Avslipte Bevegelig Gjennomsnitt Excel Formel

Eksponensiell utjevning forklart. Kopier Copyright. Innhold på InventoryOps er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. Når folk først møter begrepet eksponentiell utjevning, tror de kanskje det høres ut som et helvete med mye utjevning. uansett utjevning er. De begynner deretter å forestille seg en komplisert matematisk beregning som sannsynligvis krever en grad i matematikk å forstå, og håper det er en innebygd Excel-funksjon tilgjengelig hvis de noensinne trenger å gjøre det. Virkeligheten av eksponensiell utjevning er langt mindre dramatisk og langt mindre traumatisk. Sannheten er at eksponensiell utjevning er en veldig enkel beregning som gir en ganske enkel oppgave. Det har bare et komplisert navn fordi det som teknisk sett skjer som følge av denne enkle beregningen, er faktisk litt komplisert. For å forstå eksponensiell utjevning, bidrar det til å starte med det generelle begrepet utjevning og et par andre vanlige metoder som brukes til å oppnå glatting. Hva er utjevning Utjevning er en svært vanlig statistisk prosess. Faktisk møter vi jevnlig jevne data i ulike former i vårt daglige liv. Når du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, bruker du et glatt nummer. Hvis du tenker på hvorfor du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, vil du raskt forstå begrepet utjevning. For eksempel har vi nettopp opplevd den varmeste vinteren på rekord. Hvordan kan vi kvantifisere dette Vel, vi begynner med datasett av de daglige høye og lave temperaturene for perioden vi kalder Vinter for hvert år i innspilt historie. Men det gir oss en mengde tall som hopper rundt ganske mye (det er ikke som hver dag i vinter var varmere enn tilsvarende dager fra alle tidligere år). Vi trenger et nummer som fjerner alt dette hopper rundt fra dataene, slik at vi lettere kan sammenligne en vinter til den neste. Fjerning av hopping rundt i dataene kalles glatting, og i dette tilfellet kan vi bare bruke et enkelt gjennomsnitt for å oppnå glatting. I etterspørselsoversikt bruker vi utjevning for å fjerne tilfeldig variasjon (støy) fra vår historiske etterspørsel. Dette gjør at vi bedre kan identifisere etterspørselsmønstre (primært trend og sesongmessighet) og etterspørselsnivåer som kan brukes til å estimere fremtidig etterspørsel. Støyen i etterspørsel er det samme konseptet som den daglige hoppingen rundt temperaturdataene. Ikke overraskende, den vanligste måten folk fjerner støy fra etterspørselshistorien, er å bruke en enkel gjennomsnittlig, nærmere bestemt et glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt bruker bare et forhåndsdefinert antall perioder for å beregne gjennomsnittet, og disse periodene beveger seg når tiden går. Hvis jeg for eksempel bruker et 4 måneders glidende gjennomsnitt, og i dag er 1. mai, bruker jeg et gjennomsnitt av etterspørselen som skjedde i januar, februar, mars og april. 1. juni bruker jeg etterspørsel fra februar, mars, april og mai. Vektet glidende gjennomsnitt. Ved bruk av et gjennomsnitt bruker vi samme vekt (vekt) til hver verdi i datasettet. I 4 måneders glidende gjennomsnitt representerte hver måned 25 av glidende gjennomsnitt. Når du bruker etterspørselshistorie for å projisere fremtidig etterspørsel (og spesielt fremtidig trend), er det logisk å komme til den konklusjonen at du vil at nyere historie har større innvirkning på prognosen din. Vi kan tilpasse vår gjennomsnittlige beregning for å bruke ulike vekter til hver periode for å få våre ønskede resultater. Vi uttrykker disse vektene som prosentandeler, og summen av alle vekter for alle perioder må legge opp til 100. Derfor, hvis vi bestemmer oss for å søke 35 som vekten for nærmeste periode i vårt 4 måneders veide glidende gjennomsnitt, kan vi trekke 35 fra 100 for å finne at vi har 65 igjen å dele over de andre 3 periodene. For eksempel kan vi ende opp med en veiing på henholdsvis 15, 20, 30 og 35 i de 4 månedene (15 20 30 35 100). Eksponensiell utjevning. Hvis vi går tilbake til konseptet med å legge vekt på den siste perioden (for eksempel 35 i det forrige eksempelet) og sprer gjenværende vekt (beregnet ved å trekke den siste tidsvekten på 35 fra 100 til 65), har vi de grunnleggende byggeblokkene for vår eksponentielle utjevningsberegning. Den kontrollerende inngangen til eksponensiell utjevningsberegning er kjent som utjevningsfaktoren (også kalt utjevningskonstanten). Den representerer i hovedsak vektingen som er brukt på de siste periodene etterspørselen. Så, hvor vi brukte 35 som vekten for den siste perioden i den vektede glidende gjennomsnittlige beregningen, kunne vi også velge å bruke 35 som utjevningsfaktor i vår eksponensielle utjevningsberegning for å få en lignende effekt. Forskjellen med eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for at vi også må finne ut hvor mye vekt som skal gjelde for hver tidligere periode, blir utjevningsfaktoren brukt til å automatisk gjøre det. Så her kommer eksponentiell del. Hvis vi bruker 35 som utjevningsfaktor, vil vekten av de siste perioder etterspørselen bli 35. Vektingen av de neste siste perioder krever (perioden før den siste) vil være 65 av 35 (65 kommer fra å trekke 35 fra 100). Dette tilsvarer 22,75 vekting for den perioden hvis du gjør matematikken. De neste siste perioder etterspørselen vil være 65 av 65 av 35, som tilsvarer 14,79. Perioden før det vil bli vektet som 65 av 65 av 65 av 35, som tilsvarer 9,61, og så videre. Og dette går videre gjennom alle dine tidligere perioder helt tilbake til begynnelsen av tiden (eller det punktet du begynte å bruke eksponensiell utjevning for det aktuelle elementet på). Du tenker nok det som ser ut som en masse matte. Men skjønnheten i eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for å beregne for hver tidligere periode hver gang du får en ny periode etterspørsel, bruker du bare utgangen av eksponensiell utjevningsberegning fra forrige periode til å representere alle tidligere perioder. Er du forvirret ennå Dette vil gi mer mening når vi ser på den faktiske beregningen Vanligvis refererer vi til utgangen av eksponensiell utjevningsberegning som neste periodesprognose. I virkeligheten trenger den endelige prognosen litt mer arbeid, men i forbindelse med denne spesifikke beregningen vil vi referere til det som prognosen. Eksponensiell utjevningsberegning er som følger: De siste periodene krever multiplikasjon med utjevningsfaktoren. PLUS De siste periodene prognosen multiplisert med (en minus utjevningsfaktoren). D siste perioder krever S utjevningsfaktoren representert i desimalform (så 35 ville bli representert som 0,35). F de siste periodene prognosen (utgangen av utjevningsberegningen fra forrige periode). ELLER (antar en utjevningsfaktor på 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Det blir ikke mye enklere enn det. Som vi kan se, er alt vi trenger for datainnganger her de siste perioder etterspørselen og de siste perioder som forventes. Vi bruker utjevningsfaktoren (vekting) til de siste periodene, krever samme måte som vi ville i den veide gjennomsnittlige beregningen. Vi bruker deretter den gjenværende vekten (1 minus utjevningsfaktoren) til de siste periodene. Siden de siste prognoseperiodene ble opprettet basert på forrige perioder, var etterspørselen og de foregående periodene prognosen, som var basert på etterspørselen etter perioden før og prognosen for perioden før det, som var basert på etterspørselen etter perioden før det og prognosen for perioden før det, som var basert på perioden før det. Vel, du kan se hvordan alle tidligere perioder etterspørsel er representert i beregningen uten å faktisk gå tilbake og omberegne noe. Og det var det som kjørte den opprinnelige populariteten til eksponensiell utjevning. Det var ikke fordi det gjorde en bedre jobb med utjevning enn vektet glidende gjennomsnitt, det var fordi det var enklere å regne ut i et dataprogram. Og fordi du ikke trengte å tenke på hva vekting å gi tidligere perioder eller hvor mange tidligere perioder å bruke, som du ville i vektet glidende gjennomsnitt. Og fordi det bare hørtes kjøligere enn vektet glidende gjennomsnitt. Faktisk kan det hevdes at vektet glidende gjennomsnitt gir større fleksibilitet siden du har mer kontroll over vektingen av tidligere perioder. Virkeligheten er at noen av disse kan gi respektverdige resultater, så hvorfor ikke gå med enklere og kjøligere lyd. Eksponensiell utjevning i Excel Leter du se hvordan dette faktisk ville se i et regneark med ekte data. Kopier Copyright. Innhold på InventoryOps er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. I figur 1A har vi et Excel-regneark med 11 ukers etterspørsel, og en eksponensielt jevn prognose beregnet ut fra den etterspørselen. Ive brukte en utjevningsfaktor på 25 (0,25 i celle C1). Den nåværende aktive cellen er Cell M4 som inneholder prognosen for uke 12. Du kan se i formellinjen, formelen er (L3C1) (L4 (1-C1)). Så de eneste direkte inngangene til denne beregningen er forutgående perioder etterspørsel (Cell L3), forrige perioder prognose (Cell L4) og utjevningsfaktoren (Cell C1, vist som absolutt cellereferanse C1). Når vi starter en eksponensiell utjevningsberegning, må vi manuelt plukke verdien for den første prognosen. Så i Cell B4, i stedet for en formel, skrev vi bare etterspørselen fra samme periode som prognosen. I Cell C4 har vi vår første eksponensielle utjevningsberegning (B3C1) (B4 (1-C1)). Vi kan da kopiere Cell C4 og lime den inn i Cells D4 til M4 for å fylle resten av våre prognose celler. Du kan nå dobbeltklikke på en hvilken som helst prognosecelle for å se at den er basert på de foregående periodene forutsatt celle og forrige perioder krever celle. Så arver hver etterfølgende eksponensiell utjevningsberegning utgangen av den forrige eksponensielle utjevningsberegningen. Det er hvordan hver tidligere perioder etterspørsel er representert i den siste perioderegningen, selv om denne beregningen ikke direkte refererer til tidligere perioder. Hvis du vil ha lyst, kan du bruke Excels spore presenter funksjon. For å gjøre dette, klikk på Cell M4, deretter på verktøylinjen for bånd (Excel 2007 eller 2010), klikk på Formler-fanen, og klikk deretter Sporprecedenter. Det trekker tilkoblingslinjer til det første nivået av precedenter, men hvis du fortsetter å klikke på Trace Precedents, vil det trekke kontaktlinjer til alle tidligere perioder for å vise deg de arvede forhold. Nå kan vi se hva eksponensiell utjevning gjorde for oss. Figur 1B viser et linjediagram over vår etterspørsel og prognose. Du ser hvordan den eksponentielt glatte prognosen fjerner det meste av den ujevnheten (hoppingen rundt) fra den ukentlige etterspørselen, men klarer fortsatt å følge det som synes å være en oppadgående trend i etterspørselen. Du vil også merke at den glatte prognoselinjen har en tendens til å være lavere enn etterspørselslinjen. Dette er kjent som trendlag og er en bivirkning av utjevningsprosessen. Hver gang du bruker utjevning når en trend er til stede, vil prognosen din ligge etter trenden. Dette gjelder for enhver utjevningsteknikk. Faktisk, hvis vi skulle fortsette dette regnearket og begynne å legge inn lavere etterspørselsnumre (å gjøre en nedadgående trend), ser du etterspørselslinjen slipp, og trendlinjen beveger seg over den før du begynner å følge nedadgående trenden. Det er derfor jeg tidligere nevnte produksjonen fra eksponentiell utjevningsberegning som vi kaller en prognose, fortsatt trenger litt mer arbeid. Det er mye mer å prognose enn å bare utjevne støtene i etterspørselen. Vi må gjøre ytterligere tilpasninger for ting som trendlag, sesongmessighet, kjente hendelser som kan påvirke etterspørselen, etc. Men alt som er utenfor rammen av denne artikkelen. Du vil sannsynligvis også komme inn i begreper som dobbel eksponensiell utjevning og tredobbelt eksponensiell utjevning. Disse begrepene er litt misvisende siden du ikke re-utjevner etterspørselen flere ganger (du kan hvis du vil, men det er ikke poenget her). Disse betingelsene representerer bruk av eksponensiell utjevning på ytterligere elementer i prognosen. Så med enkel eksponensiell utjevning, utjevner du grunnbehovet, men med dobbel eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel og trenden, og med tredoble eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel pluss trenden pluss sesongmessigheten. Det andre vanligste spørsmålet om eksponensiell utjevning er hvor får jeg utjevningsfaktoren min? Det er ikke noe magisk svar her, du må teste forskjellige utjevningsfaktorer med dine etterspørseldata for å se hva som gir deg de beste resultatene. Det er beregninger som automatisk kan angi (og endre) utjevningsfaktoren. Disse faller under termen adaptiv utjevning, men du må være forsiktig med dem. Det er rett og slett ikke et perfekt svar, og du bør ikke blindt implementere noen beregning uten grundig testing og utvikle en grundig forståelse av hva denne beregningen gjør. Du bør også kjøre om-scenarier for å se hvordan disse beregningene reagerer på etterspørselsendringer som kanskje ikke eksisterer i etterspørseldataene du bruker for testing. Dataeksemplet jeg brukte tidligere er et veldig godt eksempel på en situasjon der du virkelig trenger å teste noen andre scenarier. Det bestemte dataeksemplet viser en noe konsistent oppadgående trend. Mange store selskaper med svært kostbar prognoseprogramvare fikk store problemer i den ikke så fjerne fortiden da deres programvareinnstillinger som var tweaked for en voksende økonomi, ikke reagerte bra da økonomien begynte å stagnere eller krympe. Ting som dette skjer når du ikke forstår hva dine beregninger (programvare) faktisk gjør. Hvis de forsto deres prognosesystem, ville de ha visst at de trengte å hoppe inn og endre noe når det var plutselige dramatiske endringer i sin virksomhet. Så det har du det grunnleggende om eksponensiell utjevning forklart. Ønsker du å vite mer om bruk av eksponensiell utjevning i en faktisk prognose, sjekk ut boken Inventory Management Explained. Kopier Copyright. Innhold på InventoryOps er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. Dave Piasecki. er eieroperatør av Inventory Operations Consulting LLC. et konsulentfirma som tilbyr tjenester knyttet til lagerstyring, materialhåndtering og lageroperasjoner. Han har over 25 års erfaring i driftsledelse og kan nås gjennom sin nettside (inventoryops), hvor han opprettholder tilleggsinformasjon. Mitt BusinessMoving Gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Slik beregner du Flytte gjennomsnitt i Excel Excel Dataanalyse for dummier, 2. utgave Kommandoen Dataanalyse gir et verktøy for å beregne flytende og eksponensielt glatte gjennomsnitt i Excel. Anta, for illustrasjons skyld, at du har samlet inn daglig temperaturinformasjon. Du vil beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt 8212 gjennomsnittet for de siste tre dagene 8212 som en del av noen enkle værprognoser. For å beregne bevegelige gjennomsnitt for dette datasettet, gjør du følgende trinn. For å beregne et bevegelige gjennomsnittsnivå, klikker du først på kommandoknappen Data tab8217s Data Analyse. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du elementet Flytende gjennomsnitt fra listen, og klikker deretter OK. Excel viser dialogboksen Moving Average. Identifiser dataene du vil bruke til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Klikk i tekstboksen Inngangsområde i dialogboksen Moving Average. Deretter identifiserer du innspillingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å bruke musen til å velge regnearkområdet. Ditt referanseområde bør bruke absolutte celleadresser. En absolutt celleadresse går foran kolonnebrevet og radnummeret med tegn, som i A1: A10. Hvis den første cellen i innspillingsområdet inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velger du avmerkingsboksen Etiketter i første rad. I tekstboksen Intervall, fortell Excel hvor mange verdier som skal inkluderes i gjennomsnittlig beregning i glidende retning. Du kan beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke et hvilket som helst antall verdier. Som standard bruker Excel de siste tre verdiene til å beregne glidende gjennomsnitt. For å angi at et annet antall verdier skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet, skriv inn verdien i Intervall-tekstboksen. Fortell Excel hvor du skal plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene i. I regnearkseksemplet er de bevegelige gjennomsnittsdataene plassert i regnearkområdet B2: B10. (Valgfritt) Angi om du vil ha et diagram. Hvis du vil ha et diagram som viser den bevegelige gjennomsnittlige informasjonen, markerer du avkrysningsboksen Kartutgang. (Valgfritt) Angi om du vil beregne standard feilinformasjon. Hvis du vil beregne standardfeil for dataene, merker du av for Standard feil. Excel plasserer standard feilverdier ved siden av de bevegelige gjennomsnittsverdiene. (Standardfeilinformasjonen går inn i C2: C10.) Når du er ferdig med å angi hvilken flytende gjennomsnittsinformasjon du vil beregne, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Excel beregner flytende gjennomsnittsinformasjon. Merk: Hvis Excel doesn8217t har nok informasjon til å beregne et glidende gjennomsnitt for en standardfeil, plasserer den feilmeldingen i cellen. Du kan se flere celler som viser denne feilmeldingen som en verdi. Slik beregner du vektede bevegelige gjennomsnitt i Excel Bruke eksponentiell utjevning Excel-dataanalyse for dummier, 2. utgave Eksponensiell utjevning i Excel beregner det bevegelige gjennomsnittet. Eksponensiell utjevning veier imidlertid verdiene som er inkludert i de bevegelige gjennomsnittlige beregningene, slik at nyere verdier har større effekt på gjennomsnittlig beregning og gamle verdier har mindre effekt. Denne vektningen oppnås gjennom en utjevningskonstant. For å illustrere hvordan verktøyet for eksponensiell utjevning fungerer, antar at du igjen ser på gjennomsnittlig daglig temperaturinformasjon. For å beregne vektede glidende gjennomsnitt ved hjelp av eksponensiell utjevning, gjør du følgende: For å beregne et eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt, klikker du først på knappen Data Tab8217s Data Analysis. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du Eksponensiell utjevning fra listen og klikker deretter OK. Excel viser dialogboksen Eksponensiell utjevning. Identifiser dataene. For å identifisere dataene du vil beregne et eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt for, klikker du i tekstfeltet Inngangsområde. Deretter identifiserer du innspillingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å velge regnearkområdet. Hvis inntastingsområdet ditt inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velger du avmerkingsboksen Merker. Gi utjevningskonstanten. Skriv inn utjevningens konstante verdi i tekstfeltet Damping Factor. Excel-hjelpefilen antyder at du bruker en utjevningskonstant på mellom 0,2 og 0,3. Formentlig, men hvis du bruker dette verktøyet, har du egne ideer om hva riktig utjevningskonstant er. (Hvis you8217er clueless om utjevningskonstanten, bør du kanskje ikke bruke dette verktøyet.) Fortell Excel hvor du skal plassere eksponensielt glattede, glidende gjennomsnittlige data. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene i. I eksempelbordseksempelet plasserer du for eksempel de bevegelige gjennomsnittsdataene i regnearkområdet B2: B10. (Valgfritt) Tegn på eksponensielt glattede data. For å kartlegge eksponensielt jevndata, merk av i avkrysningsboksen Kartutgang. (Valgfritt) Angi at du vil at standard feilinformasjon skal beregnes. Hvis du vil beregne standardfeil, merker du av for Standard feil. Excel plasserer standardfeilverdier ved siden av eksponentielt glattede glidende gjennomsnittsverdier. Når du er ferdig med å angi hvilken bevegelig gjennomsnittsinformasjon du vil beregne, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Excel beregner flytende gjennomsnittsinformasjon.