лист прогноза в excel что это
Лист прогноза в excel что это
Прогнозирование данных можно осуществлять в любой версии программы Excel. Тем не менее в 2016 версии появился наглядный и быстрый способ делать прогноз с использованием «листа прогноза».
Для этого необходимо:
В результате на новом листе будет получена таблица с прогнозируемыми значениями и график: 
Оставьте комментарий!
На сообщение “Лист прогноза — быстрый прогноз в Excel 2016” комментариев 11
Действительно быстрый прогноз, для быстрой оценки самое то. Я даже не заметила эту новинку
Классная возможность. Жалко только на работе еще не скоро поставят 16й.
Интересное дополнение. Ещё бы на графике сразу разными цветами прогноз показывал — было бы наглядней.
А что будет с результатом, если его открыть в предыдущих версиях программы?
Сперва будет доступен и показан. Однако, если вы начнете что-либо править, то в формулах появятся ошибки и, как следствие, график будет перестраиваться…
Как будет это всё выглядеть в 2010 версии
Очень нравится: быстро, просто, наглядно. Жаль в прежних версиях нет
Очень хорошее дополнение в программе! Я никак не нарадуюсь!
Очень удобно. Я строю порой с разными параметрами, отчет располагаются на разных листах, а потом я их разом совмещаю: и наглядно и просто и быстро.
Действительно быстро. Даже и не ожидал, что настолько быстро!
Создание прогноза в Excel для Windows
Если у вас есть статистические данные с зависимостью от времени, вы можете создать прогноз на их основе. При этом в Excel создается новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены. С помощью прогноза вы можете предсказывать такие показатели, как будущий объем продаж, потребность в складских запасах или потребительские тенденции.
Создание прогноза
На листе введите два ряда данных, которые соответствуют друг другу:
ряд значений даты или времени для временной шкалы;
ряд соответствующих значений показателя.
Эти значения будут предсказаны для дат в будущем.
Примечание: Для временной шкалы требуются одинаковые интервалы между точками данных. Например, это могут быть месячные интервалы со значениями на первое число каждого месяца, годичные или числовые интервалы. Если на временной шкале не хватает до 30 % точек данных или есть несколько чисел с одной и той же меткой времени, это нормально. Прогноз все равно будет точным. Но для повышения точности прогноза желательно перед его созданием обобщить данные.
Выделите оба ряда данных.
Совет: Если выделить ячейку в одном из рядов, Excel автоматически выделит остальные данные.
На вкладке Данные в группе Прогноз нажмите кнопку Лист прогноза.
В окне Создание прогноза выберите график или гограмму для визуального представления прогноза.
В поле Завершение прогноза выберите дату окончания, а затем нажмите кнопку Создать.
В Excel будет создан новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены.
Этот лист будет находиться слева от листа, на котором вы ввели ряды данных (то есть перед ним).
Настройка прогноза
Если вы хотите изменить дополнительные параметры прогноза, нажмите кнопку Параметры.
Сведения о каждом из вариантов можно найти в таблице ниже.
Выберите дату, с которой должен начинаться прогноз. При выборе даты начала, которая наступает раньше, чем заканчиваются статистические данные, для построения прогноза используются только данные, предшествующие ей (это называется «ретроспективным прогнозированием»).
Если вы начинаете прогноз перед последней точкой, вы сможете получить оценку точности прогноза, так как сможете сравнить прогнозируемый ряд с фактическими данными. Но если начать прогнозирование со слишком ранней даты, построенный прогноз может отличаться от созданного на основе всех статистических данных. При использовании всех статистических данных прогноз будет более точным.
Если в ваших данных прослеживаются сезонные тенденции, то рекомендуется начинать прогнозирование с даты, предшествующей последней точке статистических данных.
Установите или снимите флажок Доверительный интервал, чтобы показать или скрыть его. Доверительный интервал — это диапазон вокруг каждого предсказанного значения, в который в соответствии с прогнозом (при нормальном распределении) предположительно должны попасть 95 % точек, относящихся к будущему. Доверительный интервал помогает определить точность прогноза. Чем он меньше, тем выше достоверность прогноза для данной точки. Доверительный интервал по умолчанию определяется для 95 % точек, но это значение можно изменить с помощью стрелок вверх или вниз.
Сезонность — это число для длины (количества точек) сезонного шаблона и автоматически обнаруживается. Например, в ежегодном цикле продаж, каждый из которых представляет месяц, сезонность составляет 12. Автоматическое обнаружение можно переопрепредидить, выбрав установить вручную и выбрав число.
Примечание: Если вы хотите задать сезонность вручную, не используйте значения, которые меньше двух циклов статистических данных. При таких значениях этого параметра приложению Excel не удастся определить сезонные компоненты. Если же сезонные колебания недостаточно велики и алгоритму не удается их выявить, прогноз примет вид линейного тренда.
Диапазон временной шкалы
Здесь можно изменить диапазон, используемый для временной шкалы. Этот диапазон должен соответствовать параметру Диапазон значений.
Здесь можно изменить диапазон, используемый для рядов значений. Этот диапазон должен совпадать со значением параметра Диапазон временной шкалы.
Заполнить отсутствующие точки с помощью
Для обработки отсутствующих точек в Excel используется интерполяция, то есть отсутствующие точки будут заполнены в качестве взвешенного среднего значения соседних точек, если отсутствует менее 30 % точек. Чтобы нули в списке не были пропущены, выберите в списке пункт Нули.
Использование агрегатных дубликатов
Если данные содержат несколько значений с одной меткой времени, Excel находит их среднее. Чтобы использовать другой метод вычисления, например Медиана или Количество,выберите нужный способ вычисления из списка.
Включить статистические данные прогноза
Установите этот флажок, если хотите поместить на новом листе дополнительную статистическую информацию о прогнозе. При этом добавляется таблица статистики, созданная с помощью прогноза. Ets. Функция СТАТ и показатели, такие как коэффициенты сглаживания («Альфа», «Бета», «Гамма») и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).
Формулы, используемые при прогнозировании
При использовании формулы для создания прогноза возвращаются таблица со статистическими и предсказанными данными и диаграмма. Прогноз предсказывает будущие значения на основе имеющихся данных, зависящих от времени, и алгоритма экспоненциального сглаживания (ETS) версии AAA.
Таблицы могут содержать следующие столбцы, три из которых являются вычисляемыми:
столбец статистических значений времени (ваш ряд данных, содержащий значения времени);
столбец статистических значений (ряд данных, содержащий соответствующие значения);
столбец прогнозируемых значений (вычисленных с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS);
два столбца, представляющие доверительный интервал (вычисленные с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.ДОВИНТЕРВАЛ). Эти столбцы отображаются только при проверке доверительный интервал в разделе Параметры.
Скачивание образца книги
Дополнительные сведения
Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.
Инструменты прогнозирования в Microsoft Excel
Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.
Процедура прогнозирования
Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.
Способ 1: линия тренда
Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.
Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.
Давайте для начала выберем линейную аппроксимацию.
В блоке настроек «Прогноз» в поле «Вперед на» устанавливаем число «3,0», так как нам нужно составить прогноз на три года вперед. Кроме того, можно установить галочки около настроек «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)». Последний показатель отображает качество линии тренда. После того, как настройки произведены, жмем на кнопку «Закрыть».
Нужно заметить, что эффективным прогноз с помощью экстраполяции через линию тренда может быть, если период прогнозирования не превышает 30% от анализируемой базы периодов. То есть, при анализе периода в 12 лет мы не можем составить эффективный прогноз более чем на 3-4 года. Но даже в этом случае он будет относительно достоверным, если за это время не будет никаких форс-мажоров или наоборот чрезвычайно благоприятных обстоятельств, которых не было в предыдущих периодах.
Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ. Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:
«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.
«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.
«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.
Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.
При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.
Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.
В поле «Известные значения y» указываем координаты столбца «Прибыль предприятия». Это можно сделать, установив курсор в поле, а затем, зажав левую кнопку мыши и выделив соответствующий столбец на листе.
Аналогичным образом в поле «Известные значения x» вносим адрес столбца «Год» с данными за прошедший период.
После того, как вся информация внесена, жмем на кнопку «OK».
Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.
Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ. Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:
=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ, а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа», но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.
Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.
Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.
Способ 4: оператор РОСТ
Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:
=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ, так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.
Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ. Его синтаксис имеет такой вид:
=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН, умноженный на количество лет.
Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.
Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ. Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:
= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.
Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.
Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.
Помимо этой статьи, на сайте еще 12457 инструкций.
Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Прогнозирование тенденций в данных
Вы можете продлить ряд значений, который описывается простым линейным или экспоненциальным приближением, используя маркер заполнения.
Ниже приведены инструкции по отображению и распознаванию трендов, а также по составлению прогноза.
Прогнозирование трендов на базе имеющихся данных
Создание линейного приближения
В линейных последовательностях шаг (разница между начальным и следующим значением последовательности) добавляется к начальному и к каждому последующему значению.
Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.
Чтобы повысить точность значений последовательности, укажите дополнительные начальные значения.
Перетащите маркер заполнения в сторону увеличения или уменьшения значений.
Например, если вы выбрали ячейки C1:E1, содержащие начальные значения 3, 5 и 8, то при перетаскивании маркера заполнения вправо значения будут возрастать, а влево — убывать.
Совет: Чтобы вручную настроить создаваемые последовательности, в меню Правка выберите пункт Заполнить и команду Ряд.
Создание экспоненциального приближения
В экспоненциальных последовательностях начальное значение умножается на шаг для получения следующего значения. Получившийся результат и каждый последующий результат умножаются на шаг.
Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.
Чтобы повысить точность значений последовательности, укажите дополнительные начальные значения.
Удерживая нажатой клавишу CONTROL, перетащите маркер заполнения в нужном направлении, чтобы заполнить ячейки возрастающими или убывающими значениями.
Например, если вы выбрали ячейки C1:E1, содержащие начальные значения 3, 5 и 8, то при перетаскивании маркера заполнения вправо значения будут возрастать, а влево — убывать.
Отпустите клавишу CONTROL и кнопку мыши, а затем в контекстном меню выберите команду Экспоненциальное приближение.
Excel автоматически рассчитывает экспоненциальное приближение и продолжает ряд, заполняя значениями выделенные ячейки.
Совет: Чтобы вручную настроить создаваемые последовательности, в меню Правка выберите пункт Заполнить и команду Ряд.
Отображение ряда на диаграмме с помощью линии тренда
С помощью линии тренда и скользящего среднего на двумерных диаграммах можно отобразить тренды и аналитически решить задачу прогнозирования (выполнить регрессионный анализ). Использование скользящего среднего позволяет сгладить колебания данных и более наглядно показать тенденцию. С помощью регрессионного анализа можно получить представление о зависимости между переменными и продлить линию тренда на диаграмме за пределы фактических данных, чтобы предсказать будущие значения.
На диаграмме выберите ряд данных, для которого требуется добавить линию тренда или скользящее среднее.
На вкладке Конструктор нажмите кнопку Добавить элемент диаграммы и выберите пункт Линия тренда.
Примечание: Линии тренда можно добавлять только на диаграммы без накопления, плоские диаграммы, диаграммы с областями, линейчатые диаграммы, гистограммы, графики, биржевые, точечные и пузырьковые диаграммы.
Выберите нужный тип линии тренда или скользящего среднего.
Примечание: При добавлении скользящего среднего на точечная диаграмма скользящие средние значения основаны на порядке, за исключением значений X, относящегося к диаграмме. Чтобы получить нужный результат, перед добавлением скользящего среднего может потребоваться отсортировать значения X.
С помощью линии тренда и скользящего среднего на двумерных диаграммах можно отобразить тренды и аналитически решить задачу прогнозирования (выполнить регрессионный анализ). Использование скользящего среднего позволяет сгладить колебания данных и более наглядно показать тенденцию. С помощью регрессионного анализа можно получить представление о зависимости между переменными и продлить линию тренда на диаграмме за пределы фактических данных, чтобы предсказать будущие значения.
На диаграмме выберите ряд данных, для которого требуется добавить линию тренда или скользящее среднее.
В меню Диаграмма выберите команду Добавить линию тренда, а затем — пункт Тип.
Примечание: Линии тренда можно добавлять только на диаграммы без накопления, плоские диаграммы, диаграммы с областями, линейчатые диаграммы, гистограммы, графики, биржевые, точечные и пузырьковые диаграммы.
Выберите нужный тип линии тренда или скользящего среднего.
Выполните одно из указанных ниже действий.
В поле Степень укажите наибольшую степень для независимой переменной.
В поле Период укажите число периодов, которые нужно использовать для расчета скользящего среднего.
Примечание: При добавлении скользящего среднего на точечная диаграмма скользящие средние значения основаны на порядке, за исключением значений X, относящегося к диаграмме. Чтобы получить нужный результат, перед добавлением скользящего среднего может потребоваться отсортировать значения X.