Excel Gleitende Durchschnittliche Trendlinienformel

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. Gefällt Ihnen diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleTrendline Dieses Beispiel lehrt Ihnen, wie Sie eine Trendlinie zu einem Diagramm in Excel hinzufügen. 1. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenreihe, und klicken Sie dann auf Trendlinie hinzufügen. 2. Wählen Sie einen Trend - / Regressionstyp. Klicken Sie auf Linear. 3. Geben Sie die Anzahl der Perioden an, die in die Prognose aufzunehmen sind. Geben Sie 3 in das Feld Weiterleiten ein. 4. Überprüfen Sie quotDisplay-Gleichung auf chartquot und quotDisplay R-squared-Wert auf chartquot. Erläuterung: Excel verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um eine Linie zu finden, die am besten zu den Punkten passt. Der R-Quadrat-Wert entspricht 0,9295, was gut passt. Je näher 1 ist, desto besser passt sich die Linie an die Daten an. Die Trendlinie gibt Ihnen eine Idee, welche Richtung der Umsatz geht. In der Periode 13 können Sie einen Umsatz von fast 120 erreichen. Sie können dies anhand der Gleichung überprüfen. Y 7,7515 13 18,267 119,0365. Möchten Sie diese Website freigeben? Teilen Sie diese Seite auf GoogleAdd, ändern Sie oder entfernen Sie eine Trendlinie in einem Diagramm. Erfahren Sie mehr über die Prognose und die Darstellung von Trends in den Diagrammen. Trendlinien werden verwendet, um Trenddaten grafisch darzustellen und Probleme bei der Vorhersage zu analysieren. Eine solche Analyse wird auch Regressionsanalyse genannt. Durch die Verwendung der Regressionsanalyse können Sie eine Trendlinie in einem Diagramm über die tatsächlichen Daten hinaus ausdehnen, um zukünftige Werte vorherzusagen. Beispielsweise verwendet das folgende Diagramm eine einfache lineare Trendlinie, die zwei Quartale prognostiziert, um klar einen Trend zu steigenden Umsätzen zu zeigen. Tipps Sie können auch einen gleitenden Durchschnitt erstellen, der Schwankungen in den Daten glättet und das Muster oder den Trend deutlicher zeigt. Wenn Sie ein Diagramm oder eine Datenreihe ändern, so dass es beispielsweise die zugehörige Trendlinie nicht mehr unterstützen kann, indem Sie den Diagrammtyp in ein 3D-Diagramm ändern oder die Ansicht eines PivotChart-Berichts oder eines zugeordneten PivotTable-Berichts ändern, wird die Trendlinie nicht mehr angezeigt Auf dem Diagramm. Für Zeilendaten ohne Diagramm können Sie AutoFill oder eine der statistischen Funktionen wie GROWTH () oder TREND () verwenden, um Daten für am besten passende lineare oder exponentielle Zeilen zu erstellen. Den richtigen Trendline-Typ für Ihre Daten auswählen Wenn Sie in Microsoft Office Excel eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzufügen möchten, können Sie einen dieser sechs verschiedenen Trend - oder Regressionstypen wählen: lineare Trendlinien, logarithmische Trendlinien, Polynom-Trendlinien, Power-Trendlinien, exponentiell Trendlinien oder gleitende durchschnittliche Trendlinien. Die Art der Daten, die Sie festlegen, die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-squared-Wert auf oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten passen, berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Wenn Sie möchten, können Sie diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen. Lineare Trendlinien Eine lineare Trendlinie ist eine am besten passende gerade Linie, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Linie ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Im folgenden Beispiel illustriert eine lineare Trendlinie, dass die Verkäufe von Kühlschränken über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen sind. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Logarithmische Trendlinien Eine logarithmische Trendlinie ist eine am besten passende gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn die Änderungsrate der Daten schnell zunimmt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann sowohl negative als auch positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das prognostizierte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum zu veranschaulichen, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Polynom-Trendlinien Eine Polynom-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es eignet sich zum Beispiel für die Analyse von Gewinnen und Verlusten über einen großen Datensatz. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Eine Ordnung 2 Polynom-Trendlinie hat in der Regel nur einen Hügel oder Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Ordnung 4 hat in der Regel bis zu drei Hügeln oder Tälern. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynom-Trendlinie (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch zu erläutern. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Leistung Trendlinien Eine Leistung Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die mit Datensätzen, die Messungen, die mit einer bestimmten Rate, zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen zu erhöhen vergleichen. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Zeichnen der Distanz in Metern pro Sekunde dargestellt. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Exponentielle Trendlinien Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Raten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt zu veranschaulichen, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Gleitende durchschnittliche Trendlinien Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet die Fluktuationen der Daten, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (von der Periode Option), mittelt diese und verwendet den Durchschnittswert als ein Punkt in der Linie. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Anzahl der über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauften Häuser. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie auf einer Datenreihe, auf die Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten, auf einer unstacked, 2-D-, Bereichs-, Balken-, Spalten-, Linien-, Lager-, xy - (Scatter-) oder Blasendiagramm Um die Datenreihe aus einer Liste von Diagrammelementen auszuwählen: Klicken Sie auf eine beliebige Stelle im Diagramm. Dadurch werden die Diagrammtools angezeigt. Hinzufügen des Designs. Layout . Und Format-Registerkarten. Klicken Sie auf der Registerkarte Format in der Gruppe Aktuelle Auswahl auf den Pfeil neben dem Diagrammelemente-Feld, und klicken Sie dann auf das Diagrammelement, das gewünscht wird. Hinweis: Wenn Sie ein Diagramm mit mehr als einer Datenreihe auswählen, ohne eine Datenreihe auszuwählen, zeigt Excel das Dialogfeld Trendlinie hinzufügen an. Klicken Sie im Listenfeld auf die gewünschte Datenreihe, und klicken Sie dann auf OK. Klicken Sie auf der Registerkarte Layout in der Gruppe Analysis auf Trendline. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus: Klicken Sie auf eine vordefinierte Trendline-Option, die Sie verwenden möchten. Hinweis: Dies gilt für eine Trendlinie, ohne dass Sie bestimmte Optionen auswählen können. Klicken Sie auf Weitere Trendlinienoptionen. Und dann in der Kategorie Trendlinienoptionen unter Trend - / Regressionstyp. Klicken Sie auf die Art der Trendlinie, die Sie verwenden möchten. Wie Trend-Analyse in Excel Trend-Analyse ist die Übernahme der Vergangenheit Daten und mit ihm, um zukünftige Ergebnisse zu projizieren. Microsoft Excel bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Daten in Diagrammform anzuzeigen, und fügen Sie dann eine oder mehrere Trendlinien hinzu, um zu projizieren, wie die Daten in Zukunft erscheinen könnten. Die folgenden Schritte gliedern die Trendanalyse in Excel 2003, 2007 und 2010. Schritte Bearbeiten Methode Eine von drei: Erstellen der Diagrammbearbeitung Geben Sie die Daten in Ihre Excel-Kalkulationstabelle ein. Sie sollten genügend Daten haben, um eine angemessene Zeitspanne, z. B. zwei Jahre oder länger, abzudecken. Sie sollten auch konsistente Intervalle wie wöchentliche, monatliche oder jährliche Einträge haben. Wenn Sie fehlende Daten für einen bestimmten Zeitraum, können Sie eine vernünftige Schätzung auf der Grundlage der Zahlen, die Sie haben interpolieren. Zum Beispiel, wenn youre fehlende Aprils Umsatz und Sie haben einen Umsatz von 200 für Februar, 250 für März, 350 für Mai und 400 für Juni, können Sie vernünftigerweise schließen, dass Aprils Umsatz 300 und geben Sie diese Zahl. Ebenso, wenn Sie die Zahlen für das Vorjahr haben und beachten, dass diese Jahre Umsatz um rund 10 Prozent höher als in den letzten Jahren und Sie haben letzte Aprils Zahlen, aber nicht dieses Aprils, können Sie eine Zahl für diesen April 10 Prozent höher als die Abbildung, die Sie für letztes Jahr haben. Können Sie bitte wikiHow auf die Whitelist für Ihren Anzeigenblocker setzen wikiHow setzt auf Anzeigengeld, um Ihnen unsere freien How-to Führer zu geben. Lernen wie . Wählen Sie die Daten aus, die Sie in das Diagramm aufnehmen möchten. Sie können die Daten entweder mit der Maus auswählen oder indem Sie eine einzelne Zelle auswählen und gleichzeitig die Tasten Strg und A drücken, um alle benachbarten Zellen mit Daten auszuwählen. Rufen Sie die Diagrammfunktion auf. Während Excel bietet eine Reihe von Chart-Optionen, youll wollen Sie ein Liniendiagramm für Ihre Trendlinie. Klicken Sie in Excel 2003 in dem Menü Einfügen auf Diagramm. Klicken Sie auf die Registerkarte Standardtypen, wählen Sie Linie unter Diagrammtyp, und klicken Sie dann auf Fertig stellen. Klicken Sie in Excel 2007 und 2010 auf die Registerkarte Einfügen, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Dropdown-Schaltfläche im Abschnitt Charts des Menüfensters Einfügen. Wählen Sie aus den angezeigten Optionen das gewünschte Liniendiagramm aus. Entfernen Sie ggf. die Diagrammlegende. Die Diagrammlegende erklärt, welche Farben für welchen Dataset in der Tabelle stehen. Das Entfernen der Legende bietet mehr Platz für das Diagramm selbst. Um die Legende in Excel 2003 zu entfernen, klicken Sie in der Symbolleiste Diagramm auf die Schaltfläche Legende. Um die Legende in Excel 2007 oder 2010 zu entfernen, klicken Sie auf die Legend-Dropdown-Schaltfläche in der Gruppe Labels in der Menüleiste des Layouts und wählen Sie Keine aus. Klicken Sie auf das Diagramm. Dies zeigt die Menüs oder Menü-Registerkarten an, die Sie auf Excels trendline features zugreifen müssen. In Excel 2003 wird das Menü Diagramm angezeigt. In Excel 2007 und 2010 werden die Registerkarten Design, Layout und Format angezeigt. Wählen Sie die Datenreihe aus, für die Sie eine Trendlinie haben möchten. Dies ist nur erforderlich, wenn Sie mehr als eine Datenreihe in Ihrem Diagramm haben. Sie können die Datenreihe auswählen, indem Sie ihre Linie im Diagramm anklicken. Mit Excel 2007 und 2010 können Sie auch die Serie aus der Dropdown-Liste oben im Bereich "Aktuelle Auswahl" des Menüs "Layout" auswählen. Wenn Sie keine Serie auswählen, fordert Excel Sie für die Reihe auf, sobald Sie eine Trendlinie zu Ihrem Diagramm anwenden. Greifen Sie auf die Trendlinie zu. Klicken Sie in Excel 2003 im Menü Diagramm auf Trendlinie hinzufügen. Dadurch wird das Dialogfeld Trendlinie hinzufügen angezeigt. Klicken Sie in Excel 2007 und 2010 auf die Trendline-Dropdown-Schaltfläche in der Analysis-Gruppe der Menüleiste des Layouts. Wählen Sie die gewünschte Trendlinie aus. Welche Art von Trendlinie Sie benötigen, hängt davon ab, wie Sie Ihre Daten analysieren möchten. Eine Auswahl der Trendline-Typen finden Sie unter Auswählen der richtigen Trendlinie. Klicken Sie in Excel 2003s Add Trendline-Dialogfeld, klicken Sie auf die Registerkarte Typ des Dialogfelds Trendlinie hinzufügen und wählen Sie die Trendline-Registerkarte aus der Liste Trend / Regression. Wählen Sie in Excel 2007 und 2010 den Typ der Trendlinie aus der Dropdown-Liste Trendline. Wenn Sie die gewünschte Trendlinie nicht sehen, klicken Sie auf Weitere Trendlinienoptionen, um sie im Bereich "Trendlinienoptionen" im Dialogfeld "Trendlinie formatieren" auszuwählen. Stellen Sie die Reichweite, die Sie prognostizieren möchten. Sie können einen Trend vorwärts, rückwärts oder beides projizieren. Klicken Sie in Excel 2003 auf die Registerkarte Optionen im Dialogfeld Trendlinie hinzufügen, und geben Sie eine Zahl im Feld Weiterleiten des Bereichs Vorhersage ein, um einen Trend nach vorne zu projizieren. (Um einen Trend rückwärts zu projizieren, geben Sie im Feld Rückwärts eine Zahl ein.) Wählen Sie in Excel 2007 und 2010 in der Dropdown-Liste Trendline die Option Weitere Trendlinienoptionen aus, um das Dialogfenster Trendlinie formatieren aufzurufen und eine Zahl im Feld Vorwärts einzugeben Einen Trend voranbringen. Zeigen Sie den R-Quadrat-Wert an, falls gewünscht. Der R-Quadrat-Wert gibt an, wie eng Ihre Trendlinie Ihren Daten folgt, je näher der Wert auf 1 liegt, je näher er Ihren Daten folgt. Um diesen Wert anzuzeigen, markieren Sie die Option R-squared-Wert anzeigen im Chart-Feld. Sie können den R-squared-Wert an einen anderen Speicherort in dem Diagramm verschieben, indem Sie darauf klicken, um einen Satz von Größengriffen anzuzeigen. Bewegen Sie den Cursor, bis er zu einem 4-köpfigen Pfeil wechselt, halten Sie dann die linke Maustaste gedrückt und ziehen Sie den Wert an eine neue Position. Vielleicht möchten Sie einige der unten beschriebenen Trendline-Typen ausprobieren, um herauszufinden, welche Trendlinie am besten zu Ihren Daten passt. Wie zu tun Common Ratio Analyse der Finanzen Wie zu berechnen Slope und Abschnitte einer Zeile Wie Subtrahieren in Excel Wie man ein Kreisdiagramm in Excel Wie zu reduzieren Größe von Excel-Dateien So analysieren Sie eine Hyperbel Wie man ein Balkendiagramm in Excel So erstellen Sie eine Tabelle in Excel Wie analysieren Sie eine Ellipse So erwerben Sie eine konische Helix mit Spheroids Bild in ExcelSeptember 11, 2016 Announcement58 Willkommen im aktualisierten Office-Forum Wirksam am 10. September, Office, Office für Mac und Office 365 für Business-Foren Werden in einer neuen, einzigen Office-Forum-Kategorie konsolidiert. Wir freuen uns, dass diese Änderung die Community-Unterstützung für alle Office-Kunden vereinfacht, unabhängig von der Version oder der Abonnementmethode. Neben der Konsolidierung der Foren wurden die Forenthemen der Office-Kategorie zunächst durch Dienste, Anwendungen und Schlüsselthemen, danach durch Plattform oder Gerät und schließlich durch Office-Version gegliedert. Möchten Sie mehr über diese Änderungen erfahren? Sehen Sie sich dieses Video an. Überprüfen Sie die FAQ. Oder sich dem Gespräch im Forum der Community Participation Centre anzuschließen. Wir freuen uns auf Ihr Büro Fragen, Teilnahme und Know-how in diesem neuen Forum. Forum Themen in begrenzten Sprachen. Berechnen eines gewichteten Trends Ich habe eine Datentabelle (Jan-Dec), wo monatliche Daten werden am Ende eines jeden Monats ausgefüllt werden. Darunter habe ich eine YTD-Tabelle, die einfach die Werte aus der monatlichen Tabelle summiert. Für Monate, die noch nicht vergangen sind, möchte ich eine Projektion einfügen, möglicherweise mit der TREND-Funktion, aber ich kann es nicht ganz tun, was ich will (ein gewichteter Trend) zu tun. So ist zum Beispiel TREND ((D16: G16), (D1: G1), H1) die Standard-Trendformel. Allerdings, Id wie die neueren Werte proportional mehr Einfluss auf die endgültige Projektion so, wenn ich 4 Datenpunkte haben, vielleicht ist der letzte Datenpunkt gewichtet x4, der vorhergehende Punkt x3, der vorhergehende Punkt x2, und der ursprüngliche Punkt nur x1 . Ich versuchte das Einfügen mehrerer Bereiche in die Trendformel, war aber nicht erfolgreich. Irgendwelche Ideen auf dem besten Weg, um dies zu tun 1 Person hatte diese Frage Missbrauch Geschichte Ich schrieb: gt Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen und Sie wünschen erzogenen Rat, gt es nützlich sein, wenn Sie einige historische Daten, idealerweise für gt mindestens die Periode Die Sie prognostizieren möchten. Keith schrieb zuvor: Zum Beispiel, wenn ich mit einem einfachen Beispiel von Jan: 2, Feb. 12, März 3. Die Prognose verwendet lineare Regression, um mir ein endgültiges Ergebnis von 6.7. Es ist unrealistisch zu prognostizieren, basierend auf 3 Datenpunkten. Du kannst es schaffen. Aber erwarten Sie nicht, dass die Prognose genau ist. Es ist unre - listisch, einen gleitenden Durchschnitt auf nur drei Datenpunkten auszuweiten. Bei den meisten reduziert sich dies auf 2 gemittelte Datenpunkte, die ein Segment jeder Art von Trendlinie sein kann. Seien Sie der Erste, der dieses Produkt bewertet hat Hilfe Missbrauch melden Keith hat geschrieben: Die allgemeine Philosophie der gewichteten Durchschnitt ist richtig, aber das Problem mit der Verwendung ist es, dass es nicht eine echte Projektion vorstellen kann ein Szenario, wo Jan1, Feb2, Mar3 dann (gewichtet oder ungewichtet , Würden sie in diesem Fall dasselbe sein) erwarten, dass Apr 4 ist, wohingegen ein gewichteter Durchschnitt noch weniger als 3 betragen würde. Es gibt viele Möglichkeiten, Trends zu prognostizieren, zum Beispiel linear (TREND, FORECAST), exponentiell oder logarithmisch usw Ein (gewichteter) gleitender Durchschnitt ist nur eine andere Methode. Welcher Prognosetrend zu verwenden ist, ist eine subjektive Entscheidung. Idealerweise basiert sie auf historischen Trends, die mindestens den gleichen Zeitraum abdecken, für den Sie prognostizieren möchten. IMHO, ein (gewichteter) gleitender Durchschnitt sollte verwendet werden, um Kurven zu glätten - verringern Sie den Effekt der Stöße in den Daten. Ich stimme mit Ihnen überein: Es handelt sich nicht um eine Prognosemethode, IMHO. Ich war nur die Bereitstellung, was Sie gefragt. Sie schrieb: gt Ein weiterer möglicher Ansatz ist, ich kann eine Hilfstabelle (oder UDF), gt und führen Sie die Trendlinie für jeden Bereich von Daten. Und führen Sie einen gewichteten gt-Durchschnitt dieser Abhänge aus, und berechnen Sie dann den nächsten Datenpunkt aus gt, der gewichteten Steilheitswert. Ich denke, Sie fragen jetzt die richtige Frage, nämlich: wie können Sie ein Prognosemodell, das ich mit 12 oder mehr Monaten der Daten beginnen würde. Ich würde grafisch die Daten und sehen, ob es eine Standard (oder Nicht-Standard) Trendlinie, die die historischen Daten passt. Zuerst würde ich mit den Standard-Trendlinien, die der Excel-Diagramm-Assistent bietet, so weit wie möglich halten. Und ja, könnte es sinnvoll sein, die Daten in Teilperioden aufzuschneiden, jeweils mit einer eigenen Trendlinie. Ich glaube, jede Subperiode muss eine separate Datenreihe im Diagramm-Assistenten sein. Offensichtlich wäre es vorzuziehen, diese Komplikation zu vermeiden, wenn möglich. Wenn nützlich, würde ich einen (gewichteten) gleitenden Durchschnitt auf die historischen Daten anwenden, nicht auf die Trendline-Daten. Mit anderen Worten, ich würde grafisch die gleitenden durchschnittlichen Datenpunkte, dann passen Sie eine Trendlinie zu ihnen. Sobald Sie eine geeignete tendline (hoffentlich linear, exponentiell, logarithmisch oder Macht) finden, können wir Formeln und Funktionen besprechen. Sie können mit der Formel-Option beginnen, die im Diagramm-Assistenten angezeigt wird, um die Formel anzuzeigen. (Anmerkung: Es ist oft verlockend, eine hochgradige Polynom-Trendlinie zu verwenden, die historische Daten von 6 oder 7 Datenpunkten oder weniger passt. Das ist meist irreführend, wie Sie sehen werden, indem Sie die Trendlinie weiterleiten Sind viele historische Trends, die nicht durch die simpistischen Trendlinienoptionen des Diagrammassistenten dargestellt werden können. Sie benötigen möglicherweise ein stochastisches Modell, z. B. Monte-Carlo-Simulation. Es gibt mehr als eine Möglichkeit, dies zu tun, wie gut. Hinweis: Nehmen Sie keine normale Verteilung an, es sei denn, historische Daten deuten darauf hin. Die Prognose ist genauso eine Kunst, wie sie vielleicht eine Wissenschaft ist. Es ist bedauerlich, dass Excel (Lotus) seine lineare Trendfunktion FORECAST aufruft. Viele Menschen sehen das und denken, dass es die richtige Funktion ist, ohne die historischen Daten zuerst anzusehen. Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen und Sie eine gebildete Beratung wünschen, ist es nützlich, wenn Sie einige historische Daten, idealerweise für mindestens die Zeitspanne, die Sie prognostizieren möchten gebucht. Andernfalls können wir Ihnen nur ein smorgasbord von Methoden zur Verfügung stellen, die Sie überwältigen und täuschen. Seien Sie der erste Person, um diese hilfreiche I Havent bestätigt dies noch über lange Berechnung, aber ich vermute, dass wird mir ähnliche Ergebnisse zu TREND, und ich kann es auch nicht, um mehrere, diskontinuierliche Bereiche als Parameter zu nehmen. Zum Beispiel, wenn ich mit einem einfachen Beispiel von Jan. 2, Feb. 12, 3. März. Vorhersage verwendet lineare Regression, um mir ein endgültiges Ergebnis von 6.7. Wenn ich die Gewichtung so schief ließe, dass der jüngste Datenpunkt die Prognose am stärksten beeinflusst hat, dann könnte der erste Datenpunkt nahezu vernachlässigbar klein sein, also erwarten wir, dass die Ergebnisse den endgültigen Wert viel näher an (und möglicherweise kleiner als) erreichen ) 3. Wenn ich diese Gewichtung mit einer Daten-Serie emulieren: die Prognose kommt über 3,5 (Im noch nicht sicher, dass dies ist, was ich suche) Aber um zu emulieren, dass aus meinem Datensatz (ohne die eingebetteten Duplikate), Id müssen anpassen Die Formel, die nur die ursprünglichen Daten: auf etwas wie Ich kann wahrscheinlich beenden nach diesem Pfad, da es scheint nicht ein gewichtetes Ergebnis liefern, aber auch so wäre es problematisch, da diese Syntax funktioniert nicht, und jede Zelle würde gebaut werden müssen Von Hand, da es für jede nachfolgende Formel einen neuen Bereich geben würde, z Würde der folgende Monat sein: Irgendwelche Statistiken Leute, die mir die rechte Weise erklären konnten, um den Trend zu gewichten, damit neuere Datenpunkte mehr Gewicht tragen ID denke, das ist eine ziemlich allgemeine Aufgabe, für alles von jährlichen Temperaturen zu Aktienpreisen. Seien Sie die erste Person, um diese hilfreich zu markieren Ich habe eine Datentabelle (Jan-Dez), wo monatliche Daten werden am Ende eines jeden Monats ausgefüllt werden. Darunter habe ich eine YTD-Tabelle, die einfach die Werte aus der monatlichen Tabelle summiert. Für Monate, die noch nicht vergangen sind, möchte ich eine Projektion einfügen, möglicherweise mit der TREND-Funktion, aber ich kann es nicht ganz tun, was ich will (ein gewichteter Trend) zu tun. So ist zum Beispiel TREND ((D16: G16), (D1: G1), H1) die Standard-Trendformel. Allerdings, Id wie die neueren Werte proportional mehr Einfluss auf die endgültige Projektion so, wenn ich 4 Datenpunkte haben, vielleicht ist der letzte Datenpunkt gewichtet x4, der vorhergehende Punkt x3, der vorhergehende Punkt x2, und der ursprüngliche Punkt nur x1 . Ich denke, was Sie suchen, ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Die allgemeine mathematische Formel ist Sum (xiwi, i1,2,3,4) / Summe (wi, i1,2,3,4). In Ihrem Fall, wi und Summe (wi) 10. BEARBEITEN. Eine korrekte mathematische Formel lautet: xk Sum (xk-iwk-i, i1,2,3,4) / Summe (wi, i1,2,3,4) für k5. N, wobei der erste Datenpunkt x1 ist. In diesem Fall wi. Aber beachten Sie, dass xi sind in der Regel die monatlichen Daten, nicht die YTD Mengen. Ich denke nicht, dass es sinnvoll ist, einen gewichteten gleitenden Durchschnitt auf YTD-Beträge anzuwenden. Ich muss das mal nachdenken. Nehmen wir also an, dass D15: G15 die Monatsdaten für Jan-Apr ist. Die Formel in D16 ist D15. Und die Formel in E16 ist D16E15, die über O16 kopiert wird. Dann setzen Sie die folgende Formel in H15 und kopieren Sie über durch O15: Seien Sie die erste Person, um diese hilfreiche gtBut beachten Sie, dass xi sind in der Regel die monatlichen Daten, nicht die YTD Mengen. Ich denke nicht, dass es sinnvoll ist, einen gewichteten gleitenden Durchschnitt auf YTD-Beträge anzuwenden. Vereinbarte - Im Berechnung der tatsächlichen YTD, aber die Prognosen für die kommenden Monate sollten auf monatlichen Daten basieren. ) Die allgemeine Philosophie der gewichteten Durchschnitt ist richtig, aber das Problem mit der Verwendung ist es, dass es nicht eine echte Projektion vorstellen kann ein Szenario, wo Jan1, Feb2, Mar3 dann (gewichtet oder ungewichtet, sie wäre das gleiche in diesem Fall) wed erwarten Apr, um 4 zu sein, wohingegen ein gewichteter Durchschnitt noch kleiner als 3 wäre. Ein anderer möglicher Ansatz ist, dass ich eine Hilfstabelle (oder UDF) erstellen kann und die Trendlinie für jeden Datenbereich ((n-1: n-2) ), (N - 1: n - 3), (n - 1: n - 4), und führen Sie einen gewichteten Durchschnitt dieser Steigungen aus und berechnen Sie dann den nächsten Datenpunkt aus diesem gewichteten Steilheitswert. Id haben ein wenig mehr darüber nachzudenken, wie man tatsächlich eine Projektion aus, dass überarbeitete Slope-Wert (insbesondere, was schneiden Wert für b in der Formel ymxb. Ich bin immer noch auf endgültige Umsetzung und noch offen für alle / alle Vorschläge: ) Keith hat geschrieben: Die allgemeine Philosophie der gewichteten Durchschnitt ist richtig, aber das Problem mit der Verwendung ist es, dass es nicht eine echte Projektion vorstellen kann ein Szenario, wo Jan1, Feb2, Mar3 dann (gewichtet oder Dass der gewogene Durchschnitt noch weniger als 3 betragen würde. Es gibt viele Möglichkeiten, Trends zu prognostizieren, zum Beispiel linear (TREND, FORECAST), exponentiell oder logarithmisch, Etc. Ein (gewichteter) gleitender Durchschnitt ist nur eine andere Methode. Welcher Prognosetrend zu verwenden ist, ist eine subjektive Entscheidung. Idealerweise basiert sie auf historischen Trends, die mindestens den gleichen Zeitraum abdecken, für den Sie prognostizieren möchten. IMHO, ein (gewichteter) gleitender Durchschnitt sollte verwendet werden, um Kurven zu glätten - verringern Sie den Effekt der Stöße in den Daten. Ich stimme mit Ihnen überein: Es handelt sich nicht um eine Prognosemethode, IMHO. Ich war nur die Bereitstellung, was Sie gefragt. Sie schrieb: gt Ein weiterer möglicher Ansatz ist, ich kann eine Hilfstabelle (oder UDF), gt und führen Sie die Trendlinie für jeden Bereich von Daten. Und führen Sie einen gewichteten gt-Durchschnitt dieser Abhänge aus, und berechnen Sie dann den nächsten Datenpunkt aus gt, der gewichteten Steilheitswert. Ich denke, Sie fragen jetzt die richtige Frage, nämlich: wie können Sie ein Prognosemodell, das ich mit 12 oder mehr Monaten der Daten beginnen würde. Ich würde grafisch die Daten und sehen, ob es eine Standard (oder Nicht-Standard) Trendlinie, die die historischen Daten passt. Zuerst würde ich mit den Standard-Trendlinien halten, die der Excel-Diagramm-Assistent so weit wie möglich zur Verfügung stellt. Und ja, könnte es sinnvoll sein, die Daten in Teilperioden aufzubrechen, jeweils mit einer eigenen Trendlinie. Ich glaube, jede Subperiode muss eine separate Datenreihe im Diagramm-Assistenten sein. Offensichtlich wäre es vorzuziehen, diese Komplikation zu vermeiden, wenn möglich. Wenn nützlich, würde ich einen (gewichteten) gleitenden Durchschnitt auf die historischen Daten anwenden, nicht auf die Trendline-Daten. Mit anderen Worten, ich würde grafisch die gleitenden durchschnittlichen Datenpunkte, dann passen Sie eine Trendlinie zu ihnen. Sobald Sie eine geeignete tendline (hoffentlich linear, exponentiell, logarithmisch oder Macht) finden, können wir Formeln und Funktionen besprechen. Sie können mit der Formel-Option beginnen, die im Diagramm-Assistenten angezeigt wird, um die Formel anzuzeigen. (Anmerkung: Es ist oft verlockend, eine hochgradige Polynom-Trendlinie zu verwenden, die historische Daten von 6 oder 7 Datenpunkten oder weniger passt. Das ist meist irreführend, wie Sie sehen werden, indem Sie die Trendlinie weiterleiten Sind viele historische Trends, die nicht durch die simpistischen Trendlinienoptionen des Diagrammassistenten dargestellt werden können. Sie benötigen möglicherweise ein stochastisches Modell, z. B. Monte-Carlo-Simulation. Es gibt mehr als eine Möglichkeit, dies zu tun, wie gut. Hinweis: Nehmen Sie keine normale Verteilung an, es sei denn, historische Daten deuten darauf hin. Die Prognose ist genauso eine Kunst, wie sie vielleicht eine Wissenschaft ist. Es ist bedauerlich, dass Excel (Lotus) seine lineare Trendfunktion FORECAST aufruft. Viele Menschen sehen das und denken, dass es die richtige Funktion ist, ohne die historischen Daten zuerst anzusehen. Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen und Sie eine gebildete Beratung wünschen, ist es nützlich, wenn Sie einige historische Daten, idealerweise für mindestens die Zeitspanne, die Sie prognostizieren möchten gebucht. Andernfalls können wir Ihnen nur ein smorgasbord von Methoden zur Verfügung stellen, die Sie überwältigen und täuschen. Seien Sie die erste Person, um diese hilfreiche Hilfe zu markieren Ich schrieb: gt Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen und Sie erzogen Rat, gt es nützlich sein, wenn Sie einige historische Daten, idealerweise für gt mindestens die Periode, die Sie prognostizieren möchten. Keith schrieb zuvor: Zum Beispiel, wenn ich mit einem einfachen Beispiel von Jan: 2, Feb. 12, März 3. Die Prognose verwendet lineare Regression, um mir ein endgültiges Ergebnis von 6.7. Es ist unrealistisch zu prognostizieren, basierend auf 3 Datenpunkten. Du kannst es schaffen. Aber erwarten Sie nicht, dass die Prognose genau ist. Es ist unre - listisch, einen gleitenden Durchschnitt auf nur drei Datenpunkten auszuweiten. Bei den meisten reduziert sich dies auf 2 gemittelte Datenpunkte, die ein Segment jeder Art von Trendlinie sein kann. 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