Déménagement Moyenne Openoffice Calc

Utilisation de la fonction PRÉVISION dans Excel (et Open Office Calc) copie Copyright. Le contenu d'InventoryOps est protégé par le droit d'auteur et n'est pas disponible pour la réédition. Permettez-moi de commencer en disant que Excels Forecast Function n'est pas un système complet de prévision des stocks. Les prévisions en matière de gestion des stocks consistent généralement à éliminer le bruit de la demande, puis à calculer et à intégrer les tendances, la saisonnalité et les événements. La fonction de prévision ne va pas faire toutes ces choses pour vous (techniquement, il pourrait, mais il ya de meilleures façons d'accomplir certains de ces). Mais c'est une petite fonction simple qui est facile à utiliser, et il peut certainement faire partie de votre système de prévision. Selon l'aide de Microsoft sur la fonction de prévision. La fonction PRÉVISION (x, knownys, knownxs) renvoie la valeur prédite de la variable dépendante (représentée dans les données par knownys) pour la valeur spécifique, x, de la variable indépendante (représentée dans les données par les x connus) en utilisant un meilleur ajustement (Moindres carrés) pour prédire les valeurs y à partir de x valeurs. Qu'est-ce que cela signifie exactement? La régression linéaire est une forme d'analyse de régression et peut être utilisée pour calculer une relation mathématique entre deux (ou plus) ensembles de données. Dans la prévision, vous utiliserez ceci si vous pensez qu'un ensemble de données pourrait être utilisé pour prédire un autre ensemble de données. Par exemple, si vous vendez des fournitures de construction, vous pouvez constater que des changements dans les taux d'intérêt peuvent être utilisés pour prédire les ventes de vos produits. Il s'agit d'un exemple classique d'utilisation de la régression pour calculer une relation entre une variable externe (taux d'intérêt) et une variable interne (vos ventes). Cependant, comme nous le verrons plus loin, vous pouvez également utiliser la régression pour calculer une relation dans le même ensemble de données. Une approche typique de l'analyse de régression implique l'utilisation de la régression pour déterminer la relation mathématique, mais aussi pour vous donner une idée de la validité de cette relation (c'est la partie de l'analyse). La fonction de prévision ignore l'analyse et calcule simplement une relation et l'applique automatiquement à votre sortie. Cela rend les choses plus faciles pour l'utilisateur, mais il suppose que votre relation est valide. Donc, essentiellement, la fonction Forecast utilise la régression linéaire pour prédire une valeur basée sur une relation entre deux ensembles de données. Voyons quelques exemples. Dans la figure 1A, nous avons un tableur qui inclut le taux d'intérêt moyen au cours des 4 années précédentes et les ventes unitaires au cours de cette même période de quatre ans. Nous montrons également un taux d'intérêt prévu pour la 5e année. Nous pouvons voir dans l'exemple que nos ventes unitaires augmentent en tant que taux d'intérêt descendent, et descendent pendant que les taux d'intérêt augmentent. En regardant cet exemple, nous pouvons probablement deviner que nos ventes pour la 5e année se situeraient entre 5 000 et 6 000, selon la relation observée entre les taux d'intérêt et les ventes au cours des périodes précédentes. Nous pouvons utiliser la fonction de prévision pour quantifier plus précisément cette relation et l'appliquer à la 5e année. Dans la figure 1B, vous pouvez voir la fonction de prévision appliquée. Dans ce cas, la formule dans la cellule F4 est PRÉVISIONNELLE (F2, B3: E3, B2: E2). Ce que nous avons dans la parenthèse est connu comme un argument. Un argument n'est vraiment qu'un moyen de passer des paramètres à la fonction utilisée (dans ce cas, la fonction Prévision). Chaque paramètre est séparé par une virgule. Pour que la fonction de prévision fonctionne, il doit connaître la valeur que nous utilisons pour prédire notre production (nos ventes de l'année 5). Dans notre cas, le paramètre (notre taux d'intérêt de l'année 5) est dans la cellule F2, donc le premier élément de notre argument est F2. Ensuite, il doit savoir où il peut trouver les valeurs existantes qu'il utilisera pour déterminer la relation à appliquer à F2. Nous devons d'abord entrer les cellules qui représentent les valeurs de notre variable dépendante. Dans notre cas, ce serait nos unités vendues au cours des 4 dernières années, donc nous entrons B3: E3. Ensuite, nous devons entrer les cellules qui représentent les valeurs de notre variable prédictive. Dans notre cas, ce serait les taux d'intérêt au cours des 4 dernières années, donc nous entrons B2: E2). La fonction de prévision peut maintenant comparer les unités vendues pendant les années 1 à 4 aux taux d'intérêt au cours de ces mêmes années, puis appliquer cette relation à notre taux d'intérêt prévu pour l'année 5 pour obtenir nos ventes prévues pour l'année 5 de 5 654 unités. Dans l'exemple précédent, nous pouvons regarder les graphiques pour aider à visualiser la relation. À première vue, il peut ne pas paraître si évident parce que nous avons une relation inverse (les ventes augmentent lorsque les taux d'intérêt descendent), mais si vous retournez mentalement l'un des graphiques, vous verrez une relation très claire. Thats une des choses fraîches au sujet de la fonction de prévision (et l'analyse de régression). Il peut facilement traiter une relation inverse. Copy Droits d'auteur. Le contenu d'InventoryOps est protégé par le droit d'auteur et n'est pas disponible pour la réédition. Maintenant regardons un autre exemple. Dans la figure 2A, nous voyons un nouvel ensemble de données. Dans cet exemple, nos taux d'intérêt ont augmenté et diminué au cours des 4 dernières années, mais nos ventes unitaires ont affiché une tendance à la hausse constante. Bien qu'il soit possible que les taux d'intérêt aient eu un certain impact sur nos ventes dans cet exemple, il est évident qu'il y a beaucoup plus de facteurs importants à jouer ici. En utilisant notre fonction de prévision avec ces données, nous retournons une prévision de 7 118 unités pour l'année 5. Je pense que la plupart d'entre nous regarder notre tendance des ventes et d'accord sur son beaucoup plus probable que nos ventes pour l'année 5 serait de 9.000 unités. Comme je l'ai mentionné précédemment, la fonction de prévision suppose que la relation est valide, donc elle produit une sortie basée sur le meilleur ajustement qu'elle peut faire des données qui lui sont données. En d'autres termes, si nous disons qu'il ya une relation, il nous croit et produit la sortie en conséquence sans nous donner un message d'erreur ou tout signal qui impliquerait que la relation est très pauvre. Alors, faites attention à ce que vous demandez. Les exemples précédents portaient sur l'application classique de la régression à la prévision. Bien que tout cela semble assez lisse, cette application classique de la régression n'est pas aussi utile que vous pourriez le penser (vous pouvez consulter mon livre pour plus d'informations sur la régression et pourquoi il ne peut pas être un bon choix pour vos besoins de prévision). Mais maintenant, nous allons utiliser la fonction de prévision pour simplement identifier la tendance au sein d'un ensemble donné de données. Commençons par regarder la figure 3A. Ici, nous avons la demande avec une tendance très évidente. La plupart d'entre nous devraient être en mesure de regarder ces données et se sentent à l'aise de prédire que la demande dans la période 7 sera probablement de 60 unités. Pourtant, si vous avez utilisé ces données à l'aide des calculs de prévision typiques utilisés dans la gestion des stocks, vous serez peut-être surpris de constater à quel point de nombreux calculs sont basés sur la tendance. Puisque la fonction de prévision nous oblige à saisir une variable dépendante et une variable de prédiction, comment utiliser la fonction de prévision si nous n'avons qu'un ensemble de données Bien, alors qu'il est techniquement vrai que nous avons un ensemble unique de données (notre Demande histoire), nous avons effectivement une relation se passe dans cet ensemble de données. Dans ce cas, notre relation est basée sur le temps. Par conséquent, nous pouvons utiliser chaque demande de périodes comme variable prédictive pour les périodes suivantes demande. Il suffit donc de dire à la fonction de prévision d'utiliser la demande dans les périodes 1 à 5 comme données existantes pour la variable prédictive et d'utiliser la demande des périodes 2 à 6 comme données existantes pour la variable dépendante. Ensuite, dites-lui d'appliquer cette relation à la demande dans la période 6 pour calculer notre prévision pour la période 7. Vous pouvez voir dans la figure 3B, notre formule dans la cellule I3 est PRÉVISIONNELLE (H2, C2: H2, B2: G2). Et il retourne une prévision de 60 unités. Évidemment cet exemple n'est pas réaliste puisque la demande est trop soignée (pas de bruit). Regardons donc la figure 3C où nous appliquons ce même calcul à des données plus réalistes. Je tiens simplement à redire que, bien que la fonction Forecast soit utile, ce n'est pas un système de prévision. Je préfère généralement avoir un peu plus de contrôle sur exactement comment je appliquer et étendre les tendances à mes prévisions. En outre, vous souhaitez d'abord supprimer tous les autres éléments de votre demande qui ne sont pas liés à votre demande de base et la tendance. Par exemple, vous souhaitez supprimer tous les effets de saisonnalité ou d'événements (tels que les promotions) de votre demande avant d'appliquer la fonction de prévision. Vous appliquerez ensuite votre index de saisonnalité et tous les index d'événements à la sortie de la fonction de prévision. Vous pouvez également jouer avec vos entrées pour obtenir un résultat souhaité spécifique. Par exemple, vous pouvez essayer de lisser d'abord votre historique de la demande (à l'aide d'une moyenne mobile, d'une moyenne mobile pondérée ou d'un lissage exponentiel) et utiliser cette variable prédictive plutôt que la demande brute. Pour plus d'informations sur la prévision, consultez mon livre Gestion des stocks expliquée. Utilisation de la fonction de prévision dans Open Office Calc. Pour les utilisateurs d'Openoffice. org Calc. La fonction Prévision fonctionne à peu près comme dans Excel. Cependant, il existe une légère différence dans la syntaxe utilisée dans Calc. Partout où vous utilisez une virgule dans un argument dans une fonction Excel, vous utiliserez plutôt un point-virgule dans Calc. Donc, au lieu de la formule Excel Vous devriez entrer Aller à la page Articles pour plus d'articles par Dave Piasecki. Copy Droits d'auteur. Le contenu d'InventoryOps est protégé par le droit d'auteur et n'est pas disponible pour la réédition. Dave Piasecki. Est owneroperator d'inventaire Operations Consulting LLC. Une société de conseil fournissant des services liés à la gestion des stocks, à la manutention et aux entrepôts. Il a plus de 25 ans d'expérience dans la gestion des opérations et peut être contacté par l'intermédiaire de son site Web (stockops), où il conserve des informations supplémentaires pertinentes. My Business Inventory Operations Consulting LLC offre une assistance rapide, abordable et spécialisée dans la gestion des stocks et les opérations d'entrepôt. Mes livresPivot Tables for Microsoft Excel 2007 L'un des outils les plus sous-utilisés dans Excel est Pivot Tables. Cette section est destinée à vous aider à mieux comprendre leur utilisation. Imaginez une feuille de calcul Excel de chiffres de ventes avec des centaines ou des milliers de lignes de données. La feuille de travail présente toutes les données sur les vendeurs dans deux pays et combien ils ont vendu sur des jours individuels. Mais il ya beaucoup de données à traiter répertoriés dans la ligne après ligne et divisé en plusieurs colonnes. Comment pouvez-vous obtenir des informations de la feuille de travail Comment pouvez-vous faire le sens de toutes ces données Qui a vendu le plus global Qui a vendu le plus par trimestre ou par année Quel pays a le plus de ventes Vous pouvez obtenir des réponses à toutes ces questions avec tableau croisé dynamique Rapporte que c'est comme transformer une foule en une fanfare. Un rapport de tableau croisé dynamique transforme toutes ces données en petits rapports concis qui vous indiquent exactement ce que vous devez savoir. Enregistrez et décompressez les fichiers ci-dessous dans un dossier de votre choix. Ensuite, ouvrez le document Word à titre de référence lorsque vous exécutez des tâches dans chaque classeur. Fichiers Office 2007 - Fichiers Office 97-2003