3 метода прогнозирования в Excel и почему они важны

2 апреля 2022 г.

Аналитики данных используют множество инструментов для выявления закономерностей в бизнес-данных и прогнозирования того, что может произойти в будущем. Прогнозирование в Excel — это функция, которую многие профессионалы используют для изучения исторических данных и создания прогнозов на основе данных, которые могут служить руководством для принятия бизнес-решений. Если вы хотите создавать надежные прогнозы в Excel, может быть полезно понять, как работает эта функция и какие функции доступны. В этой статье мы определяем прогнозирование в Excel, объясняем три разные функции, которые вы можете использовать, и рассказываем, почему они важны.

Что такое функция прогнозирования в Excel?

Функция прогнозирования — это инструмент анализа данных, который можно использовать в Excel для прогнозирования будущего поведения на основе набора исторических данных. Есть три различные функции, которые вы можете использовать для прогнозирования результатов, и вы можете выбрать правильную для использования в зависимости от целей вашего анализа и типа имеющихся у вас данных. Прогнозирование может быть полезным для аналитиков, которые пытаются быстро понять тенденции и закономерности в существующих данных. Это также может помочь вам определить вероятность успеха в будущем, выявляя и воспроизводя тенденции и закономерности сезонности.

Например, вы можете использовать прогнозирование в Excel для анализа данных о продажах и понимания покупательских привычек клиентов. Розничный магазин может захотеть использовать рекламные акции, чтобы стимулировать увеличение продаж в периоды спада. Чтобы определить подходящее время для проведения этих рекламных акций, аналитик данных может собрать данные за последние три года. Вы можете ввести эти данные в Excel и запустить функцию прогнозирования, чтобы узнать, когда продажи могут резко увеличиться или упасть в следующем году. Затем вы можете визуализировать эти данные в Excel, чтобы легко анализировать их и делиться ими с другими.

Типы данных, которые можно использовать при прогнозировании в Excel

Прогнозы Excel основаны на временных данных, то есть основаны на времени. Ваши данные могут содержать определенные даты, месяцы или даже минуты, но некоторые измерения времени жизненно важны, чтобы Excel мог понять, как ваши значения меняются с течением времени. Также полезно, если ваши данные используют четные интервалы. Если между каждой точкой данных имеется постоянное количество времени, Excel будет легче делать точные оценки. Если у вас есть равномерно распределенные временные данные с рядом значений, ваши данные могут подойти для прогноза Excel.

3 метода использования функции прогнозирования

Ниже приведены три различных способа использования функции прогнозирования:

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это простой метод прогнозирования в Excel, который может помочь вам визуализировать общее направление развития ваших данных. Если у вас есть набор данных, в котором отсутствует сезонность, и вы хотите предсказать, как он может развиваться в будущем, вам может подойти линейная регрессия. Эта формула проверяет ваши данные, чтобы найти взаимосвязь между временем, охватываемым вашим набором данных, и любыми изменениями значений, поэтому важно, чтобы ваши данные включали даты.

Чтобы применить линейную регрессию к своим данным, добавьте новый столбец справа от дат и значений. Выберите диапазон дат для прогноза и щелкните ячейку рядом с первой датой. Введите следующую формулу и скопируйте ее, чтобы заполнить весь диапазон:

=прогноз.линейный([cell containing the first date in your range],[cell containing the first value in your range]:[cell containing the last value in your range])

Скользящие средние

Если в ваших данных есть выбросы, которые искажают ваши результаты, вы можете использовать метод скользящих средних, чтобы удалить эти аномальные цифры и получить более четкое представление об общих тенденциях. Хотя скользящие средние предлагают менее точные прогнозы, они помогают вам увидеть общие тенденции и могут быть полезны при прогнозировании долгосрочного поведения. Чтобы использовать этот метод, вы можете выбрать диапазон данных, которые вы хотите проанализировать, и применить функцию среднего. Вот формула, которую вы можете использовать:

средний([first data point]:[last data point]

Затем вы можете создать диаграмму, представляющую данные. Создайте новую диаграмму из выбранного диапазона и откройте меню «Элементы диаграммы». Найдите параметр «Линия тренда» и попросите Excel открыть раскрывающееся меню, наведя на него указатель мыши. Когда он откроется, нажмите «Дополнительные параметры», чтобы развернуть меню. Вы можете увидеть опцию под названием «Скользящее среднее». Выберите эту диаграмму и настройте поле «Период», чтобы отразить количество точек данных в вашем диапазоне. Затем Excel создает линейную визуализацию диапазона, сопровождаемую более гладкой ломаной линией, представляющей скользящее среднее.

Экспоненциальное сглаживание

Чтобы лучше понять закономерности сезонности в больших наборах данных, вы можете использовать функцию экспоненциального сглаживания. Анализируя сезонные тенденции в большом наборе данных и взвешивая последние данные в большей степени, чем более старые данные, эта функция отображает обоснованный прогноз потенциальных результатов. Экспоненциальное сглаживание может быть полезным инструментом для новых аналитиков, стремящихся расширить свои навыки, поскольку Excel автоматизирует большую часть анализа. Более продвинутые аналитики могут предпочесть манипулировать процессом вручную, чтобы настроить результат. Ниже приведена функция экспоненциального сглаживания:

прогноз.ets([first data point]:[last data point])

Вы можете получить доступ к этой функции, выбрав диапазон значений, а затем перейдя к «Данные» на панели инструментов. После того, как вы нажмете «Данные», выберите «Прогноз». Параметр под названием «Лист прогнозов» может отображаться со значком линейного графика. Нажмите на нее и выберите тип визуализации, который вы предпочитаете. Многим аналитикам нравится использовать линейную диаграмму, чтобы они могли легко понять, как их значения меняются с течением времени.

Затем Excel заполняет визуализацию ваших данных полезным ключом и доверительными интервалами. Доверительные интервалы — это границы, которые указывают предел погрешности прогнозируемых значений. Хотя вы можете создать свой прогноз без ввода каких-либо функций вручную, вы можете щелкнуть прогноз, чтобы узнать, какие функции использует Excel. Экспоненциальное сглаживание доступно только в последних версиях Excel, поэтому, если вы используете более старую версию программы, лучше полагаться на одну из других функций.

Почему важна функция прогнозирования?

Вот несколько причин, по которым функция прогнозирования может быть важна при анализе данных:

Упрощает анализ

Excel автоматизирует процесс прогнозирования и позволяет аналитикам быстро делать прогнозы. Использование одной из этих полезных функций может сэкономить вам время, которое вы в противном случае потратили бы на ручные вычисления. Это освобождает вас для того, чтобы тратить больше времени на интерпретацию своих выводов или выполнять обязанности более высокого уровня.

Предлагает индивидуальные решения

Три различных метода прогнозирования в Excel позволяют выбрать метод, который лучше всего подходит для вашего набора данных и бизнес-целей. Например, бизнес, испытывающий циклические падения доходов, может использовать экспоненциальное сглаживание, чтобы получить представление о моделях сезонности, представленных в их данных. В качестве альтернативы стартап, пытающийся показать инвесторам, что их продукт набирает популярность, может предпочесть использовать линейную регрессию, чтобы показать общую тенденцию роста продаж и предсказать возврат инвестиций (ROI).

Помогает принимать бизнес-решения

Многие профессионалы считают крайне важным делать обоснованные предположения о будущей деловой активности, чтобы минимизировать риски и эффективно использовать свои ресурсы. Функции прогнозирования могут помочь бизнесу сформулировать планы на предстоящий год. Хотя поведение клиентов может быть непредсказуемым, изучение исторических данных может позволить командам оценить их потребности. Это может информировать о решениях о найме, инвестициях, бюджетах и ​​партнерах.

Облегчает обмен данными

Использование одной из этих функций прогнозирования поможет вам легко поделиться своими выводами с коллегами. Это особенно ценно для аналитиков, которые работают вместе с профессионалами из других отделов, которые могут не иметь опыта анализа. Когда вы используете Excel для создания прогноза, вы превращаете свои исторические данные в удобоваримую линейную или столбчатую диаграмму. Эти диаграммы полезны при представлении вашего анализа, потому что большинство людей могут с первого взгляда интерпретировать закономерности и тенденции.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.