Was Ist Ein Bewegen Durchschnitt Trendlinie In Excel

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Und über benutzerdefinierte Fehlermeldungen. Moving-Mittelwerte in der Excel-Datenanalyse Add-In Excel Sales Prognose für Dummies, 2nd Edition Nachdem Sie das Excel-Datenanalyse-Add-In installiert haben und you8217ve es Excel zur Verfügung gestellt, können Sie eine beliebige seiner Analyse-Tools und führen Sie diese Analyse auf die Eingabedaten, die Sie liefern. In der Welt der Prognose bedeutet das die Grundlinie, die Sie gesammelt und ordnungsgemäß auf einem Arbeitsblatt strukturiert haben. Das erste Werkzeug, das Sie betrachten, wenn nur, weil es das einfachste zu verwenden und zu verstehen ist, ist das Moving Average Tool. Gehen Sie wie immer mit dem Add-In auf die Registerkarte Ribbon8217s Data und wählen Sie Data Analysis. Wählen Sie im Listenfeld Analysis Tools die Option Moving Average aus, und klicken Sie auf OK. Das Dialogfeld Gleitender Durchschnitt wird angezeigt. Umzugstag: Von hier nach dort So einfach wie gleitende Durchschnitte sind zu gründen und zu verstehen, nehmen Sie eine zusätzliche Verantwortung, wenn Sie sich entscheiden, mit ihnen zu prognostizieren. Das Problem ist, wie viele Zeiträume von Ihrer Grundlinie sollten Sie in jedem gleitenden Durchschnitt enthalten. Verwenden Sie die gleiche Anzahl der tatsächlichen Beobachtungen bei der Berechnung jeder gleitenden Durchschnitt. Wenn der erste gleitende Durchschnitt, für den Sie Excel berechnen, drei Perioden von der Baseline verwendet, dann verwenden alle gleitenden Durchschnittswerte in Ihrer Prognose drei Perioden. Sie wollen die richtige Anzahl von Perioden auswählen: Wenn Sie zu wenig verwenden, werden die Prognosen auf zufällige Schocks in der Baseline reagieren, wenn das, was Sie wollen, um die zufälligen Fehler zu glätten und konzentrieren sich auf die tatsächlichen Treiber Ihrer Verkaufsergebnisse. Wenn Sie zu viele verwenden, liegen die Prognosen hinter realen, anhaltenden Änderungen in der Ebene der Grundlinie vielleicht zu weit für Sie, um effektiv zu reagieren. Wenn Sie sich entscheiden, das Tool Moving Average zu verwenden, oder generell, um gleitende Mittelwerte zu verwenden, unabhängig davon, ob Sie das Tool verwenden oder die Formeln selbst eingeben, nehmen Sie eine Position auf dem Effekt der letzten Baseline-Werte gegenüber dem Effekt der entfernteren Baseline-Werte ein. Angenommen, Sie haben eine Grundlinie, die von Januar 2016 bis Dezember 2016 reicht, und Sie verwenden einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt der Verkaufsergebnisse für Ihre Prognosen. Die Prognose für Januar 2017 wäre der Durchschnitt der Ergebnisse von Oktober, November und Dezember 2016. Diese Prognose ist ganz vom letzten Quartal 2016 abhängig und ist mathematisch unabhängig von den ersten drei Quartalen 2016. Was wäre, wenn Sie stattdessen gewählt hätten Ein gleitender Durchschnitt von sechs Monaten Die Prognose für Januar 2017 würde auf dem Durchschnitt von Juli bis Dezember 2016 basieren. Sie wäre vollständig abhängig von der zweiten Jahreshälfte 2016 und die erste Hälfte von 2016 hätte keinen direkten Einfluss auf den Januar 2017 prognostiziert. Es könnte gut sein, dass eine dieser Situationen oder eine andere, wie ein zweimonatiger gleitender Durchschnitt genau das ist, was Sie wollen. Beispielsweise benötigen Sie möglicherweise Ihre Prognose, um die jüngsten Ergebnisse hervorzuheben. Diese Betonung kann besonders wichtig sein, wenn Sie vermuten, dass ein jüngstes Ereignis, wie eine signifikante Veränderung Ihrer Produktlinie, einen Einfluss auf den Umsatz haben wird. Auf der anderen Seite, können Sie nicht wollen, um die jüngsten Verkaufsergebnisse zu viel zu betonen. Betonung der jüngsten Verkaufsergebnisse kann obscience what8217s los mit Ihrer Grundlinie auf lange Sicht. Wenn Sie nicht sicher, wie viel zu den jüngsten Ergebnissen betonen, haben Sie ein paar gute Optionen: Experimentieren Sie mit verschiedenen Zahlen von Zeitperioden, um Ihre gleitenden Durchschnitte. Dieser Ansatz ist oft am besten. Verwenden Sie exponentielle Glättung, die die gesamte Baseline verwendet, um eine Prognose zu erhalten, aber mehr Gewicht auf die neueren Baseline-Werte. Die exponentielle Glättung gibt dem vorletzten Baseline-Wert ein wenig weniger Gewicht, etwas weniger Gewicht gegenüber dem vorherigen und so weiter den ersten Baseline-Wert, der den geringsten Einfluss auf den nächsten hat Prognose. Gleitende Mittelwerte und stationäre Basislinien Gleitende Mittelwerte eignen sich gut für stationäre Basislinien (Basislinien, deren Niveaus im Allgemeinen nicht über einen längeren Zeitraum ansteigen oder abnehmen). Sie können gleitende Mittelwerte mit Basislinien verwenden, die aufwärts oder abwärts tendieren, aber normalerweise sollten Sie sie zuerst tilgen oder aber eines der komplizierteren gleitenden Durchschnittsmodelle verwenden. Wie erzählen Sie eine stationäre Grundlinie von einem, der nach oben oder unten tendiert, ist eine Möglichkeit, es zu betrachten. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel. Die Grundlinie sieht bestimmt stationär aus. Es hat Spikes und Gipfel und Täler, aber insgesamt die Grundlinie doesn8217t scheinen Trend nach oben oder unten. Das Problem mit nur Blick auf die Grundlinie ist, dass manchmal es nicht ganz klar, ob es stationär oder trended. Was denkst du über die Grundlinie, die in der folgenden Abbildung gezeigt wird? Es ist schwer zu sagen, ob die Grundlinie stationär ist. Es könnte sein, aber dann könnte es wirklich driften allmählich nach unten. Sie können einen schnellen Test durch Prüfen der Korrelation zwischen Datum und Umsatz.