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计算出 预测准确率百分比 不仅对于从事统计和数据分析的人来说，而且对于从事数据科学和机器学习的人来说，都是一项非常熟悉的工作。 在这篇文章中，我们将向你展示4种最简单和最有效的方法，即如何 计算预测准确率 在Excel中。
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计算预测准确性百分比.xlsx预测准确度简介
预测的准确性 是指 预测需求与实际需求之间的偏差 它也被称为 预测误差 如果以前的需求预测的误差计算正确，它允许你修改你的未来业务规划，如提高服务率，减少缺货，降低供应链的成本等，使其更加成功。
计算预测的准确性在商业中是非常重要的，所以你必须有一个一致和可靠的方法来轻松估计预测。
在这篇文章中，我们将向你展示如何用4种最可靠的方法计算预测准确率。 但在向你展示这些计算方法之前，首先，你需要知道预测准确率的实际需求是什么。
需求预测介绍计算预测准确率的方法
需求预测 或 销售预测 这篇文章的目的是告诉你如何计算出 预测准确率百分比 因此，在此我们将为您提供需求预测的简要介绍。
另一方面。 需求预测 如果你的公司有ERP或相关软件，那么你很可能有一个预测。
计算的公式是 需求预测 是。
需求预测=平均销售量X季节性X增长率通过实施这个公式，你可以很容易地找出你的组织的需求预测。
如何在Excel中计算预测准确率的4种方法
现在你知道了关于 实际情况 预测 和 需求预测 ，你就可以开始计算了。 预测准确率百分比 在Excel中。
计算的步骤 按产品进行预测的准确性 以下是Excel中的数据。
步骤。
- 起初，只是 从需求中减去预测 以计算出 预测误差 每种产品都是如此。
- 之后，使用 ABS() 在Excel中用公式来计算 误差的绝对值 .
- 最后，只需 用误差的绝对值除以需求量，再乘以100。 以计算出 误差的百分比 在产品层面上。
所有这些计算的步骤在下面显示，以2个月的销售范围为例。
你可以利用 SUM()函数 以计算出 共计 在Excel中计算预测准确率的所有属性。
那么，正如你已经知道的，这些错误是在项目层面上的。 我们现在需要知道如何获得一个 总体指标 基于这些测量。
在本节之后，你将学习4个最简单和最常用的数学公式，以 计算预测准确率的百分比 在Excel中。
1.用BIAS预测精度/一致预测误差来计算预测精度百分比
预测BIAS 是分析性的 实际值与估计值之间的偏差 .
为了计算出 预测准确性 只是 将总误差除以总需求 .
BIAS预测精度=总误差/总需求
要检查所有产品的预测是否是 高估了 ( BIAS> 0 )或 低估了 ( BIAS <0 )，你可以利用这种方法。
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2.在Excel中计算预测准确性的平均绝对百分比误差(MAPE)
计算预测误差的另一个简单而有效的方法是计算 平均绝对百分比误差 (MAPE) 的预测。 MAPE 被定义为 平均 的误差百分比 .
MAPE = 误差百分比的平均值
如 MAPE 是对误差的计算，百分比高意味着不好，百分比低意味着好。
我们不推荐这种方法，因为没有对数量或价值进行加权。 如果你完全依赖这个指标来衡量你的预测，高需求时期很容易被低估。
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3.平均绝对误差（MAE）/平均绝对偏差（MAD）/加权绝对百分比误差（WAPE）。
平均绝对误差（MAE） 或 平均绝对偏差（MAD） 或 加权绝对百分比误差(WAPE) 是指 加权绝对误差的平均值 绝对值意味着即使预测需求和实际需求之间的差异是一个负值，它也会变成正值。
为了计算出 平均绝对误差（MAE） 的预测只是 将总绝对误差除以总需求量 .
这种方法是按数量或价值加权的，因此在需求计划中非常推荐。
然而，这种方法有一个缺点。 由于需求误差不成正比，这种方法在处理一种产品时效果最好。 如果在不同体积的产品上使用，结果就会与体积较重的产品发生歪曲。
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4.在Excel中计算预测精度的均方根误差(RMSE)
均方根误差(RMSE) 是从 平均平方误差的平方根（MSE） 或 平均平方差(MSD) .
我们需要添加 平方误差 (Error^2) 然后我们可以计算出每个产品的 平均平方误差 ...... 平均平方误差 (MSE) 是指 平均平方误差 每种产品都是如此。
MSE = 误差平方的平均值现在，我们有了 MSE ，我们现在可以测量 RMSE 为我们的预测。
为了计算出 RMSE ，只是 用MSE的平方根除以需求的平均值。 .
RMSE = MSE的平方根/需求的平均值
ǞǞǞ RMSE 但这个公式对大的预测误差有很大的惩罚作用。
这也是一种强烈推荐的方法，因为这种方法能够忽略计算误差，并准确地产生结果。
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总结
最后，这篇文章向你展示了4个简单而有用的方法，如何 计算预测准确率 我希望这篇文章能让你受益匪浅。 欢迎提出任何有关该主题的问题。
