Moving Access Sales Forecast Excel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Mögen Sie diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleMoving Durchschnittliche Prognose Einführung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine über (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Performance zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive gehörte die quotpast predictionsquot, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden Vorhersage Gültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für die Zelle C5 sollte nun Sie diese Zelle Formel C6 bis C11 zu den anderen Zellen nach unten kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast predictionsquot Bilder dienen der Veranschaulichung und für die spätere Verwendung in Prognose Validierung. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für einen m-Zeitraum durchschnittliche Prognose bewegen nur die m letzten Datenwerte werden verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist notwendig. Für einen m-Zeitraum durchschnittliche Prognose bewegen, wenn quotpast predictionsquot machen, feststellen, dass die erste Vorhersage in Periode m 1. Beide Probleme auftritt, wird sehr bedeutend sein, wenn wir unseren Code zu entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Jetzt müssen wir den Code für den gleitenden Durchschnitt Prognose zu entwickeln, die flexibel eingesetzt werden können. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingänge für die Anzahl der Perioden sind Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods Anhäufung der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPariods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion in der Tabelle platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden. Spreadsheet Umsetzung der saisonalen Anpassung und exponentielle Glättung Es ist einfach, saisonale Anpassung und passen exponentielle Glättung Modelle mit Excel führen. Die unten aufgeführten Bildschirmbilder und Diagramme werden einer Tabellenkalkulation entnommen, die eine multiplikative saisonale Anpassung und eine lineare Exponentialglättung für die folgenden vierteljährlichen Verkaufsdaten von Outboard Marine darstellt: Um eine Kopie der Tabellenkalkulation selbst zu erhalten, klicken Sie hier. Die Version der linearen exponentiellen Glättung, die hier für Demonstrationszwecke verwendet wird, ist die Brown8217s-Version, nur weil sie mit einer einzigen Spalte von Formeln implementiert werden kann und es nur eine Glättungskonstante gibt, die optimiert werden soll. In der Regel ist es besser, Holt8217s Version, die separate Glättungskonstanten für Ebene und Trend hat. Der Prognoseprozess verläuft wie folgt: (i) Die Daten werden saisonbereinigt (ii) sodann für die saisonbereinigten Daten über lineare exponentielle Glättung prognostiziert und (iii) schließlich werden die saisonbereinigten Prognosen zur Erzielung von Prognosen für die ursprüngliche Serie herangezogen . Der saisonale Anpassungsprozess wird in den Spalten D bis G durchgeführt. Der erste Schritt in der Saisonbereinigung besteht darin, einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (hier in Spalte D) zu berechnen. Dies kann erreicht werden, indem der Durchschnitt von zwei einjährigen Durchschnittswerten, die um eine Periode relativ zueinander versetzt sind, genommen wird. (Eine Kombination von zwei Offset-Durchschnittswerten anstatt eines einzigen Mittels wird für die Zentrierung benötigt, wenn die Anzahl der Jahreszeiten gleich ist.) Der nächste Schritt besteht darin, das Verhältnis zum gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wobei die ursprünglichen Daten durch den gleitenden Durchschnitt in jeder Periode dividiert werden - was hier in Spalte E durchgeführt wird. (Dies wird auch Quottrend-Cyclequot-Komponente des Musters genannt, sofern Trend - und Konjunktur-Effekte als all dies betrachtet werden können Bleibt nach einer Durchschnittsberechnung über ein ganzes Jahr im Wert von Daten bestehen. Natürlich können die monatlichen Veränderungen, die nicht saisonal bedingt sind, durch viele andere Faktoren bestimmt werden, aber der 12-Monatsdurchschnitt glättet sie weitgehend Wird der geschätzte saisonale Index für jede Jahreszeit berechnet, indem zuerst alle Verhältnisse für die jeweilige Jahreszeit gemittelt werden, was in den Zellen G3-G6 unter Verwendung einer AVERAGEIF-Formel erfolgt. Die Durchschnittsverhältnisse werden dann neu skaliert, so daß sie auf das genau 100-fache der Anzahl der Perioden in einer Jahreszeit, oder 400 in diesem Fall, das in den Zellen H3-H6 erfolgt, summieren. Unten in der Spalte F werden VLOOKUP-Formeln verwendet, um den entsprechenden saisonalen Indexwert in jede Zeile der Datentabelle einzufügen, entsprechend dem Viertel des Jahres, das es repräsentiert. Der mittlere gleitende Durchschnitt und die saisonbereinigten Daten enden wie folgt: Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt typischerweise wie eine glattere Version der saisonbereinigten Serie aussieht und an beiden Enden kürzer ist. Ein weiteres Arbeitsblatt in derselben Excel-Datei zeigt die Anwendung des linearen exponentiellen Glättungsmodells auf die saisonbereinigten Daten beginnend in Spalte G. Über der Prognosespalte (hier in Zelle H9) wird ein Wert für die Glättungskonstante (alpha) eingetragen Zur Vereinfachung wird ihm der Bereichsname quotAlpha. quot zugewiesen (Der Name wird mit dem Befehl quotInsert / Name / Createquot zugewiesen.) Das LES-Modell wird initialisiert, indem die ersten beiden Prognosen gleich dem ersten Istwert der saisonbereinigten Serie gesetzt werden. Die hier verwendete Formel für die LES-Prognose ist die rekursive Einzelformel des Brown8217s-Modells: Diese Formel wird in der Zelle entsprechend der dritten Periode (hier Zelle H15) eingegeben und von dort nach unten kopiert. Beachten Sie, dass sich die LES-Prognose für den aktuellen Zeitraum auf die beiden vorherigen Beobachtungen und die beiden vorherigen Prognosefehler sowie auf den Wert von alpha bezieht. Somit bezieht sich die Prognoseformel in Zeile 15 nur auf Daten, die in Zeile 14 und früher verfügbar waren. (Natürlich könnten wir statt der linearen exponentiellen Glättung einfach statt der linearen exponentiellen Glättung verwenden, könnten wir stattdessen die SES-Formel ersetzen. Wir könnten auch Holt8217s anstelle von Brown8217s LES-Modell verwenden, was zwei weitere Spalten von Formeln erfordern würde, um das Niveau und den Trend zu berechnen Die in der Prognose verwendet werden.) Die Fehler werden in der nächsten Spalte (hier Spalte J) durch Subtrahieren der Prognosen von den Istwerten berechnet. Der Quadratwurzel-Quadratfehler wird als Quadratwurzel der Varianz der Fehler plus dem Quadrat des Mittelwerts berechnet. (Dies ergibt sich aus der mathematischen Identität: MSE VARIANCE (Fehler) (AVERAGE (Fehler)). 2) Bei der Berechnung des Mittelwertes und der Varianz der Fehler in dieser Formel sind die ersten beiden Perioden ausgeschlossen, da das Modell nicht tatsächlich mit der Prognose beginnt Die dritte Periode (Zeile 15 auf der Kalkulationstabelle). Der optimale Wert von alpha kann entweder durch manuelles Ändern von alpha gefunden werden, bis das minimale RMSE gefunden wird, oder Sie können das quotSolverquot verwenden, um eine genaue Minimierung durchzuführen. Der Wert von alpha, den der Solver gefunden hat, wird hier angezeigt (alpha0.471). Es ist in der Regel eine gute Idee, die Fehler des Modells (in transformierten Einheiten) zu zeichnen und ihre Autokorrelationen zu berechnen und zu zeichnen, bis zu einer Saison. Hier ist eine Zeitreihenfolge der (saisonbereinigten) Fehler: Die Fehlerautokorrelationen werden mit Hilfe der CORREL () - Funktion berechnet, um die Korrelationen der Fehler selbst mit einer oder mehreren Perioden zu berechnen - Einzelheiten sind im Kalkulationsblatt dargestellt . Hier ist ein Diagramm der Autokorrelationen der Fehler bei den ersten fünf Verzögerungen: Die Autokorrelationen bei den Verzögerungen 1 bis 3 sind sehr nahe bei Null, aber die Spitze bei Verzögerung 4 (deren Wert 0,35 ist) ist etwas mühsam Saisonale Anpassungsprozess nicht vollständig erfolgreich war. Allerdings ist es eigentlich nur marginal signifikant. 95 Signifikanzbanden zum Testen, ob Autokorrelationen signifikant von Null verschieden sind, sind etwa plus-oder-minus 2 / SQRT (n-k), wobei n die Stichprobengröße und k die Verzögerung ist. Hier ist n gleich 38 und k variiert von 1 bis 5, so daß die Quadratwurzel von - n-minus-k für alle von etwa 6 ist, und daher sind die Grenzen für das Testen der statistischen Signifikanz von Abweichungen von Null grob plus - Oder-minus 2/6 oder 0,33. Wenn Sie den Wert von alpha von Hand in diesem Excel-Modell variieren, können Sie den Effekt auf die Zeitreihen und Autokorrelationsdiagramme der Fehler sowie auf den Root-mean-squared-Fehler beobachten, der nachfolgend erläutert wird. Am Ende der Kalkulationstabelle wird die Prognoseformel quasi in die Zukunft gestartet, indem lediglich Prognosen für tatsächliche Werte an dem Punkt ausgetauscht werden, an dem die tatsächlichen Daten ablaufen - d. h. Wo die Zukunft beginnt. (Mit anderen Worten, in jeder Zelle, in der ein zukünftiger Datenwert auftreten würde, wird eine Zellreferenz eingefügt, die auf die Prognose für diese Periode hinweist.) Alle anderen Formeln werden einfach von oben nach unten kopiert: Beachten Sie, dass die Fehler für die Prognosen von Die Zukunft werden alle berechnet, um Null zu sein. Dies bedeutet nicht, dass die tatsächlichen Fehler null sein werden, sondern lediglich die Tatsache, dass wir für die Vorhersage davon ausgehen, dass die zukünftigen Daten den Prognosen im Durchschnitt entsprechen werden. Die daraus resultierenden LES-Prognosen für die saisonbereinigten Daten sehen folgendermaßen aus: Mit diesem für α-Periodenprognosen optimalen Wert von alpha ist der prognostizierte Trend leicht nach oben, was auf den lokalen Trend in den letzten 2 Jahren zurückzuführen ist oder so. Für andere Werte von alpha könnte eine sehr unterschiedliche Trendprojektion erhalten werden. Es ist normalerweise eine gute Idee, zu sehen, was mit der langfristigen Trendprojektion geschieht, wenn Alpha variiert wird, weil der Wert, der für kurzfristige Prognosen am besten ist, nicht notwendigerweise der beste Wert für die Vorhersage der weiter entfernten Zukunft sein wird. Dies ist beispielsweise das Ergebnis, das erhalten wird, wenn der Wert von alpha manuell auf 0,25 gesetzt wird: Der projizierte Langzeittrend ist jetzt eher negativ als positiv Mit einem kleineren Wert von alpha setzt das Modell mehr Gewicht auf ältere Daten Seine Einschätzung des aktuellen Niveaus und Tendenz und seine langfristigen Prognosen spiegeln den in den letzten 5 Jahren beobachteten Abwärtstrend anstatt den jüngsten Aufwärtstrend wider. Dieses Diagramm zeigt auch deutlich, wie das Modell mit einem kleineren Wert von alpha langsamer ist, um auf quotturning pointsquot in den Daten zu antworten und daher tendiert, einen Fehler des gleichen Vorzeichens für viele Perioden in einer Reihe zu machen. Die Prognosefehler von 1-Schritt-Vorhersage sind im Mittel größer als die, die zuvor erhalten wurden (RMSE von 34,4 statt 27,4) und stark positiv autokorreliert. Die Lag-1-Autokorrelation von 0,56 übersteigt den oben berechneten Wert von 0,33 für eine statistisch signifikante Abweichung von Null deutlich. Als Alternative zum Abkürzen des Wertes von Alpha, um mehr Konservatismus in Langzeitprognosen einzuführen, wird manchmal ein Quottrend-Dämpfungsquotfaktor dem Modell hinzugefügt, um die projizierte Tendenz nach einigen Perioden abflachen zu lassen. Der letzte Schritt beim Erstellen des Prognosemodells besteht darin, die LES-Prognosen durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes zu veranschaulichen. Somit sind die reseasonalisierten Prognosen in Spalte I einfach das Produkt der saisonalen Indizes in Spalte F und der saisonbereinigten LES-Prognosen in Spalte H. Es ist relativ einfach, Konfidenzintervalle für einstufige Prognosen dieses Modells zu berechnen: Erstens Berechnen Sie den RMSE (root-mean-squared Fehler, der nur die Quadratwurzel der MSE ist) und berechnen Sie dann ein Konfidenzintervall für die saisonbereinigte Prognose durch Addition und Subtraktion zweimal des RMSE. (Im Allgemeinen ist ein 95-Konfidenzintervall für eine Ein-Perioden-Vorausprognose ungefähr gleich der Punktvorhersage plus-oder-minus-zweimal der geschätzten Standardabweichung der Prognosefehler, vorausgesetzt, die Fehlerverteilung ist annähernd normal und die Stichprobengröße Ist groß genug, sagen wir, 20 oder mehr Hier ist die RMSE anstelle der Standardabweichung der Fehler die beste Schätzung der Standardabweichung der zukünftigen Prognosefehler, weil sie auch die Zufallsvariationen berücksichtigt.) Die Vertrauensgrenzen Für die saisonbereinigte Prognose werden dann reseasonalisiert. Zusammen mit der Prognose, durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes. In diesem Fall ist die RMSE gleich 27,4 und die saisonbereinigte Prognose für die erste künftige Periode (Dez-93) beträgt 273,2. So dass das saisonbereinigte 95-Konfidenzintervall von 273,2-227,4 218,4 auf 273,2227,4 328,0 liegt. Das Multiplizieren dieser Limits durch Decembers saisonalen Index von 68,61. Erhalten wir niedrigere und obere Konfidenzgrenzen von 149,8 und 225,0 um die Dez-93-Punktprognose von 187,4. Die Vertrauensgrenzen für Prognosen, die länger als eine Periode vorangehen, werden sich in der Regel aufgrund der Unsicherheit über das Niveau und den Trend sowie die saisonalen Faktoren erweitern, da der Prognosehorizont zunimmt, aber es ist schwierig, sie im Allgemeinen durch analytische Methoden zu berechnen. (Die geeignete Methode zur Berechnung der Vertrauensgrenzen für die LES-Prognose ist die Verwendung der ARIMA-Theorie, aber die Unsicherheit in den saisonalen Indizes ist eine andere Angelegenheit.) Wenn Sie ein realistisches Konfidenzintervall für eine Prognose über mehrere Zeiträume wünschen, Fehler zu berücksichtigen, ist Ihre beste Wette, empirische Methoden zu verwenden: Zum Beispiel, um ein Vertrauensintervall für eine 2-Schritt-Vorausprognose zu erhalten, könnten Sie eine weitere Spalte auf dem Kalkulationsblatt erstellen, um eine 2-Schritt-Vorausprognose für jeden Zeitraum zu berechnen ( Durch Booten der Ein-Schritt-Voraus-Prognose). Berechnen Sie dann die RMSE der 2-Schritt-Voraus-Prognosefehler und verwenden Sie diese als Basis für ein 2-stufiges Konfidenzintervall. Berechnen des gleitenden Durchschnitts in Excel In diesem kurzen Tutorial erfahren Sie, wie Sie schnell einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnen können In Excel, welche Funktionen verwenden, um gleitenden Durchschnitt für die letzten N Tage, Wochen, Monate oder Jahre zu erhalten, und wie eine gleitende durchschnittliche Trendlinie zu einem Excel-Diagramm hinzuzufügen. In ein paar neuere Artikel haben wir einen genauen Blick auf das Berechnen des Durchschnitts in Excel genommen. Wenn Sie unseren Blog verfolgt haben, wissen Sie bereits, wie Sie einen normalen Durchschnitt berechnen und welche Funktionen verwenden, um einen gewichteten Durchschnitt zu finden. In der heutigen Tutorial, werden wir diskutieren zwei grundlegende Techniken, um gleitende Durchschnitt in Excel zu berechnen. Was ist gleitender Durchschnitt Generell kann der gleitende Durchschnitt (auch als gleitender Durchschnitt, laufender Durchschnitt oder beweglicher Mittelwert) als eine Reihe von Durchschnittswerten für verschiedene Teilmengen desselben Datensatzes definiert werden. Es wird häufig in der Statistik verwendet, saisonbereinigte Wirtschafts-und Wettervorhersage zugrunde liegenden Trends zu verstehen. Im Aktienhandel ist der gleitende Durchschnitt ein Indikator, der den Durchschnittswert eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum darstellt. Im Geschäft, seine eine gängige Praxis, um einen gleitenden Durchschnitt der Verkäufe für die letzten 3 Monate zu berechnen, um den letzten Trend zu bestimmen. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt der dreimonatigen Temperaturen berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Temperaturen von Januar bis März, dann den Durchschnitt der Temperaturen von Februar bis April, dann von März bis Mai, und so weiter. Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitt wie einfache (auch als Arithmetik), exponentiell, variabel, dreieckig und gewichtet. In diesem Tutorial werden wir in den am häufigsten verwendeten einfachen gleitenden Durchschnitt suchen. Berechnen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel Insgesamt gibt es zwei Möglichkeiten, um einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel - mit Formeln und Trendline-Optionen. Die folgenden Beispiele zeigen beide Techniken. Beispiel 1. Gleitender Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum berechnen Ein einfacher gleitender Durchschnitt kann mit der Funktion AVERAGE im Handumdrehen berechnet werden. Angenommen, Sie haben eine Liste der durchschnittlichen monatlichen Temperaturen in Spalte B, und Sie möchten einen gleitenden Durchschnitt für 3 Monate zu finden (wie in der Abbildung oben). Schreiben Sie eine übliche AVERAGE-Formel für die ersten 3 Werte und geben Sie sie in die Zeile ein, die dem dritten Wert von oben entspricht (Zelle C4 in diesem Beispiel), und kopieren Sie die Formel dann auf andere Zellen in der Spalte: Sie können die Spalte mit einer absoluten Referenz (wie B2), wenn Sie möchten, aber achten Sie darauf, relative Zeilenreferenzen (ohne das Zeichen) zu verwenden, so dass die Formel richtig für andere Zellen passt. Denken Sie daran, dass ein Durchschnitt durch Addition von Werten und dann durch Addition der Summe durch die Anzahl der zu mittelnden Werte berechnet wird, können Sie das Ergebnis anhand der SUM-Formel verifizieren: Beispiel 2. Gleitender Durchschnitt für die letzten N Tage / Wochen / Monate / Jahre in einer Spalte Angenommen, Sie haben eine Liste von Daten, zB Verkauf Zahlen oder Aktienkurse, und Sie wollen wissen, den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu einem beliebigen Zeitpunkt. Dazu benötigen Sie eine Formel, die den Durchschnitt neu berechnen wird, sobald Sie einen Wert für den nächsten Monat eingeben. Was Excel-Funktion ist in der Lage, dies zu tun Die gute alte AVERAGE in Kombination mit OFFSET und COUNT. DURCHSCHNITT (OFFSET (erste Zelle COUNT (Gesamtbereich) - N, 0, N, 1)) wobei N die Anzahl der letzten Tage / Wochen / Monate / Jahre ist. Nicht sicher, wie Sie diese gleitende Durchschnittsformel in Ihren Excel-Arbeitsblättern verwenden Das folgende Beispiel wird die Dinge klarer machen. Angenommen, die Werte zum Mittelwert in Spalte B beginnen in Zeile 2, die Formel wäre wie folgt: Und jetzt wollen wir versuchen zu verstehen, was diese Excel-gleitende durchschnittliche Formel tatsächlich tun. Die COUNT-Funktion COUNT (B2: B100) zählt, wie viele Werte bereits in Spalte B eingegeben sind. Wir zählen in B2, da Zeile 1 der Spaltenkopf ist. Die OFFSET-Funktion nimmt die Zelle B2 (das erste Argument) als Ausgangspunkt an und verschiebt die Zählung (den durch die COUNT-Funktion zurückgegebenen Wert) durch Verschieben von 3 Zeilen nach oben (-3 im zweiten Argument). Als Ergebnis gibt er die Summe der Werte in einem Bereich zurück, der aus 3 Zeilen (3 im 4. Argument) und 1 Spalte (1 im letzten Argument) besteht, was die letzten 3 Monate ist, die wir wollen. Schließlich wird die zurückgegebene Summe an die Funktion AVERAGE übergeben, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Spitze. Wenn Sie mit kontinuierlich aktualisierbaren Arbeitsblättern arbeiten, in denen neue Zeilen zukünftig wahrscheinlich hinzugefügt werden sollen, müssen Sie der COUNT-Funktion eine ausreichende Anzahl von Zeilen zur Verfügung stellen, um potenzielle neue Einträge zu berücksichtigen. Es ist kein Problem, wenn Sie mehr Zeilen als tatsächlich benötigt, solange Sie die erste Zelle rechts, die COUNT-Funktion werden alle leeren Zeilen sowieso verwerfen gehören. Wie Sie wahrscheinlich bemerkt haben, enthält die Tabelle in diesem Beispiel Daten für nur 12 Monate, und doch wird der Bereich B2: B100 an COUN geliefert, nur um auf der Speicherseite zu sein :) Beispiel 3. Gleitender Durchschnitt für die letzten N Werte in Eine Zeile Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt für die letzten N Tage, Monate, Jahre usw. in der gleichen Zeile berechnen wollen, können Sie die Offset-Formel auf diese Weise anpassen: Angenommen, B2 ist die erste Zahl in der Zeile und Sie wollen Um die letzten 3 Zahlen im Durchschnitt einzuschließen, nimmt die Formel die folgende Form an: Erstellen eines Excel-gleitenden Durchschnittsdiagramms Wenn Sie bereits ein Diagramm für Ihre Daten erstellt haben, ist das Hinzufügen einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie für dieses Diagramm eine Frage von Sekunden. Dazu verwenden wir die Excel Trendline-Funktion und die detaillierten Schritte folgen unten. Für dieses Beispiel hat Ive ein 2-D Säulendiagramm (Insert tab gt Charts group) für unsere Verkaufsdaten erstellt: Und nun wollen wir den gleitenden Durchschnitt für 3 Monate visualisieren. In Excel 2010 und Excel 2007, gehen Sie zu Layout gt Trendline gt Weitere Trendline-Optionen. Spitze. Wenn Sie die Details wie das gleitende Durchschnittsintervall oder die Namen nicht angeben müssen, können Sie auf Design gt klicken. Diagramm-Element hinzufügen gt Trendline gt Gleitender Durchschnitt für das sofortige Ergebnis. Das Fenster "Format Trendline" wird auf der rechten Seite des Arbeitsblatts in Excel 2013 geöffnet und das entsprechende Dialogfeld wird in Excel 2010 und 2007 angezeigt. Um Ihren Chat zu verfeinern, können Sie auf die Registerkarte Fill amp Line oder Effects wechseln Das Format Trendline-Fenster und spielen mit verschiedenen Optionen wie Linientyp, Farbe, Breite, etc. Für leistungsstarke Datenanalyse, können Sie ein paar gleitende durchschnittliche Trendlinien mit unterschiedlichen Zeitintervallen hinzufügen, um zu sehen, wie der Trend entwickelt. Der folgende Screenshot zeigt die 2 Monate (grün) und 3 Monate (brickrot) gleitenden Durchschnitt Trendlinien: Nun, das ist alles über die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in Excel. Das Beispielarbeitsblatt mit den gleitenden Durchschnittsformeln und der Trendlinie ist zum Download verfügbar - Moving Average Kalkulationstabelle. Ich danke Ihnen für das Lesen und freue mich auf Sie nächste Woche Sie könnten auch interessiert sein an: gleitender Durchschnitt Mittelwert der Zeitreihen-Daten (Beobachtungen gleichmäßig in der Zeit) von mehreren aufeinander folgenden Perioden. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfügbar sind, schreitet es fort, indem es den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkäufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert über oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie möglicherweise tun können, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hätte ich ein besseres Verständnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu ändern. Das beste von BusinessDictionary, geliefert täglich