Hoe ver naar voorspelling? - dummies

Wanneer u wordt gevraagd om een ​​verkoopprognose te maken met behulp van Excel-gegevens, is een van de eerste dingen die u moet overwegen, hoe ver u in de toekomst kunt willen kijken. Sommige prognosetechnieken stellen u in staat om verder vooruit te plannen dan anderen. Deze figuur toont twee technieken waarmee je slechts één tijd vooruit kunt voorspellen.

Voortschrijdende gemiddelden zijn meestal beperkt tot prognoses voor één stap vooruit.

Let op wat er gebeurt als je ze te ver uitrekt: net als elastiekjes breken ze en knallen ze terug naar je.

Kijk eerst naar cel D5. Het is het gemiddelde van de cellen B2, B3 en B4, en dat is wat de voortschrijdend gemiddelde aanpak voorspelt voor september 2004. Dat wil zeggen, de manier waarop deze voorspelling is opgesteld, de voorspelling voor september is het gemiddelde van juni, juli en augustus. Je kunt de prognose van $ 40,867 in cel D5 zien en de formule zelf ter illustratie in cel E5.

De formule in D5 wordt gekopieerd en geplakt via cel D28, waar deze de "echte" voorspelling voor augustus 2016 oplevert. Ik gebruik "echt" in de zin dat ik nog geen echte waarde voor dat doel heb gezien maand - mijn meest recente actuele waarde is juli 2016 - dus augustus 2016 is voorbij het einde van de basislijn en de prognose voor die maand is een echte prognose. De formule zelf verschijnt in cel E28.

Maar als je de formule nog een rij naar beneden plakt en plakt, om een ​​voorspelling voor september 2016 te proberen, heb je het te ver uitgerekt. Nu probeert het de werkelijke resultaten te berekenen voor juni tot en met augustus 2016, en je hebt geen resultaten voor augustus. Vanwege de manier waarop Excel's GEMIDDELDE werkt, negeert het cel B28 en retourneert de formule het gemiddelde van B26 en B27.

De officier van justitie zal weigeren te vervolgen als blijkt dat je plotseling overstapt van een voortschrijdend gemiddelde van drie maanden naar een voortschrijdend gemiddelde van twee maanden, maar dat zou je echt niet moeten doen. Als je dat doet, nodig je een appel uit om te mengen met de sinaasappels.

En als je je prognose veel verder naar beneden haalt, begint het de echt nare foutwaarde # DIV / 0 te retourneren! . (Dat uitroepteken is bedoeld om je aandacht te krijgen.) Excel schreeuwt tegen je: "Je probeert te delen door nul!") Een soortgelijke situatie doet zich voor bij exponentiële afvlakking, en dit wordt in deze figuur getoond. De formule voor vloeiend maken verschilt van de formule voor voortschrijdende gemiddelden, maar iets soortgelijks gebeurt wanneer u voorbij de eenstapsvooruitspelling in cel D28 komt.

Overweeg een regressieprognose als u verderop een voorspelling wilt doen.

Merk op dat de formule in cel D29 (de formule wordt weergegeven in E29, de waarde die de formule retourneert in D29 verschijnt) de waarden in de cellen B28 en D28 gebruikt.Maar omdat je in augustus 2016 nog geen actueel hebt, is de "voorspelling" voor september 2016 fout: het is eigenlijk niets meer dan de voorspelling voor augustus vermenigvuldigd met 0. 7. Nogmaals, in dit soort exponentiële smoothing, jij zijn beperkt tot een voorspelling met één stap vooruit.

De figuur toont een andere situatie, waarbij de prognose is opgebouwd met behulp van regressie in plaats van voortschrijdende gemiddelden of exponentiële afvlakking.

Met regressie bevindt u zich in een andere positie dan met voortschrijdende gemiddelden en exponentiële afvlakking. Zoals in de volgende afbeelding wordt weergegeven, kunt u uw prognoses maken met behulp van de datum zelf als een voorspeller: elke prognosewaarde is gebaseerd op de relatie in de basislijn tussen de datum en de omzet.

De trendlijn in het diagram wordt uit het werkblad gehaald. U kunt er ook een downloaden via het menu Kaart.

Omdat u de waarde van de volgende twee datums weet, augustus en september 2016, kunt u de relatie tussen datum en inkomsten in de basislijn op de volgende twee datums gebruiken om een ​​prognose te krijgen. De voorspellingswaarden worden weergegeven in de cellen C28 en C29 en worden in de grafiek weergegeven als de laatste twee punten in de reeks Prognose.

Nu, hoe verder je in de toekomst voorspelt dat je regressie gebruikt, hoe dunner het ijs wordt (of, als je de voorkeur geeft aan de eerdere metafoor, hoe meer spanning je op de rubberen band legt). Hoe verder u vanaf het einde van uw basislijn komt, hoe meer mogelijkheden er zijn voor de actuals om van richting te veranderen - bijvoorbeeld om af te slaan of af te vlakken.

Als u een echte behoefte hebt om bijvoorbeeld 12 maanden in de toekomst op maandbasis te voorspellen, en als u denkt dat er een betrouwbare relatie bestaat tussen het datum- en opbrengstbedrag, dan is regressie wellicht uw beste keuze. Maar onthoud dat de dingen daar in de toekomst schilferig worden.

Een andere methode om uw prognose verder te zetten dan een benadering met één stap vooruit, is seizoensafstemming. Deze aanpak, die afhankelijk is van een seizoenscomponent in uw baseline, kan een prognose ondersteunen die dat jaar in de toekomst gaat. Het is niet noodzakelijk zo, maar het is mogelijk.