Seisate väljakutse ees, kuidas tõhusalt tuvastada ajareasid? Siis võib eksponentsiaalne silumine olla meetod, mis aitab teil teha täpsemaid prognoose. Selles juhendis õpid samm-sammult, kuidas teostada eksponentsiaalset silumist Excelis, et analüüsida ja visualiseerida andmetrendid. Koos saame näha, kuidas saad saavutada olulisi tulemusi minimaalse pingutusega.
Olulisemad teadmised
- Eksponentsiaalne silumine võimaldab paremat kohanemist ajareatrendidega.
- Kasuta silumisparameetrit (Alfa) väärtusega 0,15 trendide arvutamiseks.
- Arvuta kõikumiskomponendid ja hooajalised väärtused parema analüüsi jaoks.
Samm-sammult juhend
Samm 1: Andmete ettevalmistamine
Esiteks vajate tabelit oluliste andmetega, mida soovite analüüsida. Sisestage andmed Excelisse, kus kuupäevade ja vastavate koguste andmed on kõrvuti veergudes. Kopeerige kõik vajalikud väärtused, eriti kuupäevade ja koguste ülekandvad andmed. Need väärtused moodustavad teie analüüsi aluse.
Samm 2: Silumisparameetri määramine
Enne eksponentsiaalse silumise alustamist peate määrama silumisparameetri. See on tavaliselt vahemikus 0 kuni 1 ja see määrab, kui tugevalt viimased vaatlused kaalu saavad. Sel juhul oleme valinud alfa väärtuseks 0,15. See väärtus on populaarne ja tõhus ajareatrendianalüüsis, kuna see ei keskendu liiga palju viimastele väärtustele ega lähe liiga konservatiivseks ette.
Samm 3: Trendi arvutamine
Järgmine element on trendi arvutamine. Selleks sisestage eksponentsiaalse silumise valem vastavasse lahtrisse. Veenduge, et esimest vaatluspunkti ei muudeta. Alates teisest punktist rakendatakse valem, kus viimasena arvutatud trendinumbrit kaalutakse alfa väärtusega. Teie lahtri sisu võib välja näha järgmiselt:
[ T_t = \alpha \cdot Yt + (1 - \alpha) \cdot T{t-1} ]
Kasutage seda valemit esimese trendiväärtuse arvutamiseks ja lohistage seejärel valem alla, et määrata järgmised trendiväärtused.
Samm 4: Kõikumiskomponendi arvutamine
Pärast trendi arvutamist on aeg määrata kõikumiskomponent. See toimub lihtsalt, arvutades erinevuse tegelike väärtuste ja trendiväärtuste vahel. Selle valemi jaoks on:
[ S_j = Y_j - T_j ]
Ärge unustage seda arvutust teha igale andmepunktile, mida analüüsite.
Samm 5: Hooajaliste väärtuste määramine
Järgmine samm hõlmab hooajaliste väärtuste määramist. Kõigepealt peate oma andmetest leidma alamperioodide arvu. Siin märkate, et teie andmetes peaks olema teatav regulaarsus. Märkige üles alamperioodide arv, kuna see on oluline hooajaliste arvutuste jaoks.
Nüüd, kui vajate hooajalisi väärtusi, alustage esimeste vaatluste võtmisega ja alustage hooajaliste väärtuste arvutusi neljandast punktist, korrutades eelmised kõikumised alfa- ja vastu-alfa väärtusega (1 - alfa). Veenduge, et enne valemite kopeerimist fikseerite need vastavalt, et saaksite tulemused järgmiste punktide jaoks.
Samm 6: Tulemuste visualiseerimine
Oma teadmiste paremaks mõistmiseks on kasulik graafiline esitus. Visualiseerige hooajalised väärtused joonisel, et märgata trende ja võimalikke tsüklilisi mustreid. Parandage oma andmete nähtavust, esile tõstes esimese kuu väärtused.
Kokkuvõte
Oled nüüd õppinud Excelis eksponentsiaalse silumise läbiviimise aluspõhimõtteid. Andmete sisestamisest suundumuse ja kõikumiste arvutamiseni hooajalise analüüsini oled käes hoidnud efektiivse tööriista, et saada väärtuslikke teadmisi ajasarjade andmete kohta.
Sagedased küsimused
Kuidas ma kasutan silumisparameetrit (Alfa)?Silumisparameeter peaks olema vahemikus 0 kuni 1; ajaseeriate analüüside korral soovitatakse sageli väärtust 0,15.
Mis on kõikumiskomponent?Kõikumiskomponent on erinevus tegeliku väärtuse ja suundumusväärtuse vahel.
Mitut alamperioodi peaksin kasutama?Alamperioodide arv sõltub teie andmestruktuurist; selles näites oli neid kolm.
Kas ma saan tulemusi kohandada ja visualiseerida?Jah, saate igal ajal oma tulemusi kohandada ja neid Excelis graafiliselt esitada.
