Определяне на тенденциите, експоненциално сглаждане в Excel

Стигаш пред предизвикателството да идентифицираш тенденции във времеви редове ефективно? Тогава използването на експоненциално изглаждане е метод, който може да ти помогне да направиш по-прецизни прогнози. В това ръководство ще научиш стъпка по стъпка как да използваш експоненциалното изглаждане в Excel, за да анализираш и визуализираш тенденциите в данните. Ще видим заедно как да постигнеш информативни резултати с минимални усилия.

Най-важни изводи

• Експоненциалното изглаждане позволява по-фина настройка на тенденциите във времеви редове.
• Използване на параметър за изглаждане (Алфа) от 0,15 за изчисляване на тенденцията.
• Изчисляване на компонентите на вариацията и сезонните стойности за по-добър анализ.

Ръководство със стъпка по стъпка

Стъпка 1: Подготовка на данните

Първоначално трябва да разполагаш с таблица със съответните данни, които искаш да анализираш. Трябва да въведеш данните в Excel, като датите и съответните бройки се намират в съседни колони. Копирай всички необходими стойности, особено датите и бройките. Тези данни са основата за анализа ти.

Стъпка 2: Задаване на параметъра за изглаждане

Преди да започнеш с експоненциалното изглаждане, трябва да зададеш параметъра за изглаждане. Това обикновено е стойност между 0 и 1, която определя колко силно да се отчитат последните наблюдения. В този случай избрахме стойност на Алфа от 0,15. Тази стойност е популярна и ефективна в анализа на времеви редове, тъй като не се фокусира твърде силно върху най-новите стойности, нито действа твърде консервативно.

Стъпка 3: Извършване на изчисления за тенденция

Следващото е да изчислиш тенденцията. Започни като въведеш формулата за експоненциалното изглаждане в съответната клетка. Увери се, че запазваш първата точка на наблюдение непроменена. От втората точка нататък формулата се прилага, като последната пресметната стойност на тенденцията се утежнява със стойността на Алфа. Съдържанието на клетката ти може да изглежда по следния начин:

[ T_t = \alpha \cdot Yt + (1 - \alpha) \cdot T{t-1} ]

Използвай тази формула, за да пресметнеш първата стойност на тенденцията и след това копирай формулата надолу, за да изчислиш следващите стойности на тенденцията.

Стъпка 4: Изчисляване на компонента на вариацията

След изчисляването на тенденцията е време да изчислиш компонентата на вариацията. Това става чрез разликата между реалните стойности и стойностите на тенденцията. Формулата за това е:

[ S_j = Y_j - T_j ]

Не забравяй да извършваш това изчисление за всеки данни точка, която анализираш.

Стъпка 5: Определяне на сезонните стойности

Следващата стъпка включва определянето на сезонните стойности. Първо трябва да установиш броя на подпериодите в данните си. Ще забележиш, че обикновено следваш определен ред в данните си. Запиши си броя на подпериодите, тъй като те са от съществено значение засезонните изчисления.

Сега, като имаш нужда от сезонните стойности, започни със заимстването на първите наблюдения и изчисленията за сезонните стойности от четвъртата точка нататък, като утежняваш предишните вариации с Алфа и противоположното на Алфа (1 - Алфа). Увери се, че формулите са правилно фиксирани преди да копираш, за да получиш резултатите заследващите точки.

Стъпка 6: Визуализация на резултатите

За по-добро разбиране на изводите си е полезно да правиш графично представяне. Визуализирай сезонните стойности в линеен график, за да забележиш тенденциите и потенциалните циклични модели. Можеш да подобриш видимостта на данните си, като изтъкнеш стойностите за първия месец.

Резюме

Вече научихте основите за изпълнението на експоненциално изглаждане в Excel. От въвеждането на данните, чрез изчисляване на тенденцията и вариациите до сезонния анализ, взехте ефективен инструмент в ръцете си, за да се възползвате от ценни познания за данни от времеви редове.