Hvor langt til prognose? - dummies

Når du bliver bedt om at lave en salgsudsigt ved hjælp af Excel-data, er en af ​​de første ting du skal overveje, hvor langt i fremtiden du ønsker at ligestille. Nogle fremskrivningsteknikker sætter dig i stand til at forudsige længere ud end andre. Denne figur viser to teknikker, som giver dig mulighed for at forudsige en enkelt periode fremover.

Flytteværdier er normalt begrænset til engangsprognoser.

Bemærk, hvad der sker, når du strækker dem for langt: Ligesom gummibånd bryder de og snap sig tilbage til dig.

Se først på celle D5. Det er gennemsnittet af cellerne B2, B3 og B4, og det er, hvad den gennemsnitlige tilgangsprocedure for september 2004 er. Det vil sige, hvordan denne prognose er oprettet, prognosen for september er gennemsnittet af juni, juli og august. Du kan se prognosen på $ 40, 867 i celle D5 og selve formlen til illustration i celle E5.

Formlen i D5 kopieres og indsættes ned gennem celle D28, hvor den giver den "rigtige" prognose for august 2016. Jeg bruger "rigtig" i den forstand, at jeg endnu ikke har set en faktisk værdi for det måned - min seneste faktiske værdi er for juli 2016 - så august 2016 er forbi slutningen af ​​basislinjen, og prognosen for den pågældende måned er en reel prognose. Formlen selv vises i celle E28.

Men hvis du kopierer og indsætter formlen en yderligere række ned for at prøve en prognose for september 2016, har du strakt det for langt. Nu forsøger det at gennemsnitlige de faktiske resultater for juni til august 2016, og du har ingen faktiske i august. På grund af den måde, at Excel's AVERAGE fungerer, ignorerer den celle B28, og formlen returnerer gennemsnittet af B26 og B27.

Distriktsadvokaten vil afvise at retsforfølge, hvis du bliver fundet skiftende fra et tre måneders glidende gennemsnit til et to-måneders glidende gennemsnit, men det burde du ikke. Hvis du gør det, inviterer du et æble til at blande med appelsinerne.

Og hvis du tager din prognose meget længere nede, begynder det at returnere den virkelig ubehagelige fejlværdi # DIV / 0! . (Det udråbstegn betyder at få din opmærksomhed. Excel råber på dig, "Du forsøger at opdele med nul!")

Der opstår en lignende situation med eksponentiel udjævning, og det er vist i denne figur. Formlen til udjævning er forskellig fra formlen for flytende gennemsnit, men noget lignende sker, når du kommer forbi den en-spids-prognose i celle D28.

Hvis du vil prognose længere fremme, overvej en regressionsprognose.

Bemærk at formlen i celle D29 (formlen er vist i E29; den værdi, som formlen returnerer vises i D29) bruger værdierne i cellerne B28 og D28.Men fordi du endnu ikke har en faktisk i august, er "prognosen" for september 2016 defekt: Faktisk er det ikke mere end prognosen for august multipliceret med 0. 7. Igen, i denne form for eksponentiel udjævning er begrænset til en prognose på 1 trin.

Figuren viser en anden situation, hvor prognosen er bygget ved hjælp af regression i stedet for at flytte gennemsnit eller eksponentiel udglatning.

Ved hjælp af regression er du i en anden position end med glidende gennemsnit og eksponentiel udglatning. Som denne næste figur viser, kan du oprette dine prognoser ved hjælp af selve datoen som en forudsigelse: Hver prognose værdi er baseret på forholdet i basislinjen mellem dato og indtægt.

Trendlinjen i diagrammet er taget fra regnearket. Du kan også få en fra menuen Diagram.

Fordi du kender værdien af ​​de næste to datoer, august og september 2016, kan du bruge forholdet mellem dato og indtægt i basislinjen på de næste to datoer for at få en prognose. Prognoseværdierne vises i cellerne C28 og C29 og vises i diagrammet som de sidste to punkter i Forecast-serien.

Jo længere ud i fremtiden du regner med ved hjælp af regression, jo tyndere får isen (eller, hvis du foretrækker den tidligere metafor, jo mere belastning sætter du på gummibåndet). Jo længere du kommer fra slutningen af ​​din basislinje, jo flere muligheder er der for aktualerne at skifte retning - for eksempel at skrue ned eller for at gå ud.

Hvis du har et reelt behov for at forudsige, siger 12 måneder ind i fremtiden på en månedlig basis, og hvis du tror, ​​at der er et pålideligt forhold mellem dato og indtægt, så kan regression være dit bedste valg. Men husk på, at tingene bliver flaky derude i fremtiden.

En anden metode til at skubbe din prognose ud over en en-gangs fremgangsmåde er sæsonbestemt udjævning. Denne tilgang, der afhænger af en sæsonbestemt komponent i din basislinje, kan understøtte en prognose, der går det år ind i fremtiden. Det er ikke nødvendigvis det, men det er muligt.