Tworzenie prostego ruchu Jest to jeden z następujących trzech artykułów na temat analizy szeregów czasowych w programie Excel Przegląd średniej ruchomej Średnia ruchoma jest techniką statystyczną używaną do łagodzenia krótkoterminowych fluktuacji szeregu danych w celu łatwiejszego rozpoznawania - trendy lub cykle. Średnia ruchoma jest czasami określana jako średnia krocząca lub średnia bieżąca. Średnia krocząca to seria liczb, z których każda reprezentuje średnią z przedziału określonej liczby poprzednich okresów. Im większy przedział, tym bardziej wygładzane. Im mniejszy interwał, tym bardziej średnia ruchoma przypomina rzeczywistą serię danych. Średnie ruchome spełniają następujące trzy funkcje: Wygładzanie danych, co oznacza poprawę dopasowania danych do linii. Ograniczenie efektu tymczasowej zmienności i losowego hałasu. Wyróżnianie wartości odstających powyżej lub poniżej trendu. Średnia ruchoma jest jedną z najczęściej stosowanych technik statystycznych w branży w celu identyfikacji trendów danych. Na przykład menedżerowie ds. Sprzedaży często przeglądają trzymiesięczne średnie kroczące danych dotyczących sprzedaży. W artykule zostaną porównane dwumiesięczne, trzymiesięczne i sześciomiesięczne proste średnie ruchome z tych samych danych dotyczących sprzedaży. Średnia ruchoma jest często używana w analizie technicznej danych finansowych, takich jak zwroty akcji i w ekonomii, w celu zlokalizowania trendów w makroekonomicznych szeregach czasowych, takich jak zatrudnienie. Istnieje kilka odmian średniej ruchomej. Najczęściej stosowane są: prosta średnia ruchoma, ważona średnia ruchoma i wykładnicza średnia ruchoma. Wykonanie każdej z tych technik w programie Excel zostanie szczegółowo omówione w osobnych artykułach na tym blogu. Oto krótki przegląd każdej z tych trzech technik. Prosta średnia ruchoma Każdy punkt prostej średniej kroczącej jest średnią z określonej liczby poprzednich okresów. Ten artykuł na blogu zawiera szczegółowe objaśnienie implementacji tej techniki w programie Excel. Ważone średnie ruchome punkty w ważonej średniej ruchomej reprezentują również średnią z określonej liczby poprzednich okresów. Ważona średnia ruchoma stosuje różne wagi do niektórych poprzednich okresów, często im dłuższe okresy mają większą wagę. Link do innego artykułu na tym blogu, który zawiera szczegółowe wyjaśnienie zastosowania tej techniki w programie Excel, jest następujący: Wykładnicze ruchome średnie punkty w wykładniczej średniej kroczącej również reprezentują średnią z określonej liczby poprzednich okresów. Wygładzanie wykładnicze stosuje współczynniki ważenia do poprzednich okresów, które maleją wykładniczo, nigdy nie osiągając zera. W efekcie wygładzanie wykładnicze uwzględnia wszystkie poprzednie okresy zamiast wyznaczonej liczby poprzednich okresów, które ma ważona średnia krocząca. Link do innego artykułu na tym blogu, który zawiera szczegółowe wyjaśnienie zastosowania tej techniki w programie Excel, przedstawia się następująco: Poniżej opisano 3-etapowy proces tworzenia prostej średniej ruchomej danych z szeregów czasowych w programie Excel Krok 1 8211 Graph Dane oryginalne na wykresie z serii czasowej Wykres liniowy jest najczęściej stosowanym wykresem Excela do wykresu danych szeregów czasowych. Przykład takiego wykresu Excel używanego do wykreślenia 13 okresów danych sprzedaży pokazano w następujący sposób: Krok 2 8211 Tworzenie średniej ruchomej w Excelu Excel zapewnia narzędzie Średnie ruchome w menu Analiza danych. Narzędzie Moving Average tworzy prostą średnią ruchomą z serii danych. Okno dialogowe Średnica ruchomej powinno zostać wypełnione w następujący sposób, aby utworzyć średnią ruchomą poprzednich 2 okresów danych dla każdego punktu danych. Dane wyjściowe 2-okresowej średniej ruchomej przedstawiono w następujący sposób wraz ze wzorami, które zostały użyte do obliczenia wartości każdego punktu średniej ruchomej. Krok 3 8211 Dodaj ruchome serie średnie do wykresu Dane te powinny teraz zostać dodane do wykresu zawierającego pierwotną linię czasową danych sprzedaży. Dane zostaną po prostu dodane jako jeszcze jedna seria danych na wykresie. Aby to zrobić, kliknij prawym przyciskiem myszy w dowolnym miejscu na wykresie i pojawi się menu. Hit Wybierz dane, aby dodać nową serię danych. Seria średniej ruchomej zostanie dodana, wypełniając okno dialogowe Edytuj serię w następujący sposób: Tabela zawierająca oryginalną serię danych i tę prostą średnią ruchomą 2-przedziałową8282 przedstawiono w następujący sposób. Zwróć uwagę, że średnia ruchoma linia jest nieco gładsza, a surowe dane odchylenia powyżej i poniżej linii trendu są bardziej widoczne. Ogólny trend jest teraz również bardziej widoczny. 3-przedziałową średnią ruchomą można utworzyć i umieścić na wykresie, stosując tę samą procedurę, co poniżej: Warto zauważyć, że prosta średnia ruchoma z 2-odstępami tworzy gładszy wykres niż prosta średnia ruchoma z przedziałem 3. W takim przypadku prosta średnia ruchoma z 2 przedziałami może być bardziej pożądana niż średnia ruchoma z 3 przedziałami. Dla porównania, 6-przedziałowa prosta średnia ruchoma zostanie obliczona i dodana do wykresu w taki sam sposób, jak następuje: Zgodnie z oczekiwaniami, 6-przedziałowa prosta średnia ruchoma jest znacznie gładsza niż proste ruchome średnie z 2 lub 3 przedziałami. Gładszy wykres bardziej pasuje do linii prostej. Analizowanie dokładności prognoz Dokładność można opisać jako dobroć dopasowania. Dwa składniki dokładności prognozy są następujące: Prognoza błędu 8211 Tendencja, by prognoza była stale wyższa lub niższa od rzeczywistych wartości szeregu czasowego. Odchylenie prognozy jest sumą wszystkich błędów podzielonych przez liczbę okresów w następujący sposób: dodatnie odchylenie wskazuje na tendencję do zaniżania prognoz. Ujemne odchylenie wskazuje na tendencję do nadmiernej prognozy. Odchylenie nie mierzy dokładności, ponieważ błędy dodatnie i ujemne znoszą się nawzajem. Błąd prognozy 8211 Różnica między rzeczywistymi wartościami szeregu czasowego a przewidywanymi wartościami prognozy. Najczęstsze pomiary błędu prognozy są następujące: MAD 8211 Średnie bezwzględne odchylenie MAD oblicza średnią bezwzględną wartość błędu i jest obliczana za pomocą następującej formuły: Uśrednianie bezwzględnych wartości błędów eliminuje efekt anulowania błędów dodatnich i ujemnych. Im mniejszy MAD, tym lepszy jest model. MSE 8211 Błąd średniej kwadratowej MSE jest popularną miarą błędu, która eliminuje efekt anulowania dodatnich i ujemnych błędów poprzez sumowanie kwadratów błędu z następującą formułą: Duże terminy błędów mają tendencję do wyolbrzymiania MSE, ponieważ wszystkie warunki błędu są wszystkie do kwadratu. RMSE (średnia kwadratowa) redukuje ten problem, pobierając pierwiastek kwadratowy z MSE. MAPE 8211 Średni bezwzględny błąd procentowy MAPE eliminuje również efekt anulowania błędów dodatnich i ujemnych, sumując bezwzględne wartości terminów błędów. MAPE oblicza sumę procentów błędów z następującą formułą: Poprzez sumowanie procentów błędów, MAPE może być użyty do porównania modeli prognostycznych wykorzystujących różne skale pomiaru. Obliczanie odchyleń, MAD, MSE, RMSE i MAPE w Excelu Dla prostych średnich odchyleń ruchów, MAD, MSE, RMSE i MAPE będą obliczane w Excelu w celu oceny prostego ruchu w 2 odstępach, 3 interwałach i 6 interwałach średnia prognoza uzyskana w tym artykule i pokazana w następujący sposób: Pierwszym krokiem jest obliczenie E t. E t 2. E t, E t Y t-act. a następnie podsumować je w następujący sposób: odchylenia, MAD, MSE, MAPE i RMSE można obliczyć w następujący sposób: Te same obliczenia są teraz wykonywane, aby obliczyć Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE dla 3-przedziałowej prostej średniej ruchomej. Te same obliczenia są teraz wykonywane, aby obliczyć Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE dla 6-przedziałowej prostej średniej kroczącej. Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE są podsumowane dla prostych średnich kroczących z 2 interwałami, 3 interwałami i 6 interwałami w następujący sposób. Prosta średnia ruchoma z trzema przedziałami jest modelem, który najbardziej pasuje do rzeczywistych danych. 160 Excel Master Series Blog Directory Tematy statystyczne i artykuły w każdym temacie Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty przy realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących przy najniższym koszcie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne porady dotyczące każdego aspektu obsługi programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty przy realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących przy najniższym koszcie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne wskazówki dotyczące każdego aspektu działania programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących przy najniższym koszcie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne porady dotyczące każdego aspektu obsługi programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Jest to pełny, łatwy do opanowania kurs MBA z zakresu statystyki biznesowej, natychmiastowy, bezwzględny, bez pytań, gwarancja zwrotu pieniędzy, jeśli nie jest CAŁKOWITA, 100 zadowolonych. In Other Words, Any Any Excel Master Series eManual, które kupiłeś tutaj, nie zawiera instrukcji, które są CRYSTAL CLEAR i EASY TO ZROZUMIEĆ, otrzymasz wszystkie swoje pieniądze z powrotem natychmiast i zachować eManual. Gwarantowana Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących po najniższych kosztach. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne porady dotyczące każdego aspektu obsługi programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Jest to pełny, łatwy do opanowania kurs MBA z zakresu statystyki biznesowej, natychmiastowy, bezwzględny, bez pytań, gwarancja zwrotu pieniędzy, jeśli nie jest CAŁKOWITA, 100 zadowolonych. In Other Words, Any Any Excel Master Series eManual, które kupiłeś tutaj, nie zawiera instrukcji, które są CRYSTAL CLEAR i EASY TO ZROZUMIEĆ, otrzymasz wszystkie swoje pieniądze z powrotem natychmiast i zachować eManual. Gwarantowana Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących po najniższych kosztach. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne wskazówki dotyczące każdego aspektu działania programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Jest to pełny, łatwy do opanowania kurs MBA z zakresu statystyki biznesowej, natychmiastowy, bezwzględny, bez pytań, gwarancja zwrotu pieniędzy, jeśli nie jest CAŁKOWITA, 100 zadowolonych. In Other Words, Any Any Excel Master Series eManual, które kupiłeś tutaj, nie zawiera instrukcji, które są CRYSTAL CLEAR i EASY TO ZROZUMIEĆ, otrzymasz wszystkie swoje pieniądze z powrotem natychmiast i zachować eManual. Gwarantowana Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących po najniższych kosztach. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne porady dotyczące każdego aspektu obsługi programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Jest to pełny, łatwy do opanowania kurs MBA z zakresu statystyki biznesowej, natychmiastowy, bezwzględny, bez pytań, gwarancja zwrotu pieniędzy, jeśli nie jest CAŁKOWITA, 100 zadowolonych. In Other Words, Any Any Excel Master Series eManual, które kupiłeś tutaj, nie zawiera instrukcji, które są CRYSTAL CLEAR i EASY TO ZROZUMIEĆ, otrzymasz wszystkie swoje pieniądze z powrotem natychmiast i zachować eManual. Gwarantowana Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących po najniższych kosztach. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne porady dotyczące każdego aspektu obsługi programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Jest to pełny, łatwy do przejścia kurs MBA z zakresu statystyki biznesowej, natychmiastowy, bezwzględny, bez pytań, gwarancja zwrotu pieniędzy, jeśli nie jest CAŁKOWITA, 100 zadowolonych. In Other Words, Any Any Excel Master Series eManual, które kupiłeś tutaj, nie zawiera instrukcji, które są CRYSTAL CLEAR i EASY TO ZROZUMIEĆ, otrzymasz wszystkie swoje pieniądze z powrotem natychmiast i zachować eManual. Gwarantowana Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących po najniższych kosztach. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne porady dotyczące każdego aspektu obsługi programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver jest dokładnie taka e-instrukcja, której potrzebujesz, aby szybko zoptymalizować program Excel Solver na poziomie zaawansowanym. Jest to pełny, łatwy do przejścia kurs MBA z zakresu statystyki biznesowej, natychmiastowy, bezwzględny, bez pytań, gwarancja zwrotu pieniędzy, jeśli nie jest CAŁKOWITA, 100 zadowolonych. In Other Words, Any Any Excel Master Series eManual, które kupiłeś tutaj, nie zawiera instrukcji, które są CRYSTAL CLEAR i EASY TO ZROZUMIEĆ, otrzymasz wszystkie swoje pieniądze z powrotem natychmiast i zachować eManual. Gwarantowana Dla każdego, kto chce szybko pracować z programem Excel Solver, jest to książka dla ciebie. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver znajduje się 200-stronicowy elektroniczny podręcznik e-mail z prostymi, ale dokładnymi objaśnieniami, jak korzystać z narzędzia Excel Solver w celu rozwiązania dzisiejszych problemów związanych z optymalizacją. Zajęty zrzutami ekranu, które są połączone z łatwymi do wykonania instrukcjami, książka ta uprości wiele trudnych problemów optymalizacyjnych i sprawi, że niemal natychmiast opanujesz program Excel Solver. Oto tylko niektóre z problemów optymalizacji Solvera, które zostały całkowicie rozwiązane dzięki prostym do zrozumienia instrukcjom i zrzutom ekranowym w tym podręczniku elektronicznym: 8226 Słynny problem 8220Traveling Salesman8221 przy użyciu Solver8217s Alldifferent constraint i Solver8217s Evolutionary method, aby znaleźć najkrótszą drogę do dotrzeć do wszystkich klientów. Zapewnia to również zaawansowane korzystanie z funkcji Excel INDEX. 8226 Znany problem 8220Knapsack 8221, który pokazuje, jak optymalizować wykorzystanie ograniczonej przestrzeni, spełniając jednocześnie wiele innych kryteriów. 8226 Jak wykonać nieliniową regresję i dopasowanie krzywej do Solvera za pomocą Solver8217s GRG Nieliniowa metoda rozwiązywania. 8226 Jak rozwiązać problem 8220Cutting Stock Problem 8221 napotykany przez wiele firm produkcyjnych, które próbują określić optymalny sposób cięcia arkuszy materiału w celu zminimalizowania ilości odpadów przy jednoczesnym spełnieniu wymagań klientów. 8226 Optymalizacja portfela, aby zmaksymalizować zwrot lub zminimalizować ryzyko. 8226 Wybór inwestycji typu venture capital przy użyciu Solver8217s Ograniczenie binarne w celu maksymalizacji wartości bieżącej netto wybranych przepływów pieniężnych w roku 0. Sprytne użycie instrukcji If-Then-Else sprawia, że jest to prosty problem. 8226 Jak korzystać z Solvera, aby zminimalizować całkowity koszt zakupu i wysyłki towarów od wielu dostawców do wielu lokalizacji. 8226 Jak zoptymalizować wybór różnych maszyn produkcyjnych, aby zminimalizować koszty podczas realizacji zamówienia. 8226 Jak optymalnie przydzielić budżet marketingowy w celu wygenerowania największego zasięgu i częstotliwości lub liczby leadów przychodzących po najniższych kosztach. Optymalizacja krok po kroku Dzięki rozwiązaniu Excel Solver można uzyskać pełne instrukcje i liczne wskazówki dotyczące każdego aspektu działania programu Excel Solver. You8217ll w pełni zrozumieć raporty i dokładnie wiedzieć, jak naśladować wszystkie ustawienia Solver8217s w celu całkowitego niestandardowego wykorzystania. Ta elektroniczna instrukcja zawiera również wiele wewnętrznych porad i wskazówek dotyczących konfigurowania modelu w Excelu, aby był on tak prosty i intuicyjny, jak to tylko możliwe. Wszystkie problemy związane z optymalizacją w tej książce są rozwiązywane krok po kroku przy użyciu 6-etapowego procesu, który działa za każdym razem. Oprócz szczegółowych zrzutów ekranu i łatwych do wyjaśnienia wyjaśnień, jak rozwiązać każdy problem optymalizacyjny w książce, udostępniono łącze do pobrania skoroszytu programu Excel, w którym wszystkie problemy zostały wykonane dokładnie tak, jak są w tym podręczniku elektronicznym. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. It39s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied. In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That Youve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual. Guaranteed For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page. pdf e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today8217s most widely known optimization problems. Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e-manual: 8226 The famous 8220Traveling Salesman8221 problem using Solver8217s Alldifferent constraint and the Solver8217s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers. This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. 8226 The well-known 8220Knapsack Problem8221 which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. 8226 How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver8217s GRG Nonlinear solving method. 8226 How to solve the 8220Cutting Stock Problem8221 faced by many manufacturing companies who are trying to determine the optimal way to cut sheets of material to minimize waste while satisfying customer orders. 8226 Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. 8226 Venture capital investment selection using the Solver8217s Binary constraint to maximize Net Present Value of selected cash flows at year 0. Clever use of the If-Then-Else statements makes this a simple problem. 8226 How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. 8226 How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 8226 How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver. You8217ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver8217s settings for total custom use. This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. All of the optimization problems in this book are solved step-by-step using a 6-step process that works every time. In addition to detailed screen shots and easy-to-follow explanations on how to solve every optimization problem in the book, a link is provided to download an Excel workbook that has all problems completed exactly as they are in this e-manual. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. A Forecast Calculation Examples A.1 Forecast Calculation Methods Twelve methods of calculating forecasts are available. Większość tych metod zapewnia ograniczoną kontrolę użytkownika. Na przykład można podać wagę umieszczoną na ostatnich danych historycznych lub zakres dat danych historycznych używanych w obliczeniach. Poniższe przykłady pokazują procedurę obliczania dla każdej z dostępnych metod prognozowania, biorąc pod uwagę identyczny zestaw danych historycznych. Poniższe przykłady wykorzystują te same dane dotyczące sprzedaży z 2004 i 2005 roku, aby uzyskać prognozę sprzedaży z 2006 roku. Oprócz obliczeń prognostycznych, każdy przykład zawiera symulowaną prognozę na 2005 dla trzymiesięcznego okresu wstrzymania (opcja przetwarzania 19 3), która jest następnie używana dla procentu dokładności i średnich obliczeń bezwzględnych odchyleń (faktyczna sprzedaż w porównaniu z symulowaną prognozą). A.2 Kryteria oceny wyników prognoz W zależności od wyboru opcji przetwarzania oraz trendów i wzorców istniejących w danych sprzedaży niektóre metody prognozowania będą działać lepiej niż inne dla danego zestawu danych historycznych. Metoda prognozowania odpowiednia dla jednego produktu może nie być odpowiednia dla innego produktu. Jest również mało prawdopodobne, aby metoda prognozowania, która zapewnia dobre wyniki na jednym etapie cyklu życia produktu, pozostanie odpowiednia w całym cyklu życia. Możesz wybrać jedną z dwóch metod oceny obecnej wydajności metod prognozowania. Są to średnie bezwzględne odchylenie (MAD) i procent dokładności (POA). Obie te metody oceny wydajności wymagają historycznych danych sprzedaży dla określonego przez użytkownika okresu. Ten okres czasu nazywany jest okresem wstrzymania lub najlepiej dopasowanym okresem (PBF). Dane w tym okresie są wykorzystywane jako podstawa do rekomendowania, które z metod prognozowania mają zostać użyte do wykonania kolejnej prognozy prognozy. To zalecenie dotyczy każdego produktu i może się zmieniać z jednej generacji generowania prognozy na drugą. Obie metody prognozowania wydajności przedstawiono na stronach następujących po przykładach dwunastu metod prognozowania. A.3 Metoda 1 - Określony procent w ciągu ostatniego roku Ta metoda zwielokrotnia dane dotyczące sprzedaży z poprzedniego roku o czynnik określony przez użytkownika, na przykład 1,10 dla wzrostu o 10 lub 0,97 dla zmniejszenia o 3. Wymagana historia sprzedaży: jeden rok na obliczenie prognozy plus określona przez użytkownika liczba okresów dla oceny wydajności prognozy (opcja przetwarzania 19). A.4.1 Obliczanie prognozy Zakres historii sprzedaży do wykorzystania w obliczaniu współczynnika wzrostu (opcja przetwarzania 2a) 3 w tym przykładzie. Suma ostatnich trzech miesięcy 2005 r .: 114 119 137 370 Suma tych samych trzech miesięcy za rok poprzedni: 123 139 133 395 Obliczony współczynnik 370395 0,9367 Oblicz prognozy: styczeń, 2005 sprzedaż 128 0,9367 119,8036 lub około 120 lutego, sprzedaż 2005 117 0,9367 109,5939 lub około 110 marca, 2005 sprzedaż 115 0,9367 107,7205 lub około 108 A.4.2 Symulowane prognozy Prognoza Sumowanie trzech miesięcy 2005 roku przed okresem wstrzymania (lipiec, sierpień, wrzesień): 129 140 131 400 Suma tych samych trzech miesięcy dla poprzedni rok: 141 128 118 387 Obliczony współczynnik 400387 1,033591731 Oblicz symulowaną prognozę: październik 2004 sprzedaż 123 1,033591731 123,13178 listopad 2004 sprzedaż 139 1,033591731 143,66925 grudzień 2004 sprzedaż 133 1,033591731 137,4677 A.4.3 Procent dokładności obliczenia POA (127,13178 143,66925 137,4677) (114 119 137) 100 408 266873 370 100 110.3429 A.4.4 Średnie bezwzględne odchylenie Obliczenie MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 13,4677- 137) 3 (13.13178 24,66925 0,4677) 3 12,75624 A.5 Metoda 3 - Ostatni rok w tym roku Ta metoda kopiuje dane dotyczące sprzedaży z poprzedniego roku do następnego roku. Wymagana historia sprzedaży: jeden rok na obliczenie prognozy plus liczba okresów określonych dla oceny wydajności prognozy (opcja przetwarzania 19). A.6.1 Obliczanie prognozy Liczba okresów, które należy uwzględnić w średniej (opcja przetwarzania 4a) 3 w tym przykładzie Dla każdego miesiąca prognozy, należy uśrednić dane z poprzednich trzech miesięcy. Styczniowa prognoza: 114 119 137 370, 370 3 123.333 lub 123 lutego prognoza: 119 137 123 379, 379 3 126,333 lub 126 marca prognoza: 137 123 126 379, 386 3 128 667 lub 129 A.6.2 Symulowana prognoza Obliczanie sprzedaży w październiku 2005 r. (129 140 131) 3 133.3333 listopad 2005 sprzedaż (140 131 114) 3 128.3333 grudzień 2005 sprzedaż (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Procent dokładności Obliczanie POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Średni bezwzględny Obliczanie odchyleń MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Metoda 5 - Aproksymacja liniowa Przybliżenie liniowe oblicza trend na podstawie dwóch punktów danych historii sprzedaży. Te dwa punkty definiują prostą linię trendu rzutowaną w przyszłość. Tej metody należy używać ostrożnie, ponieważ prognozy dotyczące dalekiego zasięgu są wykorzystywane przez niewielkie zmiany w zaledwie dwóch punktach danych. Wymagana historia sprzedaży: liczba okresów uwzględnianych w regresji (opcja przetwarzania 5a) plus 1 plus liczba okresów czasu dla oceny wydajności prognozy (opcja przetwarzania 19). A.8.1 Obliczanie prognozy Liczba okresów do uwzględnienia w regresji (opcja przetwarzania 6a) 3 w tym przykładzie Dla każdego miesiąca prognozy dodaj wzrost lub spadek w określonych okresach przed okresem wstrzymania poprzedniego okresu. Średnia z poprzednich trzech miesięcy (114 119 137) 3 123.3333 Podsumowanie poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem wagi (114 1) (119 2) (137 3) 763 Różnica między wartościami 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Współczynnik ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wartość 1 RóżnicaRóżno 232 11,5 Wartość 2 Średnia - wartość1 współczynnik 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognoza (1 n) wartość1 wartość2 4 11,5 100,3333 146,333 lub 146 Prognoza 5 11,5 100,3333 157,8333 lub 158 Prognoza 6 11,5 100,3333 169 3333 lub 169 A.8.2 Symulowana prognoza obliczeń Sprzedaż w październiku 2004: Średnia z poprzednich trzech miesięcy (129 140 131) 3 133.3333 Podsumowanie poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem wagi (129 1) (140 2) (131 3) 802 Różnica między wartości 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Współczynnik (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wartość 1 Różnica Ocena 22 1 Wartość 2 Średnia - stosunek wartości1 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognoza (1 n) wartość1 wartość2 4 1 131 333 135.3333 listopad 2004 obroty Średnia z poprzednich trzech miesięcy (140 131 114) 3 128.3333 Podsumowanie poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem wagi (140 1) (131 2) (114 3) 744 Różnica między wartościami 744 - 128.3333 (1 2 3)-25,9999 Wartość 1 DifferenceRatio -25.99992 -12.9999 Value2 Average - value1 ratio 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognoza 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Grudzień 2004 sprzedaż Średnia z poprzednich trzech miesięcy (131 114 119) 3 121.3333 Podsumowanie poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem wagi ( 131 1) (114 2) (119 3) 716 Różnica między wartościami 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Wartość 1 Różnica Średnia -11.99992 -5.9999 Średnia wartość2 - wartość1 stosunek 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognoza 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 Procent dokładności Obliczanie POA (135,33 102,23 109,33) (114 119 137) 100 93,78 A.8.4 Średnie bezwzględne odchylenie Obliczenie MAD (135,33 - 114 102,23 - 119 109,93 - 137) 3 21,88 A.9 Metoda 7 - Secon d Stopień aproksymacji Regresja liniowa określa wartości a i b we wzorze prognozy Y a bX w celu dopasowania linii prostej do danych historii sprzedaży. Przybliżenie drugiego stopnia jest podobne. Jednak ta metoda określa wartości a, b i cw formule prognozy Y a bX cX2 w celu dopasowania krzywej do danych historii sprzedaży. Ta metoda może być przydatna, gdy produkt przechodzi przez etapy cyklu życia. Na przykład, gdy nowy produkt przechodzi od etapu wprowadzenia do etapu wzrostu, tendencja sprzedaży może przyspieszyć. Ze względu na termin drugiego rzędu prognoza może szybko zbliżyć się do nieskończoności lub spaść do zera (w zależności od tego, czy współczynnik c jest dodatni czy ujemny). Dlatego ta metoda jest przydatna tylko w krótkim okresie. Specyfikacja prognozy: formuły znajdują a, b i c, aby dopasować krzywą do dokładnie trzech punktów. Określasz n w opcji przetwarzania 7a, liczbę okresów czasu gromadzenia danych w każdym z trzech punktów. W tym przykładzie n 3. W związku z tym faktyczne dane dotyczące sprzedaży za okres od kwietnia do czerwca zostają połączone w pierwszy punkt, I kwartał. Od lipca do września są dodawane razem, aby utworzyć Q2, a od października do grudnia suma do Q3. Krzywa zostanie dopasowana do trzech wartości Q1, Q2 i Q3. Wymagana historia sprzedaży: 3 n okresów do obliczenia prognozy plus liczba okresów wymaganych do oceny prognozy wyników (PBF). Liczba okresów do uwzględnienia (opcja przetwarzania 7a) 3 w tym przykładzie Użyj poprzednich (3 n) miesięcy w blokach trzymiesięcznych: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Październik - grudzień) 114 119 137 370 Następny krok polega na obliczeniu trzech współczynników a, b i c, które będą użyte w formule prognozowania Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (gdzie X 1) abc (2) Q2 a bX cX2 (gdzie X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (gdzie X 3) a 3b 9c Rozwiąż te trzy równania jednocześnie, aby znaleźć b, a i c: Odejmij równanie (1) od równania (2) i rozwiń dla b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Zamień to równanie na b na równanie (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Na koniec, zamień te równania na a i b na równanie (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Metoda drugiego stopnia aproksymacji oblicza a, b, c w następujący sposób: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370 - 400) (384 - 400) 2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 od stycznia do marca Prognoza (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 w okresie od kwietnia do czerwcowej prognozy (X5): (322 425-575) 3 57,333 lub 57 w okresie od lipca do wrześniowej prognozy (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 lub 1 w okresie od października do grudnia (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Symulowane prognozy prognozy październik, listopad i grudzień, 2004 sprzedaż: I kwartał (styczeń - marzec) 360 Q2 (kwiecień - czerwiec) 384 Q3 (lipiec - wrzesień) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Procent dokładności obliczenia POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Średnie odchylenie absolutne Obliczenie MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Metoda 8 - metoda elastyczna Metoda elastyczna (procent powyżej n miesięcy wcześniej) jest podobna do metody 1, procent w ciągu ostatniego roku. Obie metody zwielokrotniają dane sprzedaży z poprzedniego okresu o czynnik określony przez użytkownika, a następnie rzutują ten wynik w przyszłość. W metodzie Procent ponad ostatnim rokiem projekcja oparta jest na danych z tego samego okresu w roku poprzednim. Metoda elastyczna dodaje możliwość określenia okresu innego niż ten sam okres w ubiegłym roku, aby zastosować ją jako podstawę do obliczeń. Współczynnik mnożenia. Na przykład określ 1,15 w opcji przetwarzania 8b, aby zwiększyć poprzednie dane historii sprzedaży o 15. Okres bazowy. Na przykład n 3 spowoduje, że pierwsza prognoza będzie oparta na danych sprzedaży w październiku 2005 r. Minimalna historia sprzedaży: określona przez użytkownika liczba okresów wstecz do okresu bazowego oraz liczba okresów wymaganych do oceny prognozy wydajności ( PBF). A.10.4 Średnie odchylenie bezwzględne Odchylenie MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Metoda 9 - Średnia ważona ruchoma Metoda ważonej średniej ruchomej (WMA) jest podobna do metody 4, średnia ruchoma (MA). Jednak w przypadku ważonej średniej ruchomej można przypisać nierówne wagi do danych historycznych. Metoda oblicza średnią ważoną ostatniej historii sprzedaży, aby uzyskać projekcję krótkoterminową. Nowszym danym zwykle przypisuje się większą wagę niż starsze dane, dzięki czemu WMA jest bardziej wrażliwa na zmiany poziomu sprzedaży. Jednak uprzedzenia prognoz i błędy systematyczne nadal występują, gdy historia sprzedaży produktu wykazuje silny trend lub sezonowe wzorce. Ta metoda sprawdza się lepiej w przypadku prognoz krótkiego zasięgu dojrzałych produktów niż produktów na etapie wzrostu lub starzenia się w cyklu życia. n liczba okresów historii sprzedaży do wykorzystania w obliczeniach prognostycznych. Na przykład, określ n 3 w opcji przetwarzania 9a, aby użyć ostatnich trzech okresów jako podstawy dla projekcji do następnego okresu czasu. Duża wartość dla n (na przykład 12) wymaga większej historii sprzedaży. Powoduje to stabilną prognozę, ale będzie wolno rozpoznawać zmiany w poziomie sprzedaży. Z drugiej strony niewielka wartość n (na przykład 3) szybciej zareaguje na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognozy mogą się tak bardzo wahać, że produkcja nie może reagować na zmiany. Waga przypisana do każdego z okresów danych historycznych. Przypisane wagi muszą wynosić 1,00. Na przykład, gdy n 3, przypisz wagi 0,6, 0,3 i 0,1, a najnowsze dane otrzymają największą wagę. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus liczba okresów wymaganych do oceny prognozy wyników (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Metoda 10 - Wygładzanie liniowe Ta metoda jest podobna do metody 9, ważona średnia ruchoma (WMA). Jednak zamiast arbitralnie przypisywać wagi do danych historycznych, stosuje się formułę, aby przypisać wagi, które zmniejszają się liniowo i sumują się do 1,00. Następnie metoda oblicza średnią ważoną ostatniej historii sprzedaży, aby uzyskać projekcję krótkoterminową. As is true of all linear moving average forecasting techniques, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns. Ta metoda sprawdza się lepiej w przypadku prognoz krótkiego zasięgu dojrzałych produktów niż produktów na etapie wzrostu lub starzenia się w cyklu życia. n liczba okresów historii sprzedaży do wykorzystania w obliczeniach prognostycznych. Jest to określone w opcji przetwarzania 10a. Na przykład, podaj n 3 w opcji przetwarzania 10b, aby użyć ostatnich trzech okresów jako podstawy dla projekcji do następnego okresu czasu. System automatycznie przydzieli wagę do danych historycznych, które zmniejszają się liniowo i sumują się do 1,00. Na przykład, gdy n 3, system przydzieli wagi o wartości 0,5, 0,3333 i 0,1, przy czym najnowsze dane odbierają największą wagę. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus liczba okresów wymaganych do oceny prognozy wyników (PBF). A.12.1 Obliczanie prognozy Liczba okresów do uwzględnienia w średniej wygładzania (opcja przetwarzania 10a) 3 w tym przykładzie Współczynnik dla jednego okresu przed 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Współczynnik dla dwóch okresów przed 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Stosunek dla trzech okresów przed 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Stycznia prognoza: 137 0.5 119 13 114 16 127.16 lub 127 lutego prognoza: 127 0.5 137 13 119 16 129 Prognoza marcowa: 129 0,5 127 13 137 16 129.666 lub 130 A.12.2 Obliczona symulacja Prognoza sprzedaży w październiku 2004 129 16 140 26 131 36 133,6666 listopad 2004 sprzedaż 140 16 131 26 114 36 124 grudzień 2004 sprzedaż 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Procent dokładności Obliczanie POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Średnie bezwzględne odchylenie Obliczenie MAD (133,6666 - 114 124 - 119 119 33333 - 137) 3 14.1111 A.13 Metoda 11 - Wygładzanie wykładnicze Ta metoda jest podobna do Metody 10, Wygładzanie liniowe. W liniowym wygładzaniu system przypisuje wagi do danych historycznych, które zmniejszają się liniowo. W wygładzaniu wykładniczym system przypisuje wagi, które rozkładają się wykładniczo. The exponential smoothing forecasting equation is: Forecast a(Previous Actual Sales) (1 - a) Previous Forecast The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period. a jest wagą stosowaną do rzeczywistej sprzedaży za poprzedni okres. (1 - a) to waga zastosowana do prognozy dla poprzedniego okresu. Valid values for a range from 0 to 1, and usually fall between 0.1 and 0.4. Suma wag wynosi 1,00. a (1 - a) 1 Należy przypisać wartość stałej wygładzania, a. Jeśli nie przypiszesz wartości stałej wygładzania, system oblicza założoną wartość na podstawie liczby okresów historii sprzedaży określonych w opcji przetwarzania 11a. stała wygładzania używana do obliczenia wygładzonej średniej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży. Poprawne wartości dla zakresu od 0 do 1. n zakres danych historii sprzedaży do uwzględnienia w obliczeniach. Zasadniczo dane rocznej historii sprzedaży wystarczają do oszacowania ogólnego poziomu sprzedaży. W tym przykładzie wybrano małą wartość n (n 3) w celu zmniejszenia ręcznych obliczeń wymaganych do zweryfikowania wyników. Wygładzanie wykładnicze może generować prognozę na podstawie zaledwie jednego historycznego punktu danych. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus liczba okresów wymaganych do oceny prognozy wyników (PBF). A.13.1 Obliczanie prognozy Liczba okresów obejmujących średnią wygładzającą (opcja przetwarzania 11a) 3 i współczynnik alfa (opcja przetwarzania 11b) puste w tym przykładzie współczynnik dla najstarszych danych sprzedaży 2 (11) lub 1, gdy określono alfa czynnik dla 2. najstarszych danych dotyczących sprzedaży 2 (12) lub alfa, gdy alfa jest określony jako czynnik dla 3. najstarszych danych dotyczących sprzedaży 2 (13) lub alfa, gdy alfa jest określony jako czynnik dla najnowszych danych dotyczących sprzedaży 2 (1n) , lub alfa, gdy alfa jest określone w listopadzie Sm. Śr. a (październik bieżący) (1 - a) październik Sm. Śr. 1 114 0 0 114 grudnia Sm. Śr. a (listopad bieżący) (1 - a) listopad Sm. Śr. 23 119 13 114 117.3333 styczeń Prognoza a (grudzień bieżący) (1 - a) grudzień Sm. Śr. 24 137 24 117.3333 127.16665 lub 127 lutego Prognoza Prognoza styczniowa 127 Prognoza marcowa Prognoza Styczeń 127 A.13.2 Symulowana Prognoza Prognoza Lipiec, 2004 Sm. Śr. 22 129 129 August Sm. Śr. 23 140 13 129 136.3333 Wrzesień Sm. Śr. 24 131 24 136.3333 133.6666 październik, 2004 sprzedaż wrzesień Sm. Śr. 133.6666 Sierpień, 2004 Sm. Śr. 22 140 140 Wrzesień Sm. Śr. 23 131 13 140 134 Październik Sm. Śr. 24 114 24 134 124 Listopad, 2004 sprzedaż Sep Sm. Śr. 124 września 2004 Sm. Śr. 22 131 131 październik Sm. Śr. 23 114 13 131 119.6666 Listopad Sm. Śr. 24 119 24 119.6666 119.3333 Grudzień 2004 sprzedaż wrzesień Sm. Śr. 119.3333 A.13.3 Procent dokładności obliczenia POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Obliczenie średniej bezwzględnej odchylenia MAD (133,6666 - 114 124 - 119 113,333 - 137) 3 14,1111 A.14 Metoda 12 - Wygładzanie wykładnicze z trendem i sezonowością Ta metoda jest podobna do metody 11, wygładzanie wykładnicze, w której obliczana jest wygładzona średnia. Jednak metoda 12 zawiera również termin w równaniu prognostycznym, aby obliczyć wygładzony trend. Prognoza składa się z wygładzonej wartości uśrednionej, skorygowanej o liniowy trend. Po określeniu w opcji przetwarzania prognoza dostosowana jest również do sezonowości. stała wygładzania używana do obliczenia wygładzonej średniej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży. Poprawne wartości dla alfa mieszczą się w zakresie od 0 do 1. b stała wygładzająca stosowana do obliczania wygładzonej średniej dla składnika trendu prognozy. Prawidłowe wartości dla zakresu beta od 0 do 1. To, czy indeks sezonowy jest stosowany do prognozy aib, są od siebie niezależne. Nie muszą dodawać do wersji 1.0. Minimum required sales history: two years plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). Metoda 12 wykorzystuje dwa równania wygładzania wykładniczego i jedną prostą średnią do obliczenia wygładzonej średniej, wygładzonego trendu i prostego średniego czynnika sezonowego. A.14.1 Obliczanie prognozy A) Wykładniczo wygładzona średnia MAD (122,81 - 114 133,13 - 119 135,33 - 137) 3 8,2 A.15 Ocena prognoz Możesz wybrać metody prognozowania, aby wygenerować aż 12 prognoz dla każdego produktu. Każda metoda prognozowania prawdopodobnie stworzy nieco inną projekcję. When thousands of products are forecast, it is impractical to make a subjective decision regarding which of the forecasts to use in your plans for each of the products. System automatycznie ocenia wydajność dla każdej wybranej metody prognozowania i dla każdej z prognozowanych produktów. Możesz wybrać między dwoma kryteriami wydajności, średnim odchyleniem bezwzględnym (MAD) i procentem dokładności (POA). MAD jest miarą błędu prognozy. POA jest miarą tendencji prognozowania. Obie te techniki oceny wydajności wymagają rzeczywistych danych historii sprzedaży dla określonego przez użytkownika okresu. Ten okres najnowszej historii nazywany jest okresem wstrzymania lub okresami najlepiej pasującymi (PBF). Aby zmierzyć wydajność metody prognozowania, użyj formuł prognozy do symulacji prognozy historycznego okresu wstrzymania. Zazwyczaj występują różnice między rzeczywistymi danymi sprzedaży a symulacją prognozy okresu wstrzymania. Jeśli wybrano wiele metod prognozowania, ten sam proces występuje dla każdej metody. Wiele prognoz jest obliczanych na okres wstrzymania i porównywane ze znaną historią sprzedaży w tym samym okresie. Metoda prognozowania zapewniająca najlepsze dopasowanie (dopasowanie) między prognozą a faktyczną sprzedażą w okresie wstrzymania jest zalecana do wykorzystania w Twoich planach. To zalecenie jest specyficzne dla każdego produktu i może zmieniać się z jednej generacji generowania prognozy na drugą. A.16 Średnie bezwzględne odchylenie (MAD) MAD jest średnią (lub średnią) wartości bezwzględnych (lub wielkości) odchyleń (lub błędów) między danymi rzeczywistymi a prognozowanymi. MAD jest miarą średniej wielkości oczekiwanych błędów, biorąc pod uwagę metodę prognozowania i historię danych. Ponieważ w obliczeniach wykorzystywane są wartości bezwzględne, błędy dodatnie nie eliminują błędów ujemnych. Porównując kilka metod prognozowania, ten z najmniejszym MAD okazał się najbardziej niezawodny dla tego produktu w tym okresie wstrzymania. Kiedy prognoza jest obiektywna, a błędy są normalnie rozłożone, istnieje prosta matematyczna zależność między MAD i dwoma innymi wspólnymi miarami rozkładu, odchylenie standardowe i błąd średniej kwadratowej: A.16.1 Procent dokładności (POA) Procent dokładności (POA) jest miara błędu prognozy. When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise. Gdy prognozy są konsekwentnie niskie, zapasy są zużywane, a obsługa klienta spada. Prognoza, która jest o 10 jednostek za niska, a następnie o 8 jednostek za wysoka, a następnie o 2 jednostki za wysoka, byłaby obiektywną prognozą. Dodatni błąd 10 jest anulowany przez błędy ujemne z 8 i 2. Błąd Aktualne - Prognoza Kiedy produkt może być przechowywany w ekwipunku, a gdy prognoza jest bezstronna, można zastosować niewielką ilość zapasów bezpieczeństwa w celu buforowania błędów. W tej sytuacji nie jest tak ważne, aby wyeliminować błędy prognozy, ponieważ jest to generowanie bezstronnych prognoz. However in service industries, the above situation would be viewed as three errors. Usługa będzie miała niedobór personelu w pierwszym okresie, a następnie przepracowała w ciągu dwóch kolejnych okresów. W usługach wielkość błędów prognozy jest zwykle ważniejsza niż prognoza błędu. Sumowanie w okresie wstrzymania pozwala dodatnim błędom na anulowanie błędów ujemnych. Kiedy łączna wartość faktycznej sprzedaży przekracza łączną prognozę sprzedaży, stosunek ten jest większy niż 100. Oczywiście niemożliwe jest, aby było więcej niż 100 poprawnych. Gdy prognoza jest nieobciążona, stosunek POA wyniesie 100. Dlatego bardziej pożądane jest, aby była ona 95 dokładniejsza niż dokładność 110. The POA criteria select the forecasting method that has a POA ratio closest to 100. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. I have to calculate the MAD (Mean Absolute Deviation) for this problem. Can someone help I have to calculate the MAD (Mean Absolute Deviation) for this problem. Can someone help The data includes Year 1, 2, 3 ,4 ,5 Mileage 3,000, 4,000, 3,400, 3,800, and 3,700 If a 2-year moving average is used to make the forecast, the MAD based of this (ANSWER) miles (round your response to a whole number.) (Hint: You will have only3 years of matched data.) I039m so confused with MAD problems at the moment I039ve given up and hope some math genius is online to help me lol pleeeease. Add your answer Report Abuse Additional Details If you believe your intellectual property has been infringed and would like to file a complaint, please see our CopyrightIP Policy Report Abuse Additional Details If you believe your intellectual property has been infringed and would like to file a complaint, please see our CopyrightIP Policy
No comments:
Post a Comment