Excel ölümlerinin 3 yöntemi - yıllar önümüzdeki üç aylık dönemdeki satışlar - örneğin gelecek yılların tahmininde bulunmak için

Excel'de geleceği tahmin etmek isterseniz - sonraki çeyreğin satışları - geçmişte neler olduğunu anlamanız gerekir - Yani her zaman bir taban çizgisi olan (yani geçmiş tarih - her şirkette kaç tane haşhaş tohumları sattı? son on yılda pazarın vadeli işlemlerinin son 12 ayın her birine yayıldığı günün en yüksek sıcaklığının nereden alındığı).

sadece zar atmak ve bir tahminde bulunmak için bir tahminin temelini bulmanız gerekiyor Bugün dün takip ediyor Yarın ne olacak genelde bugün, geçen hafta, geçen ay, geçen çeyrekte geçen senenin şeklini izliyor. Daha önce olan biten, bir dahaki sefere ne olacağını tahmin etmek için katı bir adım atılıyorsunuz.

Excel tahminleri, tahminlerden farklı değil Özel bir tahmin programıyla hazırlanın. Ancak Excel, çeşitli nedenlerle satış tahminleri yapmak için özellikle kullanışlıdır:

• Satış geçmişiniz genellikle bir Excel çalışma sayfasına kaydedilir. Satış geçmişinizi Excel'de tuttuğunuzda, tahmininizi mevcut satış geçmişi temel alınarak hesaplamak kolaydır - zaten ellerinizi üzerinde tuttunuz demektir.
• Excel'in grafik özellikleri, satış geçmişinizde olan biteni görselleştirmeyi ve bu geçmişin tahminlerinizi nasıl tanımladığını çok daha kolay hale getirir.
• Excel, tahminleri daha kolay hale getiren araçlar (Veri Analizi eklentisi olarak adlandırılan alanda bulunur) içerir. Ne yaptığınızı ve hangi araçların yaptıklarını bilmelisiniz - sadece bir analiz aracı aracılığıyla sayıları sıkıştırabilir ve aracın ne olduğunu anlamadan, yüz değerinde sonuç almasını istemezsiniz. Ama bu kitap burada var.
• Veri Analizi eklentisinin tahmin araçlarını atlayarak ve formüllerin kendiniz girerek tahminin nasıl oluşturulduğu üzerinde daha fazla kontrol sahibi olabilirsiniz. Tahminle daha fazla deneyim kazanırken, muhtemelen bunu daha fazla yapıyor bulacaksınız.

Çeşitli öngörme yöntemlerinden birini seçebilirsiniz ve karar burada başlar. Özel olarak, en sık kullanılan üç yöntem, ortalamaları, üstel yumuşatma ve gerileme şeklindedir.

Yöntem <1: Ortalamaların taşınması

Satış geçmişinden başka bilgi kaynağınız yoksa, hareketli ortalamalar en iyi seçiminiz olabilir - ancak yapın temel satış geçmişinizi bilmeniz gerekir. Temel fikir, piyasa güçlerinin satışlarınızı yukarı veya aşağı itmesi. Satış sonuçlarınızı aydan aya, çeyrekten çeyreğe veya yıldan yıla ortalama alarak, satış sonuçlarınızı etkileyen uzun vadeli eğilim hakkında daha iyi bir fikir edinebilirsiniz.

Örneğin, geçen yılın son üç ayının (Ekim, Kasım ve Aralık ayları) ortalama satış sonuçlarını bulabilirsiniz. Ardından, önümüzdeki üç aylık dönemin - Kasım, Aralık ve Ocak ayı ortalaması (ve daha sonra Aralık, Ocak ve Şubat ayı vb.) Ortalama buluyorsunuz. Artık satışlarınızın aldığı genel yön hakkında fikir ediniyorsunuz. Ortalama işlem, caydırıcı ekonomik haberlerden veya geçici boomletlerden aldığınız darbeleri ortadan kaldırır.

Yöntem # 2: Üstel yumuşatma

Üstel yumuşatma, ortalamaların hareketiyle yakından ilişkilidir. Tıpkı hareketli ortalamalarda olduğu gibi üstel yumuşatma gelecek geçmişini tahmin etmek için geçmiş geçmişleri kullanır. Önümüzdeki hafta, gelecek ayda veya gelecek yıl neler olacağını tahmin etmek için geçen hafta, geçen ay ve geçen yıldaki olayları kullanırsınız.

Fark pürüzsüzleştirmeyi kullandığınızda, bir önceki tahminin ne kadar kötü olduğunu hesaba katarsınız - yani, tahminin biraz vahşice olduğunu kabul edersiniz. Üzerinde üstel yumuşatma ile ilgili hoş bir şey, son tahmindeki hatayı yapmanız ve bu hatayı kullanmanızdır, bu nedenle umut verirseniz, bir sonraki tahmininizi iyileştirirsiniz.

Son tahmininiz çok düşük olsaydı, üstel yumuşatma sonraki tahmininizi başlatır. Son tahmininiz çok yüksek olsaydı, üssel düzleştirme bir sonraki işi başlatır.

Temel fikir, üstel yumuşatmanın sonraki tahmininizi önceki tahminini daha iyi hale getirecek şekilde düzeltir olmasıdır. Bu iyi bir fikir ve genellikle iyi çalışıyor.

Yöntem # 3: Regresyon

Tahmin yapmak için regresyonu kullandığınızda, başka bir değişkeni tahmin etmek için bir değişkene güveniyorsunuz demektir. Örneğin, Federal Rezerv kısa vadeli faiz oranlarını yükselttiğinde, tahvil fiyatlarında veya ipotek maliyetlerine ne olacağını tahmin etmek için bu değişkene güvenebilirsiniz. Taşınan ortalamalar veya üstel yumuşatmanın aksine, regresyon, bir sonraki sırada ne olacağını size söylemek için kendi satış geçmişinizden başka bir şey söylemek için farklı değişkenine dayanır.