예측 재고 수준 이동 평균 분석 excel 2010

Excel 2010에서 평균 이동 방법. 평균은 미래의 값을 예측합니다. 헤 메라 이미지 관련 기사. Microsoft Excel 2010의 평균 기능은 시리즈의 항목 수로 나눈 총계 인 산술 평균을 계산합니다. 계열이 다르면 각 새 데이터 항목에 따라 평균값이 바뀝니다. 원래 시리즈의 이동 평균을 추적하는 보조 계열을 형성합니다. 이동 평균은 데이터 내의 추세를 나타냅니다. 예를 들어, 스프레드 시트가 비즈니스의 재고를 변경하는 경우, 평균은 매월 말에 이상적인 재고 수준을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다 .1 Excel에서 파일을 누르십시오. s 리본 2 화면의 왼쪽에있는 옵션을 클릭하여 Excel 옵션 창을 엽니 다. 3 창에서 추가 기능을 클릭합니다 4 Excel 추가 기능이라는 드롭 다운 상자 옆에있는 이동 단추를 클릭하여 추가 기능 창을 엽니 다 .5 분석 도구 상자의 확인란을 선택합니다. 확인을 클릭합니다 .6 Excel의 데이터를 클릭합니다. ~ 안에 분석 그룹을 클릭하여 데이터 분석 창을 엽니 다 .8 데이터 분석 창에서 이동 평균을 선택하십시오. 이동 평균을 열려면 확인을 클릭하십시오. 9 입력 범위라는 텍스트 상자에서 단추를 클릭하고 클릭하여 이동 평균으로 Excel을 수행 할 데이터를 선택하십시오 find.10 출력 범위 레이블이 지정된 텍스트 상자에서 단추를 클릭하고 이동 평균을 표시 할 셀을 선택하십시오 .11 간격이라는 텍스트 상자에 값을 입력하십시오. 이 값은 각 평균이 고려해야하는 숫자의 수를 나타냅니다. 예를 들어, 각 평균이 이전 세 숫자 평균을 계산해야하는 경우 3.12를 입력하십시오. OK를 클릭하면 Excel에서 시리즈 이동 평균을 삽입합니다. 저자에 대해 Ryan Menezes는 전문 작가이자 블로거입니다. Boston University에서 저널리즘 학사 학위를 받았으며 미국 시민 자유 연맹, 마케팅 회사 인 InSegment 및 프로젝트 관리 서비스 인 Assembla를 위해 멘사 (Mensa)와 미국 의회의 논쟁 Asso ciation. Photo 크레딧. 헤 메라 이미지. 관련 검색. 기사 더보기. 여러 시트에서 평균을 계산하는 방법을 계산하는 평균. 그래프 Excel에서 누적 평균을 사용하여 그래프를 만드는 방법 스프레드 시트 맨 위에 날짜가있는 스프레드 시트를 만드는 방법. Y 축 엑셀에 두 번째 Y 축을 추가하는 방법 차트 끝 부분에 두 번째 시리즈를 만드십시오. 이 레슨에서는 예측 기능을 사용하는 방법과 미래를 예측하는 방법을 배울 수 있습니다. Excel에서 미래를 읽을 수있는 기능을 예측하는 데 감사드립니다. 당신이 과거 데이터를 주면 엑셀이 어떤 값을 예측할 수 있다는 농담이 아닙니다. 예측 기능을 사용하여 간단한 데이터를 예측하고 회사에 대한 고급 분석을 할 수 있습니다. 예측 기능의 작동 방식 및 사용 방법을 보겠습니다. 주파수의 정의 function. Forecast 함수는 다음과 같이 보입니다 ..x는 당신이 어떤 값을 찾고있는 인수입니다. 알려진 y는 역사적인 값입니다. 알려진 x는 역사적인 주장입니다. 어렵게 보일 수 있지만, 그렇지 않습니다. 예를 들어 더 많은 것을 설명하기 위해 몇 가지 예를 보도록하겠습니다. 예시 1 학생들이 시험에 얼마나 오래 공부하고 있습니까? 시험 동등성에 대한 역사적인 데이터가 있습니다. 또한 학생들이 시험에 얼마나 오래 공부했는지 알고 있습니다. 공부 한 학생을 데려 오라. 8 시간 동안 예측 함수를 사용하면 8 개의 인수에 대한 값을 찾고 있기 때문에 this. x가 8과 같다고 계산할 수 있습니다. 알고있는 y는 이미 알고있는 테스트 포인트입니다. 알 수있는 x는 시간도 studyng입니다. 이 상황에서 공식은 B11, C3 C10, B3 B10과 같습니다. 아래 그림과 같습니다. 기록 된 값은 77입니다. 값 77은 역사적 가치에 기초하여 학생이 77 점을 얻는다는 것을 의미합니다. 예측 funtion이 쉽고 명확 해지기를 바랍니다. 예제 2 순이익 예측. 회사의 매출액과 순이익이 있습니다. 500,000 건의 매출액에 대한 순이익을 계산하고 싶습니다. 알려진 ys는 과거 순이익입니다. 알려진 xs는 과거 매출입니다. 여기 공식은 B11, C3입니다. C10, B3 B10 소득은 11921입니다. 예 3 날짜 예측. 또한 날짜 예측도 가능합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 이 테이블에는 매월 말 판매 데이터가 있습니다. 판매액은 1 000 000 . 알려진 ys는 역사적 날짜입니다. 알려진 xs는 과거 판매량입니다. 공식은 FORECA입니다. ST B10C3 C9B3 B9. 셀 서식 지정은 기본적으로 일반이므로 결과는 날짜가 아닙니다. 셀 서식 지정 오른쪽 및 다음 셀 서식을 클릭하고 서식을 Date. Result로 변경하면 2011-11-03 Excel에서 회사가 그날 1 백만 달러의 매출을 올렸습니다. 몇 가지 기본 예제가 있습니다. 물론 비즈니스를위한 예측 기능을 사용하는 많은 방법이 있습니다. 예측 기능은 사용하기 쉽고 정말 강력합니다. 오류가 발생하면 팁을 보내십시오. x 인수가 숫자가 아닌 경우, FORECAST 함수는 VALUE 오류를 반환합니다. 알려진 값과 알려진 값이 비어 있거나 다른 수의 데이터 요소를 포함하면 FORECAST 함수는 NA 오류를 반환합니다. 알려진 인수의 분산이 0이면 FORECAST 함수는 DIV 0 오류를 반환합니다. 지수 Smoothing Explained. Copyright Content는 저작권으로 보호되며 재 게시 할 수 없습니다. 사람들이 처음으로 Exponential Smoothing이라는 용어를 접할 때 그들은 부드럽게하는 것이 무엇이든간에 매끄럽게하는 것 같아 보입니다. 그런 다음 수학에 이해할 수있는 정도가 필요한 복잡한 수학 계산을 생각하기 시작합니다. 필요할 때 사용할 수있는 기본 제공 Excel 기능이 있기를 바랍니다. 지수 평활화의 현실은 훨씬 덜 놀라 울 정도로 덜 충격적입니다. 사실, 지수 평활은 매우 단순한 작업을 수행하는 매우 간단한 계산입니다. 이 간단한 계산의 결과로 기술적으로 발생하는 것이 실제로는 약간 복잡하기 때문에 복잡한 이름을 가지고 있습니다. 지수 평활화를 이해하려면 시작하는 것이 도움이됩니다. 스무딩의 일반적인 개념과 스무딩을 달성하는 데 사용되는 몇 가지 다른 일반적인 방법을 사용합니다. 스무딩이란 무엇인가? 스무딩은 매우 일반적인 통계 프로세스입니다. 실제로 우리는 일상 생활에서 다양한 형태로 평활화 된 데이터를 정기적으로 접하게됩니다. 언제든지 평균을 사용하여 무언가를 묘사하면 평활화 된 숫자를 사용합니다. 왜 무언가를 설명하기 위해 평균을 사용하는지 생각하면 빠르게 스무딩의 개념 이해 예를 들어, 우리는 단지 가장 따뜻한 겨울을 경험했습니다. 우리는 이것을 어떻게 계량 할 수 있습니까? 우리는 우리가 호출하는 기간 동안 매일 높은 온도와 낮은 온도의 데이터 세트로 시작합니다. 기록 된 역사에서 매년 겨울. 그러나 잎 꽤 많은 숫자로 점프하는 숫자가 많은 우리는이 겨울이 전년도의 상응하는 날보다 더 따뜻했다는 것을 매일 좋아하지 않습니다. 이 모든 점프를 데이터에서 제거하여 숫자를 하나 더 비교할 수 있도록해야합니다 겨울에서 다음으로 데이터에서 점프를 제거하는 것을 스무딩이라고하며, 이 경우 스무딩을 수행하기 위해 간단한 평균을 사용할 수 있습니다. 수요 예측에서 스무딩을 사용하여 과거의 수요에서 임의의 변동 노이즈를 제거합니다. 수요 패턴을 주로 추세와 계절성 및 향후 수요를 예측하는 데 사용할 수있는 수요 수준을 더 잘 식별 할 수 있습니다. 수요가 많은 소음은 일일 점프 ar과 동일한 개념입니다 온난 한 온도 데이터 놀랍지 않게 사람들이 수요 기록에서 소음을 제거하는 가장 일반적인 방법은 단순 평균 또는보다 구체적으로 이동 평균을 사용하는 것입니다. 이동 평균은 미리 정의 된 기간 수를 사용하여 평균을 계산하고 그 기간은 시간이 지남에 따라 예를 들어, 4 개월 이동 평균을 사용하고 오늘은 5 월 1 일이고, 1 월, 2 월, 3 월 및 4 월에 발생한 평균 수요를 사용합니다. 6 월 1 일에 수요를 사용할 것입니다 평균을 사용하면 데이터 집합의 각 값에 동일한 중요도 가중치를 적용합니다. 4 개월 이동 평균에서 매월 이동 평균의 25를 나타냅니다. 수요를 사용할 때 미래의 수요 및 특히 미래의 추세를 투영하기위한 과거사를 예측하기 위해서는 최근의 역사가 예측치에 더 큰 영향을 미침으로써 결론을 내리는 것이 합리적입니다. 이동 평균 계산을 적용하여 eac에 다양한 가중치를 적용 할 수 있습니다 h 기간 원하는 결과를 얻으려면이 가중치를 백분율로 표시하고 모든 기간의 모든 가중치의 합계를 100으로 가산해야합니다. 따라서 우리가 4 개월 동안 가장 가까운 기간의 가중치로 35를 적용하기로 결정했다면 가중 이동 평균을 사용하면 100에서 35를 뺀 나머지 65 개의 나머지 3 기간 동안 분할 할 수 있습니다. 예를 들어 4 개월 동안 각각 15, 20, 30 및 35의 가중치가 적용될 수 있습니다. 35 100. 지수 스무딩. 이전 예제에서 35와 같은 가장 최근 기간에 가중치를 적용하고 가장 최근 기간 가중치 인 35를 100에서 65로 뺀 나머지 가중치를 적용하는 개념으로 되돌아 가면, 지수 평활화 계산을위한 기본 구성 요소가 있습니다. 지수 평활화 계산의 제어 입력은 평활화 계수라고도하는 평활화 계수라고합니다. 이것은 근본적으로 가장 최근의 기간에 적용된 가중치를 나타냅니다 우리가 가중 이동 평균 계산에서 가장 최근의 기간에 대한 가중치로 35를 사용했다면 지수 효과 평활화 계산에서 35를 평활화 계수로 사용하여 유사한 효과를 얻을 수 있습니다. 지수 평활화와의 차이 계산은 우리가 이전의 각 기간에 얼마나 많은 가중치를 적용해야 하는지를 알아야하는 대신에 평활화 계수가 자동으로 사용됩니다. 여기에 지수 부분이옵니다. 35를 평활화 요인으로 사용하면 가장 최근의 기간 수요는 35 일 것입니다. 가장 최근의 기간의 가중치는 가장 최근의 기간이 35 일 전의 65를 요구합니다. 65는 100에서 35를 뺀 것입니다. 이것은 당신이 수학을 할 경우 해당 기간의 22 가중치와 같습니다 . 다음 가장 최근의 기간은 35의 65의 65가 될 것입니다. 이것은 79에 해당합니다. 그 이전의 기간은 35의 65의 65와 65의 가중치로 9 61과 같습니다. 다시 th 이전의 모든 기간을 거친 시간의 시작으로 또는 특정 항목에 대해 지수 평활화를 사용하기 시작한 지점까지 거슬러 올라갈 것입니다. 아마도 전체적으로 많은 수학을 생각하는 것 같습니다. 그러나 지수 평활화 계산의 아름다움 새로운 기간 수요가 발생할 때마다 이전 기간에 대해 다시 계산해야하는 것이 아니라 이전 기간의 지수 평활 계산 결과를 사용하여 이전 기간을 모두 나타낼 수 있습니다. 아직 혼란 스럽습니까? 우리는 실제 계산을 볼 때. 전형적으로 지수 평활화 계산의 출력을 다음 기간 예측으로 참조합니다. 실제로는 궁극적 인 예측에 약간의 작업이 필요하지만이 계산의 목적을 위해 참조 할 것입니다 지수 평활화 계산은 다음과 같습니다. 가장 최근 기간에 평준화 계수를 곱한 값 PLUS 가장 최근의 페리 예측에서 1을 곱한 예측에 평활화 계수를 뺀 값을 나타냅니다. 가장 최근의 기간은 10 진수로 표시된 평활화 계수를 요구하므로 35는 0으로 표시됩니다. 35 F 가장 최근의 기간 s는 이전 기간의 평활화 계산 출력을 예측합니다. OR 또는 smoothing factor를 0으로 가정 할 때, 이것은 훨씬 간단합니다. 알다시피, 여기에 데이터 입력을 위해 필요한 것은 가장 최근의 기간과 가장 최근의 기간입니다. 우리는 평활화 인수 가장 최근 기간의 가중치는 가중 이동 평균 계산에서와 동일한 방식으로 요구합니다. 그런 다음 나머지 가중치 1에서 평준화 계수를 뺀 가장 최근 기간의 예측에 적용합니다. 가장 최근의 기간 예측은 이전 기간의 수요와 그 이전 기간의 수요를 기반으로 한 이전 기간의 수요 및 이전 기간의 수요를 기반으로 한 그 이전 기간의 예측 그 전의 기간을 기준으로했던 그 이전의 기간에 대한 예측입니다. 이전의 모든 기간 수요가 계산에서 어떻게 나타나는지 실제로 볼 수 있으며, 실제로 아무것도 되돌리지 않고 다시 계산하지 않아도됩니다. 지수 평활화의 중요성 가중 평균보다 평활화가 더 효과적 이었기 때문에 컴퓨터 프로그램에서 계산하기가 더 쉬웠습니다. 이전 기간을주기 위해 가중치를 계산할 필요가 없거나 이전의 많은 가중치를 사용했을 때와 마찬가지로 가중치가있는 이동 평균보다 쿨하게 들렸 기 때문에 이전의 가중치를 더 많이 제어 할 수 있기 때문에 가중 평균이 더 큰 유연성을 제공한다고 주장 할 수 있습니다. 현실은 이들 중 하나가 훌륭한 결과를 제공 할 수 있으므로 더 쉽고 시원하게 들리는 이유는 무엇입니까? Excel의 지수 스무딩. 이것이 어떻게 작동하는지 봅시다. y는 실제 데이터가있는 스프레드 시트입니다. Copyright Content는 저작권으로 보호되며 재 게시 할 수 없습니다. 그림 1A에서 우리는 11 주간의 수요가있는 Excel 스프레드 시트를 사용했으며 이전에 사용한 수요로 계산 된 지수가 매끄러운 예측치를 가지고 있습니다 셀 C1에서 25 0 25의 평활화 계수 현재 활성 셀은 12 번째 주에 대한 예측을 포함하는 셀 M4입니다. 수식 입력 줄에 수식이 L3 C1 L4 1 - C1이므로이 계산의 유일한 직접 입력은 이전주기의 셀 L3, 이전 기간의 예측 셀 L4 및 절대 셀 참조 C1로 표시된 평활화 계수 셀 C1을 요구합니다. 지수 평활화 계산을 시작할 때 수동으로 첫 번째 예측 값 So 셀 B4에서는 수식보다는 예측과 동일한 기간의 수요를 입력했습니다. 셀 C4에서는 첫 번째 지수 평활화 계산이 있습니다. B3 C1 B4 1- C1 그러면 셀 C4를 복사하여 D4 셀에 붙여 넣을 수 있습니다 M4를 통해 fil l 예측 셀의 나머지 부분. 이제 예측 셀을 두 번 클릭하여 이전 기간의 예측 셀과 이전 기간의 수요 셀을 기반으로 볼 수 있습니다. 이후의 각 지수 누적 계산은 이전 지수 지수 출력을 상속합니다 스무딩 계산 각 이전 기간의 수요가 가장 최근의 기간 계산에 어떻게 표시되는지 그 계산은 이전 기간을 직접 참조하지 않더라도 멋지게하려면 Excel의 추적 선행 함수를 사용할 수 있습니다. 셀 M4에서 다음 리본 도구 모음 Excel 2007 또는 2010에서 수식 탭을 클릭 한 다음 추적 선행을 클릭합니다. 선행 수준의 첫 번째 수준으로 연결선을 그립니다. 그러나 선행 추적 추적을 계속 클릭하면 모든 선행에 연결선이 그려집니다 마침표를 사용하여 상속 된 관계를 보여줍니다. 이제 지수 스무딩이 우리에게 어떤 영향을 미치는지 보도록하겠습니다. 그림 1B는 우리의 수요와 예측에 대한 꺾은 선형 차트를 보여줍니다. 기하 급수적으로 매끄러운 예측은 주간 수요에서 점프하는 지그재그의 대부분을 제거하지만 여전히 수요의 상승 추세를 따라갈 수 있습니다. 또한 평활화 된 예측 선이 수요 선보다 낮은 경향이 있음을 알 수 있습니다. 트렌드 지연으로 부작용이 있습니다. 스무딩 프로세스의 부작용입니다. 트렌드가있을 때 스무딩을 사용할 때마다 예측은 추세보다 뒤떨어집니다. 이는 모든 스무딩 기법에 해당합니다. 실제로이 스프레드 시트를 계속해서 수요량이 감소 할 때 수요 선이 떨어지고 추세선이 하락 추세를 따라 가기 전에 그 위를 움직일 것입니다. 따라서 이전에 우리가 예측이라고 부르는 지수 평활화 계산의 결과를 언급 한 이유는 무엇입니까? 좀 더 많은 작업 수요의 증가를 단순화하는 것보다 예측에 더 많은 것들이 있습니다. 우리는 경향 지연, 계절성, 그러나이 모든 내용은이 기사의 범위를 벗어납니다. 이중 지수 평활화 및 삼중 지수 평활화와 같은 용어로도 실행될 가능성이 높습니다. 이러한 용어는 약간의 오해의 소지가 있습니다. 원하는 경우 여러 번 요구할 수 있지만 여기서는 중요하지 않습니다. 이러한 용어는 예측의 추가 요소에 지수 스무딩을 사용하여 나타냅니다. 간단한 지수 스무딩을 사용하면 기본 수요가 원활 해지지 만 이중 지수 평활을 사용하면 평탄 해집니다 기본 수요와 추세를 합한 것입니다. 삼중 지수 스무딩을 사용하면 기본 수요 플러스 추세와 계절성을 다듬을 수 있습니다. 지수 평활화에 대한 다른 가장 일반적인 질문은 내 평활화 요인을 얻는 곳입니다. 여기에 마법의 답이 없습니다. 수요 데이터로 다양한 평활화 요인을 테스트하여 최상의 결과를 얻는 방법을 알아야합니다. 자동으로 설정하고 변경할 수있는 계산이 있습니다. 평활화 계수 이러한 용어는 적응 형 평활화라는 용어에 해당되지만 조심해야합니다. 완벽한 해답이 아니며 철저한 테스트없이 맹목적으로 계산을 구현해서는 안되며 계산의 내용을 철저히 이해하지 않아야합니다. 시나리오를 사용하여 테스트를 위해 사용중인 수요 데이터에 현재 존재하지 않는 변경 사항을 요구할 때 이러한 계산이 어떻게 반응하는지 확인하십시오. 이전에 사용한 데이터 예제는 다른 시나리오를 실제로 테스트해야하는 상황의 아주 좋은 예입니다 그 특별한 데이터 예제는 다소 일정한 상승 추세를 보여줍니다. 경제가 정체 될 때 성장하지 못한 경제에 맞게 조정 된 소프트웨어 설정이 잘 반응하지 않았던 과거의 매우 비싼 예측 소프트웨어를 사용하는 많은 대기업은 큰 어려움을 겪었습니다 또는 축소 이러한 상황은 계산 소프트웨어가 실제로하는 일을 이해하지 못할 때 발생합니다. 그들의 예측 시스템을 지켜봤을 때 갑작스러운 급격한 비즈니스 변화가 일어 났을 때 뭔가 뛰어 ​​들었다가 변화해야한다는 것을 알았을 것입니다. 거기서 지수 평활화의 기본을 설명했습니다. 실제 예측에서 지수 평활화에 대해 더 알고 싶습니다. , 내 책 인벤토리 관리 설명 된 내용을 확인하십시오. 저작권 내용은 저작권으로 보호되며 재 게시 할 수 없습니다. Paveecki는 재고 관리, 자재 취급 및 창고 운영과 관련된 서비스를 제공하는 컨설팅 회사 인 Inventory Operations Consulting LLC의 운영자입니다. 운영 관리 분야에서 25 년 이상의 경력을 쌓았으며 그의 웹 사이트를 통해 접근 할 수 있습니다. 여기서 관련 정보를 추가로 관리합니다.