พยากรณ์ สินค้าคงคลัง ระดับ ที่มี เฉลี่ยเคลื่อนที่ วิเคราะห์ excel 2007

วิธีการย้ายค่าเฉลี่ยใน Excel 2010.Moving เฉลี่ยทำนายค่าในอนาคตรูปภาพ Hemera ภาพนิ่งบทความ Microsoft Excel 2010 s ฟังก์ชัน AVERAGE คำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดซึ่งเป็นผลรวมหารด้วยจำนวนของรายการในชุดเมื่อแต่ละหมายเลขใน ชุดมีค่าแตกต่างกันการเปลี่ยนแปลงโดยเฉลี่ยกับรายการข้อมูลใหม่แต่ละรายการรูปแบบชุดรองซึ่งติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดค่าเริ่มต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงถึงแนวโน้มภายในข้อมูลตัวอย่างเช่นหากสเปรดชีตติดตามธุรกิจของคุณโดยเปลี่ยนพื้นที่โฆษณา เฉลี่ยสามารถช่วยคุณตัดสินใจได้ว่าต้องการพื้นที่โฆษณาในอุดมคติในตอนท้ายของแต่ละเดือน 1 คลิกที่ไฟล์บน Ribbon ของ Excel 2. คลิกตัวเลือกที่ด้านซ้ายของหน้าจอเพื่อเปิดหน้าต่าง Excel Options 3 คลิก Add-Ins ในหน้าต่าง s ด้านซ้าย 4. คลิกปุ่มที่มีข้อความ Go ด้านข้างกล่องแบบเลื่อนลงที่มีข้อความว่า Add-ins ของ Excel เพื่อเปิดหน้าต่าง Add-Ins 5. ตรวจสอบกล่องที่ชื่อว่า Toolkit การวิเคราะห์คลิก OK.6 คลิกข้อมูลบน Ribbon ของ Excel คลิกการวิเคราะห์ข้อมูล ใน กลุ่มการวิเคราะห์เพื่อเปิดหน้าต่างการวิเคราะห์ข้อมูล 8 เลือกย้ายค่าเฉลี่ยในหน้าต่างการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกตกลงเพื่อเปิดหน้าต่าง Average moving คลิกที่ปุ่มในกล่องข้อความที่ระบุว่า Input Range คลิกและเลือกข้อมูลที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการให้ Excel find.10 คลิกปุ่มในกล่องข้อความที่ระบุว่า Output Range คลิกและเลือกเซลล์ที่คุณต้องการให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนที่ปรากฏขึ้น 11 ป้อนค่าในกล่องข้อความที่ระบุว่า Interval ค่านี้อธิบายจำนวนตัวเลขที่แต่ละค่าเฉลี่ยต้องพิจารณาสำหรับ ตัวอย่างเช่นถ้าแต่ละค่าเฉลี่ยต้องคำนวณตัวเลขสามตัวก่อนหน้านี้ให้ป้อน 3.12 คลิก OK Excel จะแทรกค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของชุดเกี่ยวกับ Author. Ryan Menezes เป็นนักเขียนมืออาชีพและบล็อกเกอร์เขามีปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์สาขาวารสารศาสตร์จาก Boston University และ ได้เขียนขึ้นสำหรับสหภาพเสรีภาพพลเรือนอเมริกัน, InSegment บริษัท การตลาดและบริการจัดการโครงการ Assembla เขายังเป็นสมาชิกของ Mensa และการอภิปรายรัฐสภาอเมริกัน Asso ciation. Photo Credits. Hemera Images. Related Searches บทความอื่น ๆ คำนวณค่าเฉลี่ยวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยใน Excel จากหลายชีต กราฟวิธีการสร้างกราฟใน Excel ด้วยค่าเฉลี่ยสะสม สเปรดชีตวิธีสร้างสเปรดชีตด้วยวันที่ข้ามด้านบน Y-Axis วิธีการเพิ่มแกน Y ที่สองใน Excel ทำชุดที่สองในตอนท้ายของแผนภูมิการคาดการณ์ยอดขายของเอ็กซ์เซลสำหรับ Dummies โกงแผ่นเมื่อคุณเริ่มเรียนรู้การพยากรณ์ความคิดที่ดีควรพึ่งพา Excel เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล add-in แต่การเข้าถึงของพวกเขาค่อนข้าง จำกัด และก่อนที่คุณจะยาวเกินไปที่จะพบว่าตัวเองใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันแผ่นงานของ Excel โดยตรงเมื่อคุณพบว่าตัวเองใช้สถิติอนุมานทั้งหมดที่มาพร้อมกับฟังก์ชัน LINEST คุณ คุณจะรู้ว่าถึงเวลาที่จะวางพื้นฐานของคุณสำหรับการคาดการณ์อย่างเป็นทางการ 6 การวิเคราะห์ข้อมูล Excel Add-in Tools การวิเคราะห์ข้อมูล add-in หรือที่รู้จักกันในนาม ToolPak การวิเคราะห์จะเข้าสู่สูตรในนามของคุณเพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ สิ่งที่เกิดขึ้นกับข้อมูลของคุณมีสามเครื่องมือที่แตกต่างกันที่มีประโยชน์โดยตรงในการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การเรียบและการถดถอยเช่นเดียวกับคนอื่น ๆ ที่สามารถช่วยได้ที่นี่รายการ sa ของเครื่องมือบางอย่างที่เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูล Analysi s add-in มีอยู่จริงสามเครื่องมือ ANOVA แตกต่างไม่มีมีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์โดยเฉพาะ แต่แต่ละเครื่องมือสามารถช่วยให้คุณเข้าใจชุดข้อมูลที่รองรับการคาดการณ์ของคุณเครื่องมือ ANOVA ช่วยคุณแยกแยะตัวอย่างเช่นทำคนที่อาศัยอยู่ ในเทนเนสซีเช่นแบรนด์เฉพาะของรถดีกว่าผู้ที่อาศัยอยู่ใน Vermont เครื่องมือนี้เป็นสิ่งสำคัญโดยไม่คำนึงถึงวิธีการที่คุณใช้ในการสร้างการคาดการณ์ถ้าคุณมีมากกว่าหนึ่งตัวแปรก็สามารถบอกคุณได้ว่าทั้งสองตัวแปร เป็นบวกหรือลบ 1 0 มีความแข็งแรง 0 0 หมายถึงไม่มีความสัมพันธ์ถ้าคุณมีตัวแปรเพียงตัวเดียวก็สามารถบอกคุณได้ว่าช่วงเวลาหนึ่ง ๆ มีความสัมพันธ์กันอย่างไรโดยใช้เครื่องมือสถิติเชิงบรรยายเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อมูลของคุณการทำความเข้าใจสถิติพื้นฐานเหล่านี้มีความสำคัญเพื่อให้คุณทราบว่ากำลังเกิดอะไรขึ้นกับการคาดการณ์ของคุณชื่อเครื่องมือนี้มีลักษณะเป็นลางและข่มขู่ซึ่งไม่ใช่เครื่องมือเมื่อคุณมี v บางสิ่งบางอย่างเช่นรายได้จากการขายหรือยอดขายหน่วยคุณมองไปที่ค่าจริงที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้เพื่อคาดการณ์หน้าถัดไปอาจเป็นเดือนก่อนหน้าหรือเดือนเดียวกันของปีก่อนเครื่องมือทั้งหมดนี้จะปรับการคาดการณ์ครั้งต่อไปโดยใช้ข้อผิดพลาดในก่อนหน้านี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ในช่วงเวลาอันดับแรกอาจเป็นค่าเฉลี่ยสำหรับเดือนมกราคมกุมภาพันธ์และมีนาคมซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของเดือนกุมภาพันธ์มีนาคมและเมษายนเป็นต้นไปวิธีการคาดการณ์นี้มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้น เกี่ยวกับสัญญาณสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในพื้นฐานและเพื่อลดความผันผวนของเสียงสุ่มในพื้นฐานการตีความมีความเกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ใช้เครื่องมือนี้เพื่อคาดการณ์ตัวแปรหนึ่งเช่นการขายจากอีกเช่นวันที่หรือโฆษณาจะทำให้คุณมีคู่ ของตัวเลขที่จะใช้ในสมการเช่นการขาย 50000 10 Date.4 Excel Forecasting Functions. Excel มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมหลายอย่างสำหรับการพยากรณ์การขายรู้ว่าฟังก์ชันต่อไปนี้เป็นประโยชน์ในการรับข้อมูลของคุณเพื่อตรวจสอบ ออกจากฟังก์ชั่นการคาดการณ์ที่มีประโยชน์ต่อไปนี้เป็นเวอร์ชันของเวิร์กชีทของเครื่องมือการเปรียบเทียบข้อมูล add-in s Correlation ความแตกต่างคือ CORREL คำนวณใหม่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลอินพุตและเครื่องมือ Correlation ไม่ได้ตัวอย่างเช่น CORREL A1 A50, B1 B50 นอกจากนี้ CORREL ยังช่วยให้คุณ เพียงหนึ่ง correlation แต่เครื่องมือ Correlation สามารถให้ทั้ง matrix ของ correlations คุณสามารถใช้ฟังก์ชันนี้แทนการวิเคราะห์ข้อมูล Add-in s Regression tool ชื่อฟังก์ชัน s เป็นคำย่อของ linear estimate สำหรับการถดถอยง่ายเลือกช่วง ของคอลัมน์สองแถวและห้าแถวคุณต้องป้อนอาร์เรย์ใส่ฟังก์ชันนี้เช่น LINEST A1 A50, B1 B50, TRUE จากนั้นกด Ctrl Shift Enter ฟังก์ชันนี้มีประโยชน์เพราะจะให้ค่าคาดการณ์ได้โดยตรงในขณะที่ LINEST ให้ คุณมีสมการที่คุณต้องใช้ในการคาดการณ์ตัวอย่างเช่นใช้ TREND A1 A50, B1 B50, B51 ที่คุณคาดการณ์ค่าใหม่บนพื้นฐานของสิ่งที่อยู่ใน B51 ฟังก์ชันพยากรณ์จะคล้ายกับฟังก์ชัน TREND Th ตัวอย่างเช่นใช้ FORECAST B51, A1 A50, B1 B50 ซึ่งคุณคาดการณ์ค่าใหม่บนพื้นฐานของค่าใน B51 นอกจากนี้การคาดการณ์ยังมีตัวบ่งชี้เพียงตัวเดียวเท่านั้น แต่ TREND สามารถจัดการ predictors หลายสิ่งที่คุณ ได้รับจากฟังก์ชัน Excel LINEST สำหรับฟังก์ชัน Forecasting. Excel ของ LINEST เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์ยอดขายรู้ว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างจะทำให้ความพยายามในการคาดการณ์ของคุณทำงานง่ายต่อไปนี้เป็นฉบับย่อของฟังก์ชัน LINEST ของ Excel ในแถวโดยบรรทัด การใช้ฟังก์ชัน FORECAST ใน Excel และ Open Calc. Copyright เนื้อหาบนลิขสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองและไม่สามารถใช้งานได้สำหรับการเผยแพร่ให้ฉันเริ่มต้นด้วยการบอกว่าฟังก์ชันการพยากรณ์ของ Excel ไม่ได้เป็นระบบพยากรณ์การคาดการณ์สินค้าที่สมบูรณ์แบบการคาดการณ์ในการจัดการสินค้าคงคลังโดยทั่วไปเกี่ยวข้อง ลบเสียงจากความต้องการแล้วคำนวณและรวมแนวโน้มแนวโน้มตามฤดูกาลและเหตุการณ์ Forecast Function จะไม่ทำทุกสิ่งเหล่านี้ให้กับคุณในทางเทคนิคสามารถทำได้ แต่มีข etter วิธีการบรรลุบางส่วนของเหล่านี้ แต่เป็นฟังก์ชันเล็กน้อยเรียบร้อยที่ใช้งานง่ายและแน่นอนสามารถเป็นส่วนหนึ่งของระบบการคาดการณ์ของคุณตามความช่วยเหลือของ Microsoft ในการพยากรณ์ฟังก์ชัน FORECAST x, knowny s, knownx s function ส่งกลับค่าที่คาดการณ์ไว้ของตัวแปรตามที่แสดงในข้อมูลโดย knowny s สำหรับค่าเฉพาะ x ของตัวแปรอิสระที่แสดงในข้อมูลโดย knownx s โดยใช้การถดถอยเชิงเส้นที่ดีที่สุดที่พอดีกับรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าเพื่อทำนายค่า y จากค่า x ดังนั้นสิ่งที่ไม่ได้หมายความว่าการถดถอย Linear เป็นรูปแบบของการวิเคราะห์การถดถอยและสามารถนำมาใช้ในการคำนวณความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างสองคนหรือมากกว่าชุดของข้อมูลในการพยากรณ์คุณจะใช้นี้ถ้าคุณคิดว่าชุดข้อมูลหนึ่งสามารถใช้ในการทำนาย ชุดของข้อมูลอื่นตัวอย่างเช่นถ้าคุณขายวัสดุก่อสร้างคุณอาจพบว่าการเปลี่ยนแปลงในอัตราดอกเบี้ยสามารถใช้ในการทำนายยอดขายผลิตภัณฑ์ของคุณได้ตัวอย่างนี้เป็นตัวอย่างแบบคลาสสิกในการใช้การถดถอยเพื่อคำนวณความสัมพันธ์ เรือระหว่างตัวแปรอัตราดอกเบี้ยภายนอกและตัวแปรภายในขายของคุณอย่างไรก็ตามตามที่เราจะเห็นในภายหลังคุณสามารถใช้การถดถอยเพื่อคำนวณความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลเดียวกันวิธีการทั่วไปในการวิเคราะห์การถดถอยต้องใช้การถดถอยเพื่อหาทางคณิตศาสตร์ ความสัมพันธ์ แต่ยังช่วยให้คุณทราบว่าความสัมพันธ์ที่ถูกต้องเป็นอย่างไรบทวิเคราะห์ Forecast Function จะข้ามการวิเคราะห์และคำนวณความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติและนำไปใช้กับผลลัพธ์ของคุณโดยอัตโนมัติซึ่งจะทำให้สิ่งต่างๆง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ สันนิษฐานว่าความสัมพันธ์ของคุณถูกต้องดังนั้นเป็นหลักฟังก์ชันพยากรณ์ใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำนายค่าตามความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลสองชุดดูตัวอย่างบางส่วนในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีตที่มีอัตราดอกเบี้ยเฉลี่ยมากกว่า 4 ปีก่อนหน้าและยอดขายในช่วงระยะเวลาเดียวกัน 4 ปีเรายังแสดงอัตราดอกเบี้ยที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีที่ 5 เราสามารถเห็นได้จากตัวอย่างที่ว่า ยอดขายต่อหน่วยของเราขึ้นไปในขณะที่อัตราดอกเบี้ยลดลงและลดลงตามอัตราดอกเบี้ยที่เพิ่มขึ้นเพียงแค่ดูตัวอย่างเราอาจจะคาดเดาได้ว่ายอดขายของเราในปีที่ 5 จะอยู่ที่ประมาณ 5,000 ถึง 6,000 บาทขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ที่สังเกตระหว่างอัตราดอกเบี้ย และการขายในช่วงก่อนหน้านี้เราสามารถใช้ Forecast Function เพื่อหาจำนวนความสัมพันธ์นี้ได้มากขึ้นและนำไปใช้กับปีที่ 5 ในรูปที่ 1B คุณสามารถดู Forecast Function ที่ถูกใช้ในกรณีนี้สูตรในเซลล์ F4 คือ FORECAST F2 , B3 E3, B2 E2 สิ่งที่เรามีอยู่ในวงเล็บเรียกว่าอาร์กิวเมนต์อาร์กิวเมนต์เป็นเพียงวิธีการส่งผ่านพารามิเตอร์ไปยังฟังก์ชันที่ใช้ในกรณีนี้ฟังก์ชัน Forecast แต่ละพารามิเตอร์จะคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคเพื่อให้ Forecast Function ทำงานก็ต้องรู้ค่าที่เราใช้ในการทำนายผลผลิตของเราปีที่ 5 ยอดขายของเราในกรณีของเราพารามิเตอร์ปีที่ 5 อัตราดอกเบี้ยของเราอยู่ในเซลล์ F2 ดังนั้นองค์ประกอบแรกของอาร์กิวเมนต์ของเราคือ F2 Next, มัน n eeds ทราบว่าสามารถหาค่าที่มีอยู่ซึ่งจะใช้เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ที่จะใช้กับ F2 ก่อนอื่นเราต้องป้อนเซลล์ที่แสดงถึงค่าของตัวแปรตามของเราในกรณีของเรานี่เป็นหน่วยของเราที่ขายในช่วง 4 ปีดังนั้นเราใส่ B3 E3 แล้วเราต้องป้อนเซลล์ที่แสดงค่าของตัวแปร predictor ของเราในกรณีของเรานี้จะเป็นอัตราดอกเบี้ยในช่วง 4 ปีก่อนหน้านี้ดังนั้นเราใส่ B2 E2 Forecast Forecast Function สามารถเปรียบเทียบได้ หน่วยที่ขายในช่วงปีที่ 1 ถึง 4 ในอัตราดอกเบี้ยในปีเดียวกันนั้นและใช้ความสัมพันธ์กับอัตราดอกเบี้ยที่เราคาดการณ์ไว้ในปีที่ 5 เพื่อให้ได้ยอดขายที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีที่ 5 จำนวน 5,654 หน่วยในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราสามารถดูได้ กราฟที่จะช่วยให้พยายามที่จะเห็นภาพความสัมพันธ์ได้อย่างรวดเร็วก่อนที่มันอาจไม่ได้มองอย่างชัดเจนเพราะเรามียอดขายที่ผกผันความสัมพันธ์ไปขึ้นเป็นอัตราดอกเบี้ยไป DOWN แต่ถ้าคุณพลิกสมองหนึ่งของกราฟคุณจะเห็น av ery ความสัมพันธ์ที่ชัดเจนว่าเป็นหนึ่งในสิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับฟังก์ชั่นการพยากรณ์และการวิเคราะห์การถดถอยสามารถจัดการกับความสัมพันธ์แบบผกผันเนื้อหาลิขสิทธิ์ในได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถใช้สำหรับการตีพิมพ์ตอนนี้ลองดูตัวอย่างอื่นในรูปที่ 2A เรามองเห็นชุดข้อมูลใหม่ในตัวอย่างนี้อัตราดอกเบี้ยของเราปรับตัวขึ้นและลงในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา แต่ยอดขายของ บริษัท มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างสม่ำเสมอในขณะที่อัตราดอกเบี้ยอาจมีผลต่อยอดขายของเราในตัวอย่างนี้ เห็นได้ชัดว่ามีปัจจัยสำคัญมากในการเล่นที่นี่โดยการใช้ฟังก์ชันการคาดการณ์ของเรากับข้อมูลนี้เราจะกลับมาคาดการณ์ที่ 7,118 หน่วยสำหรับปีที่ 5 ผมคิดว่าส่วนใหญ่ของเราจะดูแนวโน้มการขายของเราและยอมรับมากขึ้น แนวโน้มการขายของเราสำหรับปีที่ 5 จะเป็น 9,000 หน่วยตามที่ได้กล่าวมาก่อน Forecast Function จะถือว่าความสัมพันธ์ถูกต้องดังนั้นจึงสร้างผลลัพธ์ตามแบบที่ดีที่สุดที่จะสามารถทำให้ข้อมูลที่ได้รับออกไปได้ คำถ้าเราบอกว่ามีความสัมพันธ์ก็เชื่อเราและผลิตออกตามโดยไม่ให้เราข้อความผิดพลาดหรือสัญญาณที่จะบ่งบอกความสัมพันธ์ที่ไม่ดีมากดังนั้นระวังสิ่งที่คุณขอตัวอย่างก่อนหน้าครอบคลุม แอ็พพลิเคชันคลาสสิกของการถดถอยเพื่อคาดการณ์ขณะที่ข้อมูลทั้งหมดนี้ดูเรียบเนียนแล้วแอพพลิเคชันการถดถอยแบบคลาสสิกนี้ไม่เป็นประโยชน์เท่าที่คุณอาจคิดว่าคุณสามารถตรวจสอบหนังสือของฉันสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการถดถอยและเหตุผลที่อาจไม่เหมาะสำหรับความต้องการในการคาดการณ์ของคุณ แต่ตอนนี้ขอใช้ Forecast Function เพื่อระบุแนวโน้มภายในชุดข้อมูลที่กำหนด Let s เริ่มต้นด้วยการดูที่รูปที่ 3A ในที่นี้เรามีความต้องการที่มีแนวโน้มที่ชัดเจนมากเราส่วนใหญ่ควรสามารถดูข้อมูลนี้และรู้สึกสะดวกสบายในการทำนาย ความต้องการในช่วง 7 มีแนวโน้มที่จะ 60 หน่วย แต่ถ้าคุณเรียกใช้ข้อมูลนี้ผ่านการคำนวณการคาดการณ์โดยทั่วไปที่ใช้ในการจัดการสินค้าคงคลังคุณอาจจะประหลาดใจเพียงว่าคนจนหลายคนเหล่านี้ การคำนวณอยู่ที่การบัญชีสำหรับแนวโน้มเนื่องจาก Forecast Function ต้องการให้เราป้อนตัวแปรตามและตัวแปร predictor เราจะไปเกี่ยวกับการใช้ Forecast Function ได้อย่างไรหากเรามีชุดข้อมูลเพียงชุดเดียวดีในขณะที่ความจริงทางเทคนิคที่เรามีอยู่ ข้อมูลชุดเดียวของประวัติความต้องการของเราจริงเรามีความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นภายในชุดของข้อมูลนี้ในกรณีนี้ความสัมพันธ์ของเราเป็นแบบเวลาดังนั้นเราจึงสามารถใช้ความต้องการของแต่ละช่วงเวลาเป็นตัวแปรทำนายสำหรับช่วงเวลาต่อไปนี้ demand ดังนั้นเราต้องบอก Forecast Function เพื่อใช้ความต้องการในช่วง 1 ถึง 5 เป็นข้อมูลที่มีอยู่สำหรับตัวแปร predictor และใช้ความต้องการในช่วง 2 ถึง 6 เป็นข้อมูลที่มีอยู่สำหรับตัวแปรตามแล้วบอกให้ใช้ ความสัมพันธ์กับความต้องการในงวดที่ 6 ในการคำนวณการคาดการณ์ของเราสำหรับระยะเวลา 7. คุณสามารถดูได้ในรูปที่ 3B สูตรของเราในเซลล์ I3 คือการคาดการณ์ H2, C2 H2, B2 G2 และจะให้ผลตอบแทนประมาณ 60 หน่วยตัวอย่างเช่นไม่ได้ จริง istic เนื่องจากความต้องการเป็นวิธีที่เรียบร้อยเกินไปไม่มีเสียงดังนั้นลองดูที่รูปที่ 3C ที่เราใช้การคำนวณเดียวกันนี้ให้ข้อมูลที่เป็นจริงมากขึ้นบางฉันเพียงต้องการที่จะย้ำว่าในขณะที่พยากรณ์ฟังก์ชันจะเป็นประโยชน์ก็ไม่ได้เป็นระบบพยากรณ์ I มักชอบที่จะมีการควบคุมมากกว่าวิธีการที่ฉันใช้และขยายแนวโน้มการคาดการณ์ของฉันนอกจากนี้คุณต้องการลบองค์ประกอบอื่น ๆ ของความต้องการของคุณที่ไม่เกี่ยวข้องกับความต้องการพื้นฐานและแนวโน้มตัวอย่างเช่นคุณต้องการ เพื่อลบผลกระทบของฤดูกาลหรือเหตุการณ์เช่นโปรโมชั่นจากความต้องการของคุณก่อนที่จะใช้ฟังก์ชัน Forecast คุณจะใช้ดัชนีฤดูกาลของคุณและดัชนีเหตุการณ์ใด ๆ กับผลลัพธ์ของ Forecast Function คุณยังสามารถเล่นรอบกับปัจจัยการผลิตของคุณเพื่อรับเฉพาะ ผลลัพธ์ที่ต้องการตัวอย่างเช่นคุณอาจต้องการลองทำให้ประวัติความต้องการของคุณราบรื่นขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหรือการทำให้เรียบโดยใช้การชี้แจงและใช้ตัวแปร predictor แทน ของความต้องการดิบสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมของการคาดการณ์ให้ตรวจสอบการจัดการสินค้าคงคลังหนังสือของฉันอธิบายโดยใช้ฟังก์ชันพยากรณ์ใน Open Office Calc สำหรับผู้ใช้ Calc ฟังก์ชัน Forecast ทำงานได้สวยมากเช่นเดียวกับใน Excel อย่างไรก็ตามมีความแตกต่างเล็กน้อยใน ไวยากรณ์ที่ใช้ใน Calc เมื่อใดก็ตามที่คุณจะใช้เครื่องหมายจุลภาคในอาร์กิวเมนต์ในฟังก์ชัน Excel คุณจะใช้เครื่องหมายอัฒภาคแทน Calc ดังนั้นแทนที่จะใช้สูตร Excel คุณจะเข้าไปที่หน้าบทความเพื่อดูบทความเพิ่มเติมโดย Dave Piasecki เนื้อหาที่เป็นลิขสิทธิ์มีลิขสิทธิ์และไม่มีให้บริการสำหรับการตีพิมพ์ David Piasecki เป็นผู้ดำเนินการเจ้าของ Inventory Operations Consulting LLC บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังการจัดการวัสดุและการดำเนินงานคลังสินค้าเขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการบริหารจัดการการดำเนินงาน และสามารถเข้าถึงได้ผ่านทางเว็บไซต์ของเขาที่เขาเก็บรักษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมธุรกิจของฉันการดำเนินงานการให้คำปรึกษา LLC ให้รวดเร็วและราคาไม่แพง , ความเชี่ยวชาญด้านการจัดการสินค้าคงคลังและคลังสินค้า