Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksikan oleh guru untuk mendapatkan skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa perkiraan teman Anda untuk memprediksi skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes berikutnya? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu dari area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapatkan nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang menghina pikiran besar ini membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu mendorong setiap orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda melakukannya pada tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain melalui C6 C6. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua buah data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang perlu diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictququot, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil penghitungannya muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut. Chart Forecast Template Di Excel oleh Richard pada tanggal 11 Desember 2013 Peramalan transaksi bisnis untuk produk atau layanan Anda adalah titik awal untuk setiap Proyeksi keuangan. Jenis peramalan ini penting bagi keseluruhan perencanaan keuangan untuk bisnis Anda. Untuk mencatat setiap peluang penjualan yang dilakukan oleh organisasi Anda, Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan spreadsheet pelacakan dan peramalan sederhana. Apa itu Template Prakiraan Penjualan Jenis template ini mencakup spreadsheet excel yang mudah digunakan. Spreadsheet akan memungkinkan Anda untuk melacak dan mengelola prediksi penjual Anda. Anda bisa menggunakannya saat bekerja sendirian atau berada dalam tim. Jika Anda tidak ingin membagikan data Anda secara teratur dengan rekan kerja, Anda harus mempertimbangkan untuk mempertahankan spreadsheet terpisah. Namun, jika Anda adalah bagian dari tim yang lebih besar atau memiliki volume prospek yang lebih tinggi untuk bertemu, Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan template atau perangkat lunak. Jika Anda tidak memiliki sistem yang tepat di tempat yang dapat membantu Anda mengelola peramalan transaksi bisnis Anda, Anda dapat dengan mudah mendownload template peramalan gratis di spreadsheet excel. Lembar kerja. xls sederhana memungkinkan Anda merekam semua peluang penjualan Anda saat ini. Juga, ini akan menghitung ramalan penawaran yang ada. Selain itu, Anda akan dapat memprediksi kemungkinan kekurangan Anda untuk tahun yang akan datang berdasarkan perkiraan Anda saat ini. Oleh karena itu, sangat penting bahwa Anda hanya memasukkan perkiraan yang realistis. Selain mencatat peluang yang ada untuk penjualan yang sukses, juga merupakan ide bagus untuk mencatat semua prospek yang telah Anda kerjakan. Gunakan spreadsheet pelacakan prospek sederhana yang memungkinkan Anda melacak prospek yang bisa dikonversi menjadi peluang penjualan. Sistem excel berbasis web yang efisien dapat membantu Anda mengelola setiap penjualan, prospek, dan peramalan penjualan. Ini cocok untuk setiap jenis organisasi mulai dari ukuran kecil sampai menengah hingga ukuran besar. Terlepas dari bisnis Anda sebagai bisnis mandiri atau perusahaan besar atau grup, Anda dapat berhasil menggunakan spreadsheet siap pakai. Cara Membuat Ramalan Penjualan Di Excel Dengan munculnya perangkat lunak dan program excel yang canggih, peramalan bukan lagi tugas yang menakutkan. Anda sekarang memiliki kesempatan untuk secara tepat memprediksi kejadian masa depan untuk menjual berbagai barang dan jasa. Microsoft Excel adalah salah satu program terpopuler yang digunakan dalam meramalkan penjualan. Perangkat lunak spreadsheet yang hebat ini akan memungkinkan pengguna meramalkan kejadian di masa depan berdasarkan analisis statistik terperinci. Langkah 1. Buka spreadsheet MS excel. Masukkan data yang benar, urut dan lengkap. Anda perlu memasukkan cukup data historis untuk melakukan analisis secara akurat. Semakin lama perkiraan waktu, semakin besar ketepatan yang akan Anda dapatkan saat melakukan ramalan. Data Anda harus dimasukkan dari yang tertua ke yang terbaru. Jika ada beberapa data yang hilang untuk jangka waktu tertentu, Anda dapat memasukkan perkiraan jumlah yang hilang seakurat mungkin. Juga, jangka waktu harus seragam. Jadi, misalnya, Anda harus selalu membandingkan dari tahun ke tahun dan bulan ke bulan. Langkah 2. Masukkan data anda ke excel spreadsheet. Selanjutnya, tandai kolom dengan cara yang tepat. Misalnya, satu kolom bisa diberi judul sebagai tahun dan yang lainnya berjudul penjualan. Anda juga perlu menyoroti data yang perlu disertakan untuk tujuan peramalan. Pilih 8220Insert8221 dari menu utama. Pilih 8220Chart8221 dari menu insert. Klik pada tab tipe standar pada kotak dialog chart8217s. Temukan pilihan bagan dan kemudian klik pada 8220Line8221. Akhirnya, pilih 8220Finish8221. Langkah 3. Tentukan garis tren Anda dengan mengklik area grafik yang baru saja dibuat. Menu grafik akan muncul. Di dalam menu, pilih garis tren 8220Add.8221 Dialog garis tren akan hadir. Pilih tab jenis di dalam kotak dialog garis tren. Klik pada baris di bawah tab jenis. Selanjutnya, klik pada tab pilihan dan pilih. Ketik jumlah tahun yang dibutuhkan peramalan di forward box. Pastikan bahwa itu menampilkan opsi bernilai R-kuadrat dengan mencentangnya. Selanjutnya, pilih 8220OK8221. Langkah 4. Pahami apa yang masing-masing nilai kuadrat-R menunjukkan. Nilai R-squared yang lebih dekat tampak pada yang lain, semakin besar ketepatan kumpulan data yang diprediksi. Berbagai jenis garis tren bisa memerlukan perubahan pada hasil R-kuadrat. Ini akan memastikan akurasi tambahan. Langkah 5. Mengubah garis tren akan memungkinkan Anda untuk memverifikasi keakuratan data. Pertama, pilih grafiknya. Selanjutnya, dari menu 8216format8217, klik pada pilihan jalur trendline 8220seleksi. Ubah jenis garis tren menjadi logaritmik. Sekarang, ulangi langkah-langkah yang telah dinyatakan sebelumnya untuk mengubahnya menjadi garis tren rata-rata bergerak. Cobalah ketiga jenis garis tren untuk memberi Anda gagasan yang lebih baik tentang tipe yang paling akurat berdasarkan hasil R-squared. Apa Manfaat Peramalan Penjualan Ini membantu perkiraan pendapatan yang akurat untuk semua jenis rencana bisnis. Anda dapat dengan mudah melakukan perkiraan penjualan selama lima tahun dengan bantuan kalkulator perkiraan penjualan. Anda bisa mendapatkan template laporan terperinci di excel. Ada berbagai manfaat lain seperti yang tercantum di bawah ini: 1. Menawarkan sistem pengelolaan basis data penjualan dan pendapatan yang mudah digunakan. 2. Menyediakan pemrosesan otomatis untuk pelacakan prospek penjualan. 3. Membantu membuat dashboard dan laporan. 4. Akan membantu Anda menetapkan target dan patokan. 5. Alur kerja spreadsheet yang sangat mudah disesuaikan menghemat waktu yang berharga. Menciptakan peramalan yang akurat untuk tahun yang akan datang, kini menjadi tugas yang mudah. Ini sangat berguna saat Anda sibuk berusaha mencapai target Anda saat ini. Untungnya, Anda juga bisa menggunakan data penjualan tahun lalu dan alat lainnya di program excel 2003. Ini akan membantu Anda memprediksi transaksi masa depan dengan bantuan grafik. Ingat, Anda tidak harus menjadi ahli dalam pemrograman excel untuk menciptakan perkiraan Anda. Ini karena excel secara otomatis akan membuat perhitungan untuk anda. Perlu diingat, peramalan terakhir untuk proyeksi pendapatan transaksi hanya akan seakurat data masukan dasar Anda. Oleh karena itu, Anda perlu memastikan bahwa Anda mengumpulkan data yang cukup untuk menunjukkan tren yang berarti. Related PostsMoving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya Menonton video atau membaca artikel di bawah ini: Rata-rata bergerak adalah teknik untuk mendapatkan gambaran keseluruhan tentang tren dalam kumpulan data, rata-rata dari setiap subset angka. Rata-rata bergerak sangat berguna untuk meramalkan tren jangka panjang. Anda bisa menghitungnya untuk jangka waktu tertentu. Misalnya, jika Anda memiliki data penjualan selama dua puluh tahun, Anda dapat menghitung rata-rata pergerakan lima tahun, rata-rata pergerakan empat tahun, rata-rata pergerakan tiga tahun dan sebagainya. Analis pasar saham akan sering menggunakan rata-rata pergerakan 50 atau 200 hari untuk membantu mereka melihat tren di pasar saham dan (semoga) meramalkan posisi saham. Rata-rata mewakili nilai 8220middling8221 dari serangkaian angka. Rata-rata bergerak sama persis, namun rata-rata dihitung beberapa kali untuk beberapa himpunan bagian data. Misalnya, jika Anda menginginkan rata-rata pergerakan dua tahun untuk kumpulan data dari tahun 2000, 2001, 2002 dan 2003, Anda akan menemukan rata-rata untuk subset 20002001, 20012002 dan 20022003. Rata-rata pergerakan biasanya diplot dan paling baik divisualisasikan. Menghitung Contoh Rata-rata Bergerak 5 Tahun Contoh Soal: Hitunglah rata-rata pergerakan lima tahun dari kumpulan data berikut: (4M 6M 5M 8M 9M) 5 6.4M Penjualan rata-rata untuk subset kedua selama lima tahun (2004 8211 2008). Yang berpusat di sekitar tahun 2006, adalah 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M Penjualan rata-rata untuk subset ketiga selama lima tahun (2005 8211 2009). Berpusat di sekitar tahun 2007, adalah 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Lanjutkan menghitung setiap rata-rata lima tahun, sampai Anda mencapai akhir himpunan (2009-2013). Ini memberi Anda serangkaian poin (rata-rata) yang dapat Anda gunakan untuk merencanakan grafik moving averages. Tabel Excel berikut menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung untuk 2003-2012 bersamaan dengan kumpulan data yang tersebar: Tonton video atau baca langkah-langkah di bawah ini: Excel memiliki add-in yang kuat, Data Analysis Toolpak (cara memuat Data Analysis Toolpak) yang memberi Anda banyak pilihan tambahan, termasuk fungsi moving average otomatis. Fungsi ini tidak hanya menghitung moving average untuk Anda, tapi juga grafik data asli pada saat bersamaan. Menghemat banyak penekanan tombol. Excel 2013: Langkah Langkah 1: Klik tab 8220Data8221 dan kemudian klik 8220Data Analysis.8221 Langkah 2: Klik 8220Moving average8221 dan kemudian klik 8220OK.8221 Langkah 3: Klik kotak 8220Input Range8221 dan kemudian pilih data Anda. Jika Anda menyertakan tajuk kolom, pastikan Anda mencentang Label di kotak Row pertama. Langkah 4: Ketik interval ke dalam kotak. Interval adalah berapa banyak poin sebelumnya yang ingin Anda gunakan Excel untuk menghitung rata-rata bergerak. Sebagai contoh, 822058221 akan menggunakan 5 titik data sebelumnya untuk menghitung rata-rata untuk setiap titik berikutnya. Semakin rendah jeda, semakin mendekati rata-rata pergerakan Anda ke kumpulan data asli Anda. Langkah 5: Klik di kotak 8220Output Range8221 dan pilih area pada lembar kerja yang Anda inginkan hasilnya muncul. Atau, klik tombol radio 8220New worksheet8221. Langkah 6: Centang kotak 8220Chart Output8221 jika Anda ingin melihat diagram kumpulan data Anda (jika Anda lupa melakukan ini, Anda dapat selalu kembali dan menambahkannya atau memilih grafik dari tab 8220Insert8221.8221 Langkah 7: Tekan 8220OK .8221 Excel akan mengembalikan hasil di area yang Anda tentukan di Langkah 6. Tonton video, atau baca langkah-langkah di bawah ini: Contoh masalah: Hitung moving average tiga tahun di Excel untuk data penjualan berikut: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56 juta), 2013 (64 juta). 1: Ketik data Anda menjadi dua kolom di Excel Kolom pertama harus memiliki kolom tahun dan kolom kedua dari data kuantitatif (dalam contoh ini masalah, angka penjualan). Pastikan tidak ada baris kosong dalam data sel Anda. : Hitunglah rata-rata tiga tahun pertama (2003-2005) untuk data. Untuk contoh ini, ketik 8220 (B2B3B4) 38221 ke dalam sel D3 Menghitung rata-rata pertama Langkah 3: Tarik kotak di sudut kanan bawah d Miliki untuk memindahkan formula ke semua sel di kolom. Ini menghitung rata-rata untuk tahun-tahun berikutnya (misalnya 2004-2006, 2005-2007). Menyeret formula. Langkah 4: (Opsional) Buat grafik. Pilih semua data di lembar kerja. Klik tab 8220Insert8221, lalu klik 8220Scatter, 8221 lalu klik 8220Scatter dengan garis dan spidol yang halus.8221 Grafik rata-rata bergerak Anda akan muncul di lembar kerja. Lihat saluran YouTube kami untuk mendapatkan lebih banyak statistik bantuan dan tip Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya terakhir diubah: 8 Januari 2016 oleh Andale 22 pemikiran tentang ldquo Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya rdquo Ini adalah Sempurna dan sederhana untuk berasimilasi. Terima kasih untuk pekerjaan ini sangat jelas dan informatif. Pertanyaan: Bagaimana seseorang menghitung rata-rata pergerakan 4 tahun Tahun berapa pusat rata-rata bergerak 4 tahun di atasnya akan berpusat pada akhir tahun kedua (yaitu 31 Desember). Dapatkah saya menggunakan penghasilan rata-rata untuk meramalkan penghasilan masa depan siapa tahu tentang berpusat berarti tolong beritahu saya jika ada yang tahu. Ini berarti kita harus mempertimbangkan 5 tahun untuk mendapatkan nilai rata-rata di pusat. Lalu bagaimana dengan sisa tahun jika kita ingin mendapatkan rata-rata tahun 20118230 karena kita tidak memiliki nilai lebih lanjut setelah 2012, lalu bagaimana kita menghitungnya? Tidak ada info lagi, tidak mungkin untuk menghitung MA 5 tahun untuk 2011. Anda bisa mendapatkan rata-rata pergerakan dua tahun sekalipun. Hai, terima kasih atas videonya Namun, satu hal tidak jelas. Bagaimana melakukan ramalan untuk bulan-bulan mendatang Video menunjukkan perkiraan untuk bulan-bulan dimana data sudah tersedia. Hai, Raw, I8217m sedang mengembangkan artikel untuk memasukkan peramalan. Prosesnya sedikit lebih rumit daripada menggunakan data masa lalu sekalipun. Lihatlah artikel Duke University ini, yang menjelaskannya secara mendalam. Salam, Stephanie terima kasih untuk penjelasan yang jelas. Hai Tidak dapat menemukan tautan ke artikel Universitas Duke yang disarankan. Meminta untuk mengirim link lagi
No comments:
Post a Comment