5 Jaar Bewegende Gemiddelde Excel

bewegende gemiddeldes Maandag 2 Junie, 2008 deur Jon Peltier Peltier Tegniese Dienste, Inc. Kopiereg © 2015. Toe ek 'n kind was, het ek onthou verhoor van seisoenaal-aangepaste ekonomiese aanwysers. Ek was nogal teleurgesteld om te leer, op grootword en neem ECON, wat seisoenaal-aangepaste ekonomiese aanwysers nie bereken met behulp van 'n paar hoogs teoretiese formules met inagneming van alle maniere van variasie, maar is bloot bewegende gemiddeldes. In Merk bepaalde tydperk in 'n grafiek. Ek gebruik my blog stats om te illustreer hoe om weeksdae van naweke na vore te bring. Nog 'n manier om verantwoording te doen sikliese variasies is om 'n bewegende gemiddelde te neem. Ek sal dieselfde data hier gebruik om twee maniere om bewegende gemiddeldes te bou te toon. 'N bewegende gemiddelde eenvoudig beweeg langs die data, met die gemiddelde by elke punt van die vorige N waardes. Die rou data word in hierdie grafiek, en die sikliese variasie word uitgespreek, maak dit moeiliker om te kies uit tendense langer termyn. Die maklikste manier om 'n bewegende gemiddelde waarskynlik is om regs kliek op die grafiek reeks, en kies Voeg Trendline. Excel bied verskeie tipes trendlines, en bewegende gemiddelde is ingesluit onder hulle. Vir daaglikse data wat verskillende weekdag en naweek waardes het, 'n 7-punt bewegende gemiddelde is 'n geskikte opsie. Hier is die grafiek met 'n bewegende gemiddelde tendenslyn. Jy kan ook jou eie gemiddeldes te bereken in die werkblad, en voeg 'n reeks met die gemiddelde waardes. Dit is gepas as jy 'n geweegde bewegende gemiddelde (soos 'n eksponensiële bewegende gemiddelde) of as jy nodig het om die gemiddeldes gebruik in daaropvolgende werkblad ontleding. Die tegniek is eenvoudig. Slaan die eerste N-1 punte (dit wil sê 6 punte vir 'n 7-punt bewegende gemiddelde), gebruik dan 'n eenvoudige formule om gemiddelde sewe punte, en vul die res van die reeks met hierdie formule. Vir data begin in sel B2, maak 'n 7-punt bewegende gemiddelde beginspan in sel C8 met hierdie formule, en vul die formule neer kolom C om die laaste ry met data in kolom B: Dan voeg hierdie kolom om die grafiek as 'n nuwe reeks. Vir hierdie eenvoudige voorbeeld die twee benaderings is feitlik ononderskeibaar. As jy jou eie gemiddeldes het bereken, kan jy die rou data reeks te verwyder en wys net die stryk lyn. Geweegde bewegende gemiddelde voorspelling en MAD EXCEL Verwyder Voeg Die probleem is dat die bestuurder van die uitlaat Carpet City nodig om 'n akkurate voorspelling van die vraag na Sagte Shag tapyt (dit grootste verkoper) maak. As die bestuurder genoeg tapyt nie bestel van die mat meul, sal kliënte hul tapyt te koop van een van die mat City baie mededingers. Die bestuurder het die volgende vraag data vir die afgelope agt maande ingesamel Bereken n geweeg 3 maande bewegende gemiddelde voorspelling vir maande 4 deur 9. Ken gewigte van 0,53. 33, en 0,12 tot die maand in volgorde, begin met die mees onlangse maand. Vergelyk die twee voorspelling deur die gebruik van MAD, wat voorspel verskyn meer akkuraat te wees. oplossing Voorskou U word verwys na die beslaglegging 'Solution. xlsx' vir die werking en. Bewegende gemiddeldes, somme, ens Die Blue Line glad Out Random Skommelinge, vertel 'n Minder "Oor-Reaktiewe" Trend Ek het besef onlangs dat hierdie onderwerp nog nooit voorheen bedek, in sy mees eenvoudige vorm, op hierdie site! Eintlik was dit die onderwerp van 'n gas post deur die gesiene Dawid Churchward. en ook deur die ewe-aangeskrewe Kasper de Jonge. maar nie een van dié poste voordeel getrek het uit die v2 funksies tot ons beskikking vandag). Om te illustreer wat ons kan doen met state-of-the-art Power Pivot formules, laat ons begin met hierdie eenvoudige model: Dit [Eenhede Hierdie artikel word aangebied] maatstaf is die kronkelende rooi lyn in die grafiek aan die bokant van die pos, en sy formule is baie eenvoudig: [Eenhede Hierdie artikel word aangebied] = SUM (Verkope [QtySold]) En ons soek 'n weergawe van [Eenhede Hierdie artikel word aangebied] wat "glad" oor 'n tydperk van 3 maande. Moving Sum En kyk wat wat lyk soos: Bewegende gemiddelde - Eerste Poging OK, maar dat die getal is groter as 'n enkele maand en kom nie ooreen met die skaal van ons werklike besigheid, so ons wil nie kaart wat - ons wil die gemiddelde weergawe van daardie. Wat lyk soos: 3 Maand Moving Gem Via Deel deur 3 het 'n Nadeel Diegene eerste twee maande, sedert hulle die eerste twee maande in ons kalender, is 'n opsomming van minder as 3 maande se verkope, maar nog steeds deel deur 3. Dit "onregverdig" dryf af hul gemiddelde. Bewegende gemiddelde - Reggemaak Ons kan rekening vir hierdie deur die verandering van ons deler 'n soortgelyke logika te gebruik om die teller: [3 Maand Moving Gem Reggemaak] = [3 Maand Moving Sum Eenhede Hierdie artikel word aangebied] / In Engels: "neem die 3 maand som mate ons reeds het en deel dit deur die aantal afsonderlike (unieke) maande ons het meer as dieselfde tydperk 3 maande." Die bepaling van 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde deur Allen Wyatt (laas 11 Mei 2013) Let wel: Hierdie artikel is geskryf vir gebruikers van die volgende Microsoft Excel weergawes: 2007, 2010, en 2013. As jy 'n vorige weergawe (Excel 2003 of vroeër), kan hierdie punt nie werk vir jou. Vir 'n weergawe van hierdie punt spesifiek geskryf vir vorige weergawes van Excel, kliek hier: Die bepaling van 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde. Jeff moet 'n formule wat 'n bewegende gemiddelde sal terugkeer vir 'n verskeidenheid van selle te skep. Hy voeg by data na die werkblad daaglikse en hy wil altyd 'n gemiddeld van inligting die afgelope tien dae het. Dit stem ooreen altyd die laaste tien selle in 'n kolom. Daar is 'n paar maklike maniere waarop jy kan hierdie probleem te benader. Die oplossing wat jy kies, hang af van wat jy uiteindelik wil sien in die weg van 'n gemiddelde. Byvoorbeeld, as jy wil om te sien hoe die gemiddelde veranderinge met verloop van tyd, die beste benadering is om 'n bykomende kolom by jou werkblad. As die data is in kolom A (begin in ry 2), dan kan jy die volgende formule in sel B11 in: Kopieer die formule af die kolom, en jy sal altyd die gemiddeld van die afgelope tien dae getoon. As jy 'n nuwe data toe te voeg tot kolom A, verskyn die opgedateer bewegende gemiddelde aan die onderkant van die kolom B. Die voordeel is dat jy kan sien hoe die gemiddelde veranderinge van dag tot dag. As jy nie wil hê om 'n ander kolom vir elke dag se bewegende gemiddelde voeg, kan jy 'n ander formule gebruik om die huidige bewegende gemiddelde te bepaal. Die veronderstelling is daar geen spasies in kolom A en dat daar meer as tien stukke data in die kolom, kan jy gebruik maak van die volgende formule: Die afset funksie definieer die omvang om die gemiddelde. Dit kyk na die aantal selle in kolom A en kies die laaste 10 as die gewenste reeks. ExcelTips is jou bron vir koste-effektiewe Microsoft Excel opleiding. Dit wenk (8347) is van toepassing op Microsoft Excel 2007, 2010, en 2013. Jy kan 'n weergawe van hierdie punt vir die ouer spyskaart koppelvlak van Excel hier vind: Die bepaling van 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde. Verwante Wenke: Twee Maand bewegende gemiddelde is redelik glad. Maar ses maande word Smoooooother. (Dink net Barry White sê dat: ". Ohhh Yeaahhh ... 'n ses maande Moooving Gemiddeld Smoooooth ...") Dit is reeds 'n paar weke terug (Yikes!), Maar ek het onlangs op eenvoudige bewegende gemiddeldes in Power Pivot het 'n post. Een van die vrae, in die kommentaar, was hoe om die "lengte" van die bewegende gemiddelde dinamiese beheer: Hey, wanneer twee mense vra vir iets, en een van hulle ontplooi HOOFLETTERS in die poging, en dan pare gesê hoofletters met een van my gunsteling woorde "(" verbeter "), wel, ek is verslaaf. Vandag doen ons Nagereg Eerste! Nog 'n Ontkoppel Snijmachines? Geweegde Moving Gemiddelde Sakrekenaar As 'n lys van opeenvolgende data, kan jy die N - punt geweeg bewegende gemiddelde (of geweegde rollende gemiddelde) deur die vind van die geweegde gemiddelde van elke stel N agtereenvolgende punte op te rig. Byvoorbeeld, veronderstel jy die geordende data gestel 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, en die gewig vektor is [1, 2, 5], waar 1 is van toepassing op die oudste termyn, 2 is van toepassing op die middel termyn, en 5 is van toepassing op die mees onlangse termyn. Dan is die geweegde 3-punt bewegende gemiddelde Geweegde bewegende gemiddeldes word gebruik om "glad" sekwensiële data, terwyl dit meer betekenis aan sekere voorwaardes. Sommige geweegde gemiddeldes plaas meer waarde op sentrale terme, terwyl ander ten gunste van meer onlangse terme. Stock ontleders gebruik dikwels 'n lineêr geweeg N: hiermee bewegende gemiddelde waarin die gewig vektor is [1, 2. N-1. N]. Jy kan die sakrekenaar hieronder gebruik om die rollende geweegde gemiddeld van die datastel te bereken met 'n gegewe vektor van gewigte. (Vir die sakrekenaar, betree gewigte as 'n komme geskeide lys van getalle sonder die [en] hakies.) Eenvoudige bewegende gemiddelde Die Eenvoudige bewegende gemiddelde, of SMA, is 'n gemiddelde prys van die vorige tydperk. Byvoorbeeld, as die tydperk is 10 dae, die SMA is die gemiddelde sluitingsprys van die vorige 10 dae. Stock Chart Wizard kan jy enige tydperk te stel. Jy kan maksimum twee SMA lyne op die grafiek. As jy die SMA plot op 'n grafiek die resultaat is 'n smoothing van die prys aksie van die voorraad. Dit word gebruik om 'n tendens lyn vir die voorraad aan te toon. Hierbo toon 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) lyn met 'n tydperk van 50 dae vir QQQQ (Nasdaq 100 dop voorraad). Die 50 dae SMA lyn is dikwels gebruik aanwyser vir die tendens van 'n voorraad. Die gebruik van hierdie aanwyser alleen vir 'n trending voorraad soos hierdie, kan jy die volgende ambagte gemaak, in die veronderstelling jy het die ope prys op die dag volgende wanneer die sluitingsprys oor die 50 dae SMA: 5/26/04: Koop by $ 35,52 7/07/04: verkoop teen $ 35,62, wins $ 0,10 / aandeel 8/19/04: Koop by $ 33,41 1/04/05: verkoop teen $ 39,67, wins $ 6,26 / aandeel. 3/08/05: Koop by $ 37,97 3/09/05: verkoop teen $ 37,67, verlies van $ 0,30 / aandeel Kortsluiting die voorraad by elke beurt sal ook geproduseer addisionele winste. Let op hierdie strategie sal slegs werk op 'n mooi trending voorraad, en is nie geneig om die enigste aanwyser n handelaar sou gebruik om koop / verkoop / kort besluite te neem nie, maar is hier net aangebied word as 'n voorbeeld. Kennisgewing in die laaste handel, is jy whipsawed op een dag, uit die volgende met 'n verlies van $ 0,30 per aandeel. Let dieselfde grafiek met die SMA aangepas tot 20 dae: Kennisgewing aanpassing van die tydperk om 'n kleiner aantal dae veroorsaak dat die SMA om nouer te spoor om die algehele tendens van die voorraad. Selfs met 'n goed-trending voorraad, met behulp van 'n 20 SMA sou die ambagte aansienlik verander, met meer geheel verslaan effek, veral in die Februarie-Maart tydperk. Aan die ander gehad het, die 20 dag SMA gewaarsku ons vroeër op groot terugskrywings, soos 8/18/04 en 1/04/05. Gevolglik is sommige handelaars graag twee bewegende gemiddeldes gebruik. crossover Tegniek Met Wizard voorraad grafiek, kan jy twee SMA lyne vertoon. Bo, die blou lyn is 'n 10 dag SMA, en die donker rooi is 'n 50 dag SMA. Let in hierdie grafiek dat die lyne kruis oor mekaar vyf keer. Sommige handelaars gebruik die crossover tegniek te koop of te verkoop seine produseer, want dit het die effek van die vermindering whipsaws. A koopsein geproduseer wanneer die 50 dag SMA kruis bo die 10 dae SMA. A verkoop plaasvind met die 50 dae SMA druppels onder die 20 dag SMA. Ons ambagte sal lyk: 6/03/04: Koop by $ 35,96 7/15/04: verkoop teen $ 34,99, verlies van $ 0,97 / aandeel. 9/13/04: Koop by $ 34,91 1/13/05: verkoop teen $ 38,58, wins van $ 3,67 Die gebruik van hierdie metode, in hierdie voorbeeld geëindig ons met een minder handel, maar ons beswil prestasie was ook minder. Bo is 'n grafiek van Dick se Sporttoerusting oor dieselfde tydperk, met behulp van die 10 dae en 50 dae SMA lyne. Daar is so baie crossover punte wat jou handel prestasie swak sou wees. Jou beste prestasie sou gewees het om enige tyd te koop in die eerste helfte van 2004 en vasgehou het. Ongelukkig het ons nie 'n kristalbal en nie mag sou besit deur die dip in Augustus. Sekerlik, daar is ook ander faktore in die spel wat ons nodig het om te ondersoek as net die SMA. Eksponensiële bewegende gemiddelde Die SMA het 'n paar probleme. Dit net faktore in die prys aksie van die vorige SMA tydperk (bv 10 dae, 50 dae, of wat ook al die tyd is ingestel op). Nog 'n probleem is dat die prys van elke dag het gelyk gewig in die berekening. Dit wil sê, die mees onlangse prys het dieselfde uitwerking op die gemiddelde as die oudste prys. Met ander woorde, in 'n 10 dag SMA, elke dag het 10% gewig op die gemiddelde, ongeag of dit die mees onlangse of minstens onlangse prys. Ook die SMA reageer wanneer 'n prys by die gemiddelde, en weer wanneer dit afgelaai. Die EMO spreek hierdie probleme deur die toeken van 'n groter gewig aan die mees onlangse prys, met die vermindering van gewig aan ouer pryse. Dit is 'n kumulatiewe gemiddelde, factoring in al die historiese data. Die EMO berekening lyk soos volg: EMO N = P n * K + EMO N-1 * (1-K) PK = sluitingsprys van dag & quot; N & quot; EMO N-1 = Die EMO bereken vir vorige dag (dit wil sê N-1) K = 2 / (tydperk 1) Teoreties, sou al die voorraad se bekende sluitingsprys data gebruik word in die berekening, wat begin met die sluitingsprys van die eerste dag van die saak. Maar, aangesien die ouer sluitingstyd pryse is minder geweeg as die mees onlangse, met behulp van 'n kleiner stel sluiting prys data sal nie beduidend die resultate verander. Stock Chart Wizard downloads tot twee jaar van data vir elke voorraaditem jy dop. Dit is QQQQ weer met twee EMO lyne: die groen is 'n 14 dag EMO en die donker rooi is 'n 50 dag EMO. Hoe om 'n Rolling Voorspelling van seisoenale verkope in Excel Skep Die uiterste wisselvalligheid veroorsaak deur seisoenale verkope maak dit moeilik om verkope te voorspel. Jy kan so maklik as jy eers jou verkope data na jou verborge verkope tendens openbaar deseasonalize. Microsoft Excel MVP, 2005-2014 Die Vader van Sigblad Dashboard Verslae Dit Excel grafiek toon die tipiese saag tand patroon van seisoenale verkope. Seisoenale verkope het ongeveer dieselfde patroon elke jaar, elke week, of albei. In sommige spesifieke maande of dae, verkope is altyd bo-gemiddelde; en in ander spesifieke tydperke, verkope is onder die gemiddelde. Seisoenale verkope tipies is moeilik om te ontleed. In goeie tye, is dit moeilik om te weet of 'n goeie verkope is beter as gewoonlik; in 'n slegte tye, is dit moeilik om te weet of sleg verkope is erger as gewoonlik. Vooruitskatting seisoenale verkope kan nog moeiliker wees. Dit is moeilik om 'n metode wat 'n betroubare voorspelling van die verkoop dat 'n patroon soos die een hierbo getoon het kan genereer foto. Jare gelede het ek die gesig gestaar hierdie kwessies wanneer ek die CFO was vir 'n klein maatskappy wie se maandelikse verkope het gewissel van 'n laag in die winter maande van sowat $ 50,000 tot 'n hoë in die lente van ongeveer $ 1000000 per maand. Om te gaan met my analitiese uitdagings, ek het 'n paar sigblad tegnieke wat werklik gehelp. Die mees bruikbare tegniek was om verslag te doen, te ontleed en voorspel seisoen gezuiverde verkope. seisoen gezuiverde verkope Die zaag blou lyn in hierdie Excel grafiek toon werklike verkope oor die afgelope vier en 'n half jaar. Die swart lyn toon seisoen gezuiverde verkope. verkope met die gevolge van seisoenaliteit verwyder. Deur te kyk na seisoen gezuiverde data, ons kan maklik sien dat verkope het in 2009 en in 2011, en het effens toegeneem in die ander tydperke. Om verkope te voorspel, te skat ons die tendens van die seisoen gezuiverde verkope, en dan seasonalize die tendens om 'n spesifieke voorspelling van die verkoop te produseer. Kom ons kyk hoe dit gedoen is. Hoe om jou verkope Deseasonalize Die idee agter seisoen gezuiverde verkope is maklik om te verstaan. Vir elke maand van die jaar te bereken ons 'n seisoenale indeks (kolom C in hierdie figuur). Hierdie waarde vir ons, gemiddeld hoeveel verkope elke maand se wissel van gemiddeld verkope vir die jaar. Dan verkope deseasonalize, ons verdeel die verkope vir elke maand deur sy Seisoene-indeks. Die belangrikste stap is om die korrekte waarde te bereken vir die gemiddelde verkope. Spesifiek, moet jy bereken die & quot; gesentreer bewegende gemiddelde & quot; (CMA) vir elke tydperk in jou historiese data. Om die daaglikse CMA vind binne 'n week, die gemiddelde tydperk is sewe dae. Om 'n maandelikse CMA vind binne 'n jaar, die gemiddelde tydperk is 12 maande. Wel, soort van. Kom ons begin met 'n week. As jy die verkope vir Maandag gemiddeld tot Sondag, vind jy die gesentreerde bewegende gemiddelde vir Donderdag omdat Donderdag is op die middelpunt van die sewe dae, soos in hierdie figuur: Om die CMA vir Vrydag vind, gemiddeld jy die verkope vir Dinsdag tot Maandag. En die CMA vir Saterdag is die gemiddeld van die verkope vir Woensdag deur Dinsdag soos hier gewys word: Dit vind van die CMA, sewe dae lank is maklik. Dit is omdat sewe is 'n onewe aantal dae wat dus 'n sentrum dag. Maar 'n jaar het 'n gelyke getal maande. So wanneer ons probeer om die CMA bereken vir die twaalf maande van Januarie tot Desember, ons het hierdie probleem: Dit is 'n probleem, want die gemiddelde van die verkope vir Januarie tot Desember nie van toepassing op enige Junie of Julie. (En nee, ons kan nie oneerlik deur arbitrêr toeken die gemiddelde om een ​​van die twee maande.) Te kry om hierdie probleem, ons die gemiddelde vir Februarie vind ook deur middel van Januarie van die volgende jaar, en dan gemiddeld hierdie twee gemiddeldes, soos hier gewys word: Om die CMA vind vir Augustus, het ons net die Excel formule vir Julie se CMA kopieer na die volgende sel. En ons doen dieselfde vir elke maand daarna. Wat is dié Excel formules? Wel, laat ons sien. Hoe om gesentreerde Bewegende Gemiddeldes en die verkope Verhoudings bereken Kolom A in hierdie figuur toon die volgorde nommer vir elke ry data. Kolomme B en C show werklike verkope per maand vir die fiktiewe maatskappy. Die stippellyn toon waar ek rye weggesteek sodat jy die bo-en onderkant van die data gebied kan sien. Om te begin, tik die etikette in ry 3 en dan klaarmaak die grys selle in ry 4. Kopieer die ry van grys selle te ry 65. Kies die reeks A3: E65. Toe ek in: Classic Excel: Kies 'Voeg, Naam, maak. Nuwe Excel: Kies Formules, gedefinieer Name, skep volgens seleksie. Óf Excel. Kies Alt + INC of Ctrl + Shift + F3 In die skep Name dialoog, maak seker dat slegs boonste ry is nagegaan, kies dan OK. Kopieer en plak 'n paar jaar van jou eie historiese verkope data in kolom C, en die toepaslike maandelikse datums in kolom B. Maak seker dat jy plak tussen die boonste en onderste grys grense. Voer die teks getoon vir sel A2 en gee dan hierdie formule vir die vertoon sel: B2: = COUNT (ActSales) Hierdie formule vertel ons die werklike aantal periodes van data, selfs wanneer ons meer rye in die tabel as wat ons het data om hulle te vul. Om hierdie sel noem, kies die reeks A2: B2, die bekendstelling van die skep Name weer dialoog, maak seker dat slegs linker kolom is nagegaan, kies dan OK. Cell D11 bevat 'n formule wat verdeel die verkope in sel C11 deur die gesentreerde bewegende gemiddelde vir Augustus 2005 Hier is die formule vir die vertoon sel: D11: = AS ($ A11 + 6 & lt; ActPds, $ C11 / GEMIDDELDE ($ C5: $ C16, $ C6: $ C17), & quot; & quot;) Die funksie INDIEN in hierdie formule gee 'n nul string (die & quot; & quot; aan die einde van die formule) wanneer ons hardloop uit data aan die onderkant van die figuur. Die gemiddelde funksie in hierdie formule bereken die gesentreerde bewegende gemiddelde van die berekening van die gemiddeld van twee reekse van twaalf selle: C5: C16 en C6: C17. Kopieer die formule in sel D11 in die kolom aan sel D64. Noudat ons die verkope-verhouding, moet ons 'n ander tabel te voltooi voordat ons die seisoen gezuiverde verkope uiteengesit in kolom E. kan bereken Hoe om die seisoenale indeks bereken Die onderstaande figuur toon die seisoenale indeks in kolom C. Om opstel hierdie syfer, eers na 'n ongebruikte werkblad in jou werkboek. Voeg die bedrag wat in rye 1 en 2 teks, en die getalle getoon vir kolom A. Tik hierdie reeks formule vir die vertoon sel: Beklemtoon, dit is 'n verskeidenheid formule. Jy tik dit in die formule bar as jy sou enige ander formule. (Moenie tik die draadjies.) Hou dan Ctrl + Shift en druk Enter om die formule te betree. Wanneer jy dit doen, sal Excel die begin en einde stut voeg soos aangedui. Hierdie formule vind die gemiddeld van al Januarie verkope verhoudings in kolom D van die voorafgaande figuur. maar dit doen dit net vir die verkope verhoudings groter as nul. Om soortgelyke gemiddeldes te bereken vir die ander elf maande, kopieer hierdie formule van sel B3 om die reeks B4: B14. Gee die formule vir die vertoon sel: B15: = SUM (B3: B14) Die totale in sel B15 is amper 12. Maar ons moet die seisoenale indekssyfers te totaal presies 12. Daarom moet ons die gemiddeldes volgens skaal te laat doen. Daarom, gaan hierdie formule vir die vertoon sel: C3: = (12 / $ B $ 15) * B3 Kopieer die formule om die reeks C4: C14. Kopieer die sommeskadeleer in sel B15 om sel C15. Wanneer jy dit doen, sal jy sien dat die totaal van die SeasIndex gelyk nou presies 12. Om af te rond hierdie syfer, toewys die titel in sel C2 as die naam van die twaalf selle laer as dié sel. Om dit te doen, kies die reeks C2: C14. Toe ek in: Classic Excel: Kies 'Voeg, Naam, maak. Nuwe Excel: Kies Formules, gedefinieer Name, skep volgens seleksie. Óf Excel. Kies Alt + INC of Ctrl + Shift + F3 In die skep Name dialoog, maak seker dat slegs boonste ry is nagegaan, kies dan OK. Die opstel van die seisoen gezuiverde Verkope Formules Met die seisoenale indeks bereken, kan ons nou ons verkope deseasonalize soos uiteengesit in kolom E van hierdie figuur en as gebring naby die bokant van hierdie bladsy. Gee die formule vir die vertoon sel: E5: = C5 / INDEX (SeasIndex, maand (B5)) Kopieer die formule af die kolom soos aangedui. Die formule in sel E5 deseasonalizes die verkope vir Januarie, 2005, word deur die verkope deur die seisoenale indeks vir Januarie. Die formule in sel E6 verdeel die verkope vir Februarie deur die seisoenale indeks vir Februarie, en so aan. Die sleutel tot hierdie formule is die indeks funksie, wat hierdie weergawe van die funksie gebruik: = INDEX (skikking, row_or_column_num) Hier is die & quot; array & quot; is die reeks naam SeasIndex. En die ry getal bereken deur die maand funksie. Wanneer hierdie funksie verwys na 'n datum reeksnommer, dit gee 1 vir Januarie, 2 Februarie, en so aan. Ons kan MAAND gebruik hierdie manier in die formule, want die eerste ry van SeasIndex het data Januarie se; die tweede ry het Februarie se data, en so aan. Seisoenale indeks FAQs As jy begin om te werk met jou seisoenale indeks, sal jy waarskynlik 'n paar vrae. Hier is 'n paar van die mees waarskynlike kinders: Nou dat ek my seisoenale indeks en seisoen gezuiverde verkope, wat moet ek doen met hierdie inligting? Jy kan jou seisoen gezuiverde verkope grafiek om 'n beter idee oor die tendens in jou verkope volume kry. Jy kan maandelikse verkope deur jou geskatte verkope vir volgende jaar te vermenigvuldig met die seisoenale indeks vir elke maand voorspel. Of jy kan 'n 12-maande-tendens skat vir jou seisoen gezuiverde verkope en dan pas die seisoenale indeks om jou werklike verkope bedrae voorspel. Jy kan jou personeel en spandeer meer akkuraat te beplan deur die gebruik van die Gemiddelde seisoensindeks tabel om jou veranderinge in verkope volume skat gedurende die jaar. Jy kan seisoenale indekse te bereken vir verskillende jare van jou verkope geskiedenis, en dan vergelyk om te sien of veranderinge in jou mark is die verandering van jou seisoen met verloop van tyd. (Byvoorbeeld, vyftig jaar gelede Jackson Hole, Wyoming, was gepak met toeriste in die somer, maar gekrimp tot slegs sowat 100 voltydse inwoners in die winter. Nou, egter, is die winter bring skiërs. So seisoenale patrone het aansienlik verander. Jou seisoenale patrone kan net so goed wees om te verander.) Hoeveel maande van die geskiedenis het ek nodig? Om die seisoenale indeks vir Januarie 2008 te bereken, moet jy begin met Julie 2007. En om die seisoenale indeks vir Desember 2008 te bereken, moet jy eindig met Junie 2009. So, ten minste, twee jaar van verkope data wat jy nodig het om bereken een jaar van seisoenale indekse. Maar omdat seisoenale indekse hanteer herhalende patrone, dit sal beter wees om ten minste twee jaar van seisoenale indekse gemiddelde. Dit beteken dat jy ten minste 36 maande van data nodig. Hoe moet ek nuwe rye by te voeg om die tafel wanneer ek nodig het om dit te doen? Versigtig. Hier is die probleem: As jy meer rye nodig het, sal jy dit plaas tussen rye 64 en 65 in die tabel. Maar formules in die ses selle bo sel D65 alle verwysings wat sel. Dit beteken dat wanneer jy rye vir nuwe data in te voeg wat jy gemors daardie ses formules in kolom D. Dit is nie 'n probleem as jy hierdie stappe volg: 1. Plaas rye onmiddellik bo die onderste grys grens. (Hier tussen rye 64 en 65.) Dit is goed genoeg rye te voeg vir 'n paar jaar van data. 2. Trek die formules in die reeks D11: E11 tot D12 sel deur die laaste nie-grys sel in jou tafel. (Hier om die reeks D12: D64.) Deur die kopiëring van die top van die tafel, kopieer jy formules dat jy weet nie verwring wanneer jy die rye ingevoeg. Deur plak die formules om bestaande formules en om die nuwe leë selle, jy seker maak dat al die formules in kolomme D en E verwys na die korrekte rye data. Hoekom het jy nie net die afset funksie in jou formules in kolom D te gebruik? Dit sou die probleme wat jy nou net beskryf skakel? Hierdie vraag sê dat ek hierdie formule kan vervang. D11: = AS ($ A11 + 6 & lt; ActPds, $ C11 / GEMIDDELDE ($ C5: $ C16, $ C6: $ C17), & quot; & quot;) . met hierdie formule. D11: = AS ($ A11 + 6 & lt; ActPds, $ C11 / GEMIDDELDE (sprong ($ C11, -6,0,12,1), geneutraliseer ($ C11, -5,0,12,1)), & quot; & quot;) . waar die afset funksie gee terug 'n verwysing gebruik van hierdie argumente. = Sprong (verwysing, rye, cols, hoogte, breedte) Dit is waarskynlik 'n goeie idee. Hoe langer weergawe is beslis veiliger. Maar as jy nie veel gebruik verreken, hoe langer weergawe is waarskynlik meer moeilik om te verstaan. Dis jou keuse. Bright Hub Projekbestuur Guide to Computing Rolling Gemiddeldes vir Besigheid Voorspellings gly 1 van 9 Bewegende gemiddelde of Rolling Gemiddeld? gly 2 van 9 Hoe om 'n Rolling Gemiddeld Bereken Om saam te volg met hoe om 'n rollende gemiddelde bereken, laai asseblief die Basiese Rolling Gemiddeld Voorspelling Voorbeeld. want dit sal gebruik word om die berekeninge in hierdie afdeling verduidelik. Die eerste besluit 'n maatskappy moet maak by die berekening van 'n rollende gemiddelde is hoeveel periodes sal gemiddeld; bekend as "n." In die voorbeeld, n = 4 periodes. Dit wil sê, vier periodes van historiese data sal gebruik word om die rollende gemiddelde ontwikkel. 'N Maatskappy moet die aantal periodes wat hulle wil gemiddeld op grond van hoe reaktiewe hulle wil die rollende gemiddelde te wees met aangeteken data veranderinge kies. Hoe meer tyd gemiddeld, hoe minder reaktiewe die rollende gemiddeldes sal wees; wat beteken die gebruik van slegs 'n paar tydperke, soos een of twee, sal baie reaktief rollende gemiddeldes-maar verskaf dan met daardie klein data, jy kan net so goed net gebruik om 'n standaard gemiddelde. Berekening van 'n rollende gemiddelde vereis data aangeteken oor 'n paar konsekwent tydperke. Gewoonlik, historiese data, soos historiese verkope, produksie, of selfs winste gemaak; is gebruik. Dit rollende gemiddelde produseer 'n toekomstige waarde, wat bekend staan ​​as 'n skatting. 'N voorspelling is 'n berekende voorspelling van 'n tipe van toekomstige data vir die volgende sake tydperk; insluitend daaglikse, weeklikse, of maandelikse vooruitskattings; gebaseer op die mees onlangse aantal periodes, "N," histories opgeteken data wat gebruik word in die berekening. Meer spesifiek, kan 'n rollende gemiddelde word gedefinieer as 'n voortdurend bewegende, bereken die gemiddelde van die mees onlangse aantal periodes; "N," gedefinieer deur die maatskappy. Kom ons neem 'n blik op die voorbeeld om te sien hoe hierdie berekening werk. In Tabel 1 van die voorbeeld, die eerste skatting bereken is vir vyf; wat is 775. Dit is bereken deur die gemiddeld van die vier mees onlangse historiese stukke data reg voor vyf aangedui met rooi merkies, aangesien "n = 4 periodes" vir hierdie voorbeeld. Die gedetailleerde berekeninge vir voorspelling tydperk van vyf se word in Tabel 2. Sodra die werklike data vir n tydperk van vyf ingesamel en aangeteken in die tabel, kan die voorspelling vir n tydperk van ses bereken. Die rol gemiddelde voorspelling vir n tydperk van ses is bereken op grond van die vier mees onlangse historiese stukke data voor die sesde tydperk; 'n gemiddeld van die historiese data vir tydperke twee deur vyf, aangedui met 'n blou merkies. Die voorspelling is dan gedokumenteer in die tabel, wat is die blou "825" voorspelling vir n tydperk van ses in tabel 1 in die voorbeeld. Met die oog op die gedetailleerde berekeninge vir vooruitskatting die sesde tydperk kyk, sien asseblief die tweede ry van Tabel 2 in die voorbeeld. Om uit te vind hoe om 'n rollende gemiddelde voorspelling bereken met behulp van twee veranderlikes, kan jy verder lees op bladsy 2. Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens? 'N Kykie na die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe Om op te som, stel ons voor dat Die "eenvoudige" gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde "weeg" al verby Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of