Hvis du har historiske tidsbaserte data, kan du bruke dem til å opprette en prognose. Når du oppretter en prognose, oppretter Excel et nytt regneark som inneholder både en tabell med historiske og beregnede verdier, og et diagram som uttrykker disse dataene. En prognose kan hjelpe deg å forutse ting som fremtidig salg, krav til beholdning eller trender blant forbrukerne.
Informasjon om hvordan prognosen beregnes og alternativer du kan endre, finner du nederst i denne artikkelen.
Opprette en prognose
I et regneark skriver inn du to dataserier som samsvarer med hverandre:
- En serie med datoer eller klokkeslett for tidslinjen
- En serie med tilsvarende verdier
Disse verdiene skal forutses for fremtidige datoer.
Obs!
Tidslinjen krever konsekvente intervaller mellom datapunktene. For eksempel månedlige intervaller med verdier den 1. i hver måned, årlige intervaller eller numeriske intervaller. Det er greit om tidslinjeserien mangler opptil 30 % av datapunktene, eller har flere tall med samme tidsangivelse. Prognosen vil fortsatt være nøyaktig. Oppsummering av data før du oppretter prognosen vil imidlertid gi mer nøyaktige prognoseresultater.
Merk begge dataseriene.
Tips
Hvis du merker en celle i en av seriene, velger Excel automatisk resten av dataene.
Velg Prognoseark i Prognose-gruppen på Fanen Data.
I boksen Opprett prognoseregneark velger du enten et linjediagram eller et stolpediagram for den visuelle representasjonen av prognosen.
Velg en sluttdato i prognosesluttboksen , og velg deretter Opprett.
Excel oppretter et nytt regneark som inneholder både en tabell med historiske og beregnede verdier og et diagram som uttrykker disse dataene.
Du finner det nye regnearket like til venstre (foran) arket der du skrev inn dataserien.
Tilpasse prognosen
Hvis du vil endre avanserte innstillinger for prognosen, velger du Alternativer.
Du finner informasjon om hvert av alternativene i tabellen nedenfor.
| Alternativer for prognose | Beskrivelse |
|---|---|
| Prognose start | Velg datoen for når prognosen skal begynne. Når du velger en dato før slutten av historiske data, brukes bare data før startdatoen i prognosen (dette kalles noen ganger «etterhåndstesting» ). Tips: Når du starter prognosen før det siste historiske punktet, får du en følelse av nøyaktigheten til prognosen, da du kan sammenligne prognoseserien med de faktiske dataene. Hvis du starter prognose for tidlig, vil imidlertid prognosen som genereres ikke nødvendigvis representere den prognosen du får ved hjelp av alle de historiske dataene. Bruk av alle historiske data gir deg en mer nøyaktig prognose. Hvis dataene er sesongavhengige, anbefales det å starte en prognose før det siste historiske punktet. |
| Konfidensintervallet | Merk av eller fjern merket for Konfidensintervall for å vise eller skjule det. Konfidensintervallet er området rundt hver prognoseverdi, der 95 % av fremtidige punkter er forventet å falle, basert på prognosen (med normal distribusjon). Konfidensintervallet kan hjelpe deg med å finne ut hvor nøyaktig prognosen er. En mindre intervall tilsier mer nøyaktighet i forutsigelsen av dette bestemte punktet. Standardnivået for 95 % konfidens kan endres ved hjelp av pil opp eller ned. |
| Sesongavhengighet | Sesongavhengighet er et tall for lengden (antall punkter) på det sesongbetonte mønsteret og registreres automatisk. For eksempel, i en årlig salgssyklus, der hvert punkt representerer en måned, er sesongavhengigheten 12. Du kan overstyre den automatiske registreringen ved å velge Angi manuelt og deretter velge et tall. Merk: Unngå en verdi for mindre enn to sykluser med historiske data når du angir sesongavhengighet manuelt. Med mindre enn 2 sykluser kan ikke Excel identifisere sesongkomponenter. Når sesongavhengigheten ikke er betydelig nok til at algoritmen kan oppdage den, tilbakestilles prognosen til en lineær trend. |
| Tidslinjeområde | Endre hvilket område som brukes for tidslinjen her. Dette området må stemme overens med Verdiområdet. |
| Verdiområde | Endre hvilket område som brukes for verdiserien her. Dette området må være identisk med Tidslinjeområdet. |
| Fylle ut manglende punkter ved hjelp av | Excel bruker interpolering til å håndtere punkter som mangler, noe som betyr at et manglende punkt vil bli fullført som et vektet gjennomsnitt av de nærliggende punktene så lenge færre enn 30 % av punktene mangler. Hvis du vil behandle manglende punkter som nuller i stedet, velger du Nuller i listen. |
| Aggreger duplikater ved hjelp av | Når dataene inneholder flere verdier med samme tidsstempel, vil Excel finne gjennomsnittet av verdiene. Hvis du vil bruke en annen beregningsmetode, for eksempel Median eller Antall, velger du beregningen du vil bruke fra listen. |
| Inkluder prognosestatistikk | Merk av i denne boksen hvis du vil ha mer statistisk informasjon om prognosen inkludert i et nytt regneark. Når du gjør dette, legges det til en tabell med statistikk som genereres ved hjelp av PROGNOSE. ETS. STAT-funksjonen og inkluderer mål, for eksempel utjevningskoeffisientene (Alfa, Beta, Gamma) og feilmålinger (MASE, SMAPE, MAE, RMSE). |
Formler som brukes i dataprognoser
Når du bruker en formel til å opprette en prognose, returnerer den en tabell med historiske og beregnede data, samt et diagram. Prognosen forutsier fremtidige verdier ved å bruke dine eksisterende tidsbaserte data og AAA-versjonen av algoritmen eksponentiell glatting (ETS).
Tabellen kan inneholde følgende kolonner, tre av dem er beregnede kolonner:
- Kolonne for historisk tid (tidsbasert dataserie)
- Kolonne for historiske verdier (dataserie for tilsvarende verdier)
- Kolonne for forventede verdier (beregnet ved hjelp av PROGNOSE.ETS)
- To kolonner som representerer konfidensintervallet (beregnet ved hjelp av PROGNOSE.ETS.CONFINT). Disse kolonnene vises bare når konfidensintervallet er merket av i Alternativer-delen av boksen..
Laste ned en eksempelarbeidsbok
Klikk denne koblingen for å laste ned en arbeidsbok med Excel PROGNOSE. Eksempler på ETS-funksjon
Trenger du mer hjelp?
Du kan alltid spørre en ekspert i det tekniske Excel-fellesskapet eller få støtte i Fellesskap.