3 Prognosemethoden in Excel und warum sie wichtig sind • BUOM

2. April 2022

Datenanalysten nutzen eine Vielzahl von Tools, um Muster in Geschäftsdaten zu erkennen und vorherzusagen, was in der Zukunft passieren könnte. Prognosen in Excel sind eine Funktion, die viele Fachleute nutzen, um historische Daten zu untersuchen und datenbasierte Prognosen zu erstellen, die als Leitfaden für Geschäftsentscheidungen dienen können. Wenn Sie zuverlässige Prognosen in Excel erstellen möchten, kann es hilfreich sein zu verstehen, wie diese Funktion funktioniert und welche Funktionen verfügbar sind. In diesem Artikel definieren wir Prognosen in Excel, erklären drei verschiedene Funktionen, die Sie verwenden können, und warum sie wichtig sind.

Was ist die Prognosefunktion in Excel?

Die Prognosefunktion ist ein Datenanalysetool, das in Excel verwendet werden kann, um zukünftiges Verhalten auf der Grundlage einer Reihe historischer Daten vorherzusagen. Es gibt drei verschiedene Funktionen, mit denen Sie Ergebnisse vorhersagen können, und Sie können je nach Zweck Ihrer Analyse und Art der Daten, die Sie haben, die richtige auswählen. Prognosen können für Analysten nützlich sein, die Trends und Muster in vorhandenen Daten schnell verstehen möchten. Es kann Ihnen auch dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Erfolgs zu bestimmen, indem Trends und Saisonalitätsmuster identifiziert und reproduziert werden.

Mithilfe von Prognosen in Excel können Sie beispielsweise Verkaufsdaten analysieren und die Kaufgewohnheiten der Kunden verstehen. Ein Einzelhandelsgeschäft möchte möglicherweise Werbeaktionen nutzen, um in schwächelnden Zeiten höhere Umsätze anzuregen. Um den richtigen Zeitpunkt für die Durchführung dieser Werbeaktionen zu bestimmen, kann ein Datenanalyst Daten aus den letzten drei Jahren sammeln. Sie können diese Daten in Excel eingeben und eine Prognosefunktion ausführen, um zu sehen, wann die Umsätze im nächsten Jahr steigen oder fallen könnten. Anschließend können Sie diese Daten in Excel visualisieren, um sie einfach zu analysieren und mit anderen zu teilen.

Datentypen, die Sie bei der Prognose in Excel verwenden können

Excel-Prognosen basieren auf zeitlichen Daten, also auf Zeitbasis. Ihre Daten können bestimmte Daten, Monate oder sogar Minuten enthalten, einige Zeitdimensionen sind jedoch von entscheidender Bedeutung, damit Excel verstehen kann, wie sich Ihre Werte im Laufe der Zeit ändern. Dies ist auch nützlich, wenn Ihre Daten gerade Intervalle verwenden. Wenn zwischen den einzelnen Datenpunkten eine konstante Zeitspanne liegt, ist es für Excel einfacher, genaue Schätzungen vorzunehmen. Wenn Sie über gleichmäßig verteilte Zeitdaten mit einem Wertebereich verfügen, sind Ihre Daten möglicherweise für Excel-Prognosen geeignet.

3 Methoden zur Verwendung der Prognosefunktion

Nachfolgend finden Sie drei verschiedene Möglichkeiten, die Prognosefunktion zu nutzen:

Lineare Regression

Die lineare Regression ist eine einfache Prognosetechnik in Excel, mit der Sie die Gesamtrichtung Ihrer Daten visualisieren können. Wenn Sie über einen Datensatz verfügen, dem es an Saisonalität mangelt, und Sie vorhersagen möchten, wie er sich in der Zukunft entwickeln könnte, ist möglicherweise die lineare Regression die richtige Wahl. Diese Formel untersucht Ihre Daten, um die Beziehung zwischen der von Ihrem Datensatz abgedeckten Zeit und etwaigen Wertänderungen zu ermitteln. Daher ist es wichtig, dass Ihre Daten Datumsangaben enthalten.

Um eine lineare Regression auf Ihre Daten anzuwenden, fügen Sie rechts neben den Daten und Werten eine neue Spalte hinzu. Wählen Sie den Datumsbereich für die Prognose aus und klicken Sie auf die Zelle neben dem ersten Datum. Geben Sie die folgende Formel ein und kopieren Sie sie, um den gesamten Bereich auszufüllen:

=прогноз.linейный((Zelle, die das erste Datum in Ihrem Bereich enthält),(Zelle, die den ersten Wert in Ihrem Bereich enthält):(Zelle, die den letzten Wert in Ihrem Bereich enthält))

Gleitende Mittelwerte

Wenn Ihre Daten Ausreißer enthalten, die Ihre Ergebnisse verzerren, können Sie die Methode des gleitenden Durchschnitts verwenden, um diese anomalen Zahlen zu entfernen und ein klareres Bild der Gesamttrends zu erhalten. Obwohl gleitende Durchschnitte weniger genaue Prognosen liefern, helfen sie Ihnen, allgemeine Trends zu erkennen, und können bei der Vorhersage langfristigen Verhaltens nützlich sein. Um diese Methode zu verwenden, können Sie den Datenbereich auswählen, den Sie analysieren möchten, und die Durchschnittsfunktion anwenden. Hier ist eine Formel, die Sie verwenden können:

Durchschnitt((erster Datenpunkt):(letzter Datenpunkt)

Anschließend können Sie ein Diagramm erstellen, das die Daten darstellt. Erstellen Sie ein neues Diagramm aus dem ausgewählten Bereich und öffnen Sie das Menü „Diagrammelemente“. Suchen Sie die Option „Trendlinie“ und lassen Sie Excel das Dropdown-Menü öffnen, indem Sie mit der Maus darüber fahren. Klicken Sie beim Öffnen auf „Weitere Optionen“, um das Menü zu erweitern. Möglicherweise sehen Sie eine Option namens „Gleitender Durchschnitt“. Wählen Sie dieses Diagramm aus und passen Sie das Feld „Periode“ an, um die Anzahl der Datenpunkte in Ihrem Bereich widerzuspiegeln. Excel erstellt dann eine lineare Visualisierung des Bereichs, begleitet von einer glatteren Polylinie, die den gleitenden Durchschnitt darstellt.

Exponentielle Glättung

Um Saisonalitätsmuster in großen Datensätzen besser zu verstehen, können Sie die exponentielle Glättungsfunktion verwenden. Durch die Analyse saisonaler Trends in einem großen Datensatz und die stärkere Gewichtung aktueller Daten gegenüber älteren Daten zeigt diese Funktion eine fundierte Prognose potenzieller Ergebnisse an. Die exponentielle Glättung kann ein nützliches Werkzeug für neue Analysten sein, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten, da Excel einen Großteil der Analyse automatisiert. Fortgeschrittenere Analysten ziehen es möglicherweise vor, den Prozess manuell zu manipulieren, um das Ergebnis anzupassen. Unten ist die exponentielle Glättungsfunktion:

prognosis.ets((erster Datenpunkt):(letzter Datenpunkt))

Sie können auf diese Funktion zugreifen, indem Sie einen Wertebereich auswählen und dann in der Symbolleiste auf „Daten“ gehen. Sobald Sie auf „Daten“ klicken, wählen Sie „Prognose“ aus. Möglicherweise wird eine Option namens „Prognoseblatt“ mit einem Liniendiagrammsymbol angezeigt. Klicken Sie darauf und wählen Sie die gewünschte Darstellungsart aus. Viele Analysten verwenden gerne ein Liniendiagramm, damit sie leicht verstehen können, wie sich ihre Werte im Laufe der Zeit ändern.

Anschließend füllt Excel Ihre Datenvisualisierung mit nützlichen Schlüsseln und Konfidenzintervallen. Konfidenzintervalle sind Grenzen, die die Fehlerspanne vorhergesagter Werte angeben. Während Sie Ihre Prognose erstellen können, ohne manuell Funktionen einzugeben, können Sie auf die Prognose klicken, um zu sehen, welche Funktionen Excel verwendet. Die exponentielle Glättung ist nur in neueren Excel-Versionen verfügbar. Wenn Sie also eine ältere Version des Programms verwenden, ist es am besten, auf eine der anderen Funktionen zu vertrauen.

Warum ist die Prognosefunktion wichtig?

Hier sind einige Gründe, warum die Vorhersagefunktion bei der Analyse von Daten wichtig sein kann:

Vereinfacht die Analyse

Excel automatisiert den Prognoseprozess und ermöglicht es Analysten, schnell Prognosen zu erstellen. Mit einer dieser nützlichen Funktionen können Sie Zeit sparen, die Sie sonst mit manuellen Berechnungen verbringen würden. Dadurch haben Sie mehr Zeit für die Interpretation Ihrer Ergebnisse oder die Wahrnehmung übergeordneter Aufgaben.

Bietet maßgeschneiderte Lösungen

Mit drei verschiedenen Prognosemethoden in Excel können Sie die Methode auswählen, die am besten zu Ihrem Datensatz und Ihren Geschäftszielen passt. Beispielsweise kann ein Unternehmen mit zyklischen Umsatzrückgängen die exponentielle Glättung nutzen, um Erkenntnisse über die in seinen Daten vorhandenen Saisonalitätsmuster zu gewinnen. Alternativ kann sich ein Startup, das Investoren zeigen möchte, dass sein Produkt an Bedeutung gewinnt, für die Verwendung einer linearen Regression entscheiden, um den Gesamttrend des Umsatzwachstums darzustellen und den Return on Investment (ROI) vorherzusagen.

Hilft bei geschäftlichen Entscheidungen

Für viele Fachleute ist es wichtig, fundierte Vermutungen über zukünftige Geschäftsaktivitäten anzustellen, um Risiken zu minimieren und ihre Ressourcen effektiv zu nutzen. Prognosefunktionen können einem Unternehmen dabei helfen, Pläne für das kommende Jahr zu formulieren. Während das Kundenverhalten unvorhersehbar sein kann, kann die Untersuchung historischer Daten es Teams ermöglichen, ihre Bedürfnisse einzuschätzen. Dies kann Entscheidungen über Einstellungen, Investitionen, Budgets und Partner beeinflussen.

Erleichtert den Datenaustausch

Mithilfe einer dieser Prognosefunktionen können Sie Ihre Ergebnisse ganz einfach mit Kollegen teilen. Dies ist besonders wertvoll für Analysten, die mit Fachleuten aus anderen Abteilungen zusammenarbeiten, die möglicherweise keine analytische Erfahrung haben. Wenn Sie Excel zum Erstellen einer Prognose verwenden, wandeln Sie Ihre historischen Daten in ein übersichtliches Linien- oder Säulendiagramm um. Diese Diagramme sind für die Präsentation Ihrer Analyse hilfreich, da die meisten Menschen Muster und Trends auf einen Blick erkennen können.

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