę, aby łatwo oszacować prognozę.

W tym artykule pokażemy Ci, jak możesz obliczyć procent dokładności prognozy na 4 najbardziej niezawodne sposoby. Ale zanim pokażemy Ci te metody obliczeniowe, najpierw musisz wiedzieć, jaki jest rzeczywisty popyt w dokładności prognozowania.

Wprowadzenie do prognozy popytu w celu obliczenia procentu dokładności prognozy

Prognozowanie popytu lub Prognozowanie sprzedaży to bardzo szeroki temat. Celem tego artykułu jest pokazanie, jak można obliczyć Procent dokładności prognozy w Excelu, dlatego tutaj przedstawimy tylko skrótowe informacje na temat prognozowania popytu.

Z drugiej strony, Prognoza popytu to coś, co nie jest zbyt powszechne w każdej organizacji. A nawet jeśli Twoja firma ma jakieś, możesz nie być tego świadomy. Jeśli Twoja firma ma ERP lub powiązane oprogramowanie, to najprawdopodobniej masz prognozę.

Wzór na obliczenie Prognoza popytu jest,

Wdrażając tę formułę, można łatwo poznać prognozę popytu w organizacji.

4 Metody jak obliczyć procent dokładności prognozy w Excelu

Teraz, kiedy wiesz o Rzeczywista Prognoza i Prognoza popytu , można przystąpić do obliczania Procent dokładności prognozy w Excelu.

Czynności związane z obliczaniem Dokładność prognoz dla poszczególnych produktów w Excelu są podane poniżej.

Kroki:

• Na początku, po prostu odjąć prognozę od popytu obliczyć błąd prognozy dla każdego produktu.
• Następnie należy użyć ABS() formuła w Excelu, aby obliczyć wartość bezwzględna błędu .
• W końcu, po prostu podzielić wartość bezwzględną błędu przez zapotrzebowanie i pomnożyć przez 100 obliczyć procent błędu na poziomie produktu.

Wszystkie te kroki obliczeń pokazane są poniżej dla 2-miesięcznego horyzontu sprzedaży.

Możesz wykorzystać Funkcja SUM() obliczyć Razem wszystkich atrybutów w obliczaniu procentowej dokładności prognozowania w Excelu.

Jak już wiesz, te błędy są na poziomie elementu. Teraz musimy wiedzieć, jak uzyskać wskaźnik ogólny na podstawie tych pomiarów.

W tej części poznasz 4 najprostsze i najczęściej stosowane wzory matematyczne do obliczanie procentów dokładności prognozy w Excelu.

1. dokładność prognozy BIAS/ spójny błąd prognozy w celu obliczenia procentu dokładności prognozy

BIAS przewidywania jest analitycznym odchylenie między wartościami rzeczywistymi a wartościami szacowanymi .

Aby obliczyć dokładność prognozy po prostu podzielić Błąd całkowity przez Popyt całkowity .

Aby sprawdzić, czy przewidywanie dla wszystkich produktów jest przeszacowany ( BIAS> 0 ) lub niedoceniony ( BIAS <0 ), możesz wykorzystać tę metodę.

Read More: Jak obliczyć procent zysku w Excelu (3 metody)

2. średni absolutny błąd procentowy (MAPE) do obliczania dokładności prognoz w Excelu

Innym prostym i skutecznym sposobem na obliczenie błędu prognozy jest obliczenie Średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) prognozy. MAPE jest określany jako średnia procentów błędów .

Jak MAPE to obliczenie błędów, wysoki procent oznacza zły, a niski - dobry.

Nie zalecamy tej metody, ponieważ nie ma wagi na ilości lub na wartości. Okresy wysokiego popytu mogą być łatwo niedoszacowane, jeśli w pełni polegasz na tym wskaźniku do pomiaru swoich prognoz.

Read More: Obliczanie procentu przy użyciu bezwzględnego odniesienia do komórki w programie Excel (4 metody)

3. średni błąd bezwzględny (MAE)/ średnie odchylenie bezwzględne (MAD)/ ważony bezwzględny błąd procentowy (WAPE)

Średni błąd bezwzględny (MAE) lub Średnie odchylenie bezwzględne (MAD) lub Ważony bezwzględny błąd procentowy (WAPE) to średnia ważonych błędów bezwzględnych . wartość bezwzględna oznacza, że nawet gdy różnica między prognozowanym a rzeczywistym popytem jest wartością ujemną, staje się ona dodatnia.

Aby obliczyć Średni błąd bezwzględny (MAE) prognozy tylko podzielić całkowity błąd bezwzględny przez całkowite zapotrzebowanie .

Metoda ta jest ważona według ilości lub wartości, co czyni ją wysoce zalecaną w planowaniu popytu.

Jest jednak jedna wada tej metody.Ponieważ błąd popytu nie jest proporcjonalny, metoda ta działa najlepiej, gdy pracuje na jednym produkcie.Jeśli jest stosowany na produktach o różnych objętościach, wynik będzie krzywy z produktem o cięższych objętościach.

Read More: Jak obliczyć procent utraty wagi w programie Excel (5 metod)

4. średni błąd kwadratowy (RMSE) do obliczania dokładności prognoz w Excelu

Błąd średniokwadratowy (RMSE) jest obliczany na podstawie pierwiastek kwadratowy ze średniego błędu kwadratowego (MSE) lub Średnie odchylenie kwadratowe (MSD) .

Musimy dodać Błąd kwadratowy (Error^2) dla każdego produktu dla tego wskaźnika. Następnie możemy obliczyć Średni błąd kwadratowy . Średni błąd kwadratowy (MSE) to błąd średniokwadratowy dla każdego produktu.

Teraz, gdy mamy już wartość MSE możemy teraz zmierzyć RMSE dla naszej prognozy.

Aby obliczyć RMSE tylko podzielić pierwiastek kwadratowy z MSE przez średnią wartość zapotrzebowania .

Na stronie RMSE Wskaźnik jest stosunkowo bardziej skomplikowany w implementacji i wyciąganiu wyników, ale formuła ta silnie penalizuje duże błędy prognozy.

Jest to również bardzo zalecana metoda, ponieważ ta metoda jest w stanie zignorować błędy w obliczeniach i uzyskać dokładne wyniki.

Read More: Jak obliczyć procent zwycięstwa i porażki w Excelu (z prostymi krokami)

Wniosek

Podsumowując, ten artykuł pokazał Ci 4 łatwe i przydatne metody jak obliczyć procent dokładności prognozy w Excelu. Mam nadzieję, że ten artykuł okazał się dla Ciebie bardzo korzystny. Zapraszam do zadawania wszelkich pytań związanych z tematem.