3 주 이동 평균 예측

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 계곡이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이동 평균 예측. 소개 추측 할 수 있듯이 우리는 가장 원시적 인 접근 방법 중 일부를보고 있습니다. 예측 그러나 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 몇 가지 컴퓨팅 문제에 대해서는 가치있는 소개 일 것입니다. 이 초기 단계부터 시작하여 이동 평균 예측 작업을 시작합니다. 평균 예측 이동 모두가 이동에 익숙합니다. 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 평균 예측 모든 대학생들은 항상 그 일을합니다. 한 학기 동안 네 번의 시험을 치르는 과정에서 시험 점수를 생각해보십시오. 첫 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 당신은 두 번째 시험 점수를 예측합니다. 당신의 선생님이 당신의 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 것이라고 생각하니. 당신의 친구가 무엇을 미리 생각할 수 있다고 생각하니? 당신의 다음 시험 성적을 예측할 수 있습니다. 부모님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 수 있다고 생각하십니까? 귀하의 친구와 부모에게 할 수있는 모든 모방에 관계없이 교사와 교사는 귀하가 너의 친구에 대한 자기 홍보에도 불구하고, 너 자신을 과대 평가하고 두 번째 시험을 위해 덜 공부할 수 있다고 생각하게해라. 그래서 당신은 73을 얻는다. 걱정거리와 관심이 모두 당신이 세 번째 시험을 치를 것이라고 예상하는 것입니다. 그들이 당신과 그것을 나눌 지 여부에 관계없이 견적을 개발하는 두 가지 방법이 있습니다. 그들은 스스로에게 말할 수 있습니다. 이 사람은 항상 불고 있습니다. 그의 영리에 대한 연기 그는 운이 좋다면 73 세를 더 가질 것입니다. 아마도 부모님은 더 많은지지를 얻으려고 노력할 것입니다. 글쎄, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었습니다. 85 73 2 79 모르겠다. 만약 파티가 덜하고 족제비를 흔들어 놓지 않았고 공부를 더 많이하기 시작하면 더 높은 점수를 얻을 수있었습니다. 이 두 견적은 실제로 이동 평균 예측입니다. 첫 번째 점수는 미래의 성과를 예측하기 위해 가장 최근의 점수만을 사용합니다. 데이터의 한 기간을 사용하는 이동 평균 예측이라고합니다. 두 번째는 또한 이동 평균 예측이지만 데이터의 두 기간을 사용합니다. 귀하의 위대한 마음을 파문을 세우는이 모든 사람들이 당신을 열 받게 하리라 가정합니다. 자신의 이유로 3 번째 시험을 치르고 동맹국 앞에서 더 높은 점수를 올릴 수 있습니다. 시험을 치르고 점수는 실제로 89입니다. 자신을 포함한 모든 사람이 감명받습니다. 이제 이제는 학기의 최종 시험이 있습니다. 늘 그렇듯이 모든 사람들이 마지막 시험에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을 할 필요가 있음을 느낍니다. 잘하면 당신은 그 패턴을 보게됩니다. 바라 말하면, 패턴을 볼 수 있습니다. 어느 것이 가장 정확하다고 생각하니? Histl e 우리가 일하는 동안 지금 우리는 일하는 동안 호각이라고 불리는 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 우리는 일하고있는 동안 당신은 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 대표되는 과거 판매 데이터를 가지고 있습니다. 우리는 먼저 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터를 제시합니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C7에서 C11까지 다른 셀로 복사 할 수 있습니다. 평균이 가장 최근의 기록 데이터로 이동하는 방법에 주목하지만 각 예측에 대해 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용합니다. 우리가 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 정말로 할 필요가 없음을 주목하십시오. 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다릅니다. 우리가 다음 웹 페이지에서 측정하기 위해 사용하기 때문에 과거 예측을 포함 시켰습니다. 예측 유효성. 이제는 2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 복사 할 수 있습니다. 다른 셀 C6 ~ C11 아래로 이동합니다. 이제는 가장 최근의 두 가지 기록 데이터 만 각 예측에 사용됩니다. 다시 예를 들어 예측 유효성 검사에 사용하기 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다. m 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값만이 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 다른 기간은 필요하지 않습니다. m 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측을 작성할 때 첫 번째 예측이 발생하는 것을 확인하십시오 이 두 문제는 모두 코드를 개발할 때 매우 중요합니다. 이동 평균 함수 개발 이제 더 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측 코드를 개발해야합니다. 코드는 다음과 같습니다. 예측에서 사용하려는 기간 수 및 기록 값의 배열 원하는 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Sin gle 변수 선언 및 초기화 Dim 항목으로 Variant Dim 카운터를 정수로 설정합니다. Acc 누적으로 Single Dim HistoricalSize As Integer. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동 평균 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 이동 평균 평균 예측 방법 장점과 단점. 안녕하세요, 귀하의 포스트를 사랑해주십시오. 더 자세히 설명 할 수 있을지 궁금합니다. SAP를 사용합니다. 초기화라는 예측을 실행하기 전에 선택할 수있는 선택 항목이 있습니다. 이 옵션을 선택하면 같은 기간에 예측을 다시 실행하고 결과 변경을 초기화하지 않으면 예측 결과를 얻습니다. 초기화가 수행하는 작업을 파악할 수 없습니다. 즉, 수학적으로 예측할 수 있습니다. 예측 결과를 저장하고 예를 들어 사용하는 것이 가장 좋습니다. 두 개 사이의 변경 사항은 예측 된 수량이 아니지만 MAD 및 오류, 안전 재고 및 ROP 수량 당신이 SAP. hi를 사용한다면 확실하지 않습니다. 너무 효율적으로 설명해 주셔서 감사합니다. Jaspreet. 회신을 취소하십시오. 회신을 취소하십시오. Shmula. Pete Abilla는 Shmula와 캐릭터 인 Kanban Cody의 창립자입니다. Amazon, Zappos , eBay, Backcountry 등은 비용을 절감하고 고객 경험을 향상시킵니다. 고객과 비즈니스에 영향을 미치는 문제점을 식별하기위한 체계적인 방법을 통해이를 수행하고 회사 동료의 광범위한 참여를 독려하여 자신의 프로세스를 개선합니다. 이 웹 사이트는 그가 당신과 공유하고 싶은 그의 경험 모음 무료 다운로드를 시작하십시오.