3 เดือน เฉลี่ยเคลื่อนที่ คาดการณ์ Excel

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ช่วงเวลาที่สั้นกว่านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ที่จุดข้อมูลจริงการสร้างการเคลื่อนย้ายแบบง่ายนี่เป็นหนึ่งในสามบทความต่อไปนี้เกี่ยวกับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Excel ภาพรวมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการเรียบ ออกความผันผวนในระยะสั้นในชุดของข้อมูลเพื่อให้ง่ายต่อการรับรู้แนวโน้มในระยะยาวหรือรอบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเรียกว่าเป็นค่าเฉลี่ยของรอบการกลิ้งหรือค่าเฉลี่ยในการทำงาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือชุดตัวเลขซึ่งแต่ละค่าจะแสดงค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาที่ระบุในช่วงก่อนหน้า ช่วงเวลาที่ยิ่งใหญ่มากขึ้น ยิ่งมีช่วงที่เล็กลงเท่าใดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเหมือนกับชุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงาน 3 ฟังก์ชันต่อไปนี้: ทำให้ข้อมูลเรียบขึ้นซึ่งหมายถึงการปรับปรุงข้อมูลให้พอดีกับบรรทัด การลดผลกระทบของรูปแบบชั่วคราวและสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม ไฮไลต์ค่าผิดปกติเหนือหรือต่ำกว่าแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นหนึ่งในเทคนิคทางสถิติที่แพร่หลายมากที่สุดในอุตสาหกรรมเพื่อระบุแนวโน้มข้อมูล ตัวอย่างเช่นผู้จัดการฝ่ายขายมักดูข้อมูลการขายเฉลี่ย 3 เดือนของข้อมูลการขาย บทความนี้จะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยการย้ายแบบธรรมดาสองเดือนสามเดือนและหกเดือนของข้อมูลการขายเดียวกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกใช้บ่อยๆในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อมูลทางการเงินเช่นผลตอบแทนของหุ้นและเศรษฐศาสตร์เพื่อค้นหาแนวโน้มในชุดเวลาทางเศรษฐกิจมหภาคเช่นการจ้างงาน มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่หลายรูปแบบ ค่าเฉลี่ยที่ใช้กันทั่วไปคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา การดำเนินการแต่ละเทคนิคเหล่านี้ใน Excel จะครอบคลุมรายละเอียดในบทความที่แยกจากกันในบล็อกนี้ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมคร่าวๆของเทคนิคทั้งสามแบบนี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยทุกๆจุดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ บทความบล็อกนี้จะให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้เทคนิคนี้ใน Excel คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักยังเป็นค่าเฉลี่ยของจำนวนงวดที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ด้วย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักใช้การถ่วงน้ำหนักที่ต่างกันกับช่วงก่อนหน้าบางช่วงเวลาค่อนข้างบ่อยในช่วงที่ผ่านมาจะได้รับน้ำหนักมากขึ้น ลิงก์ไปยังบทความอื่นในบล็อกนี้ซึ่งให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้เทคนิคนี้ใน Excel มีดังต่อไปนี้ Exponential Moving Average Points ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนายังหมายถึงค่าเฉลี่ยของจำนวนที่ระบุของงวดก่อนหน้า การปรับให้ละเอียดแบบเสวนาใช้ปัจจัยการถ่วงน้ำหนักในช่วงก่อนหน้าซึ่งลดจำนวนเชิงซ้อนไม่ถึงศูนย์ เป็นผลให้เกิดการเรียบเรียงผลลัพธ์คำนึงถึงช่วงเวลาก่อนหน้าทั้งหมดแทนที่จะเป็นจำนวนที่กำหนดของงวดก่อนหน้าซึ่งค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถอยหลัง ลิงก์ไปยังบทความอื่นในบล็อกนี้ซึ่งให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้เทคนิคนี้ใน Excel มีดังต่อไปนี้: ขั้นตอนต่อไปนี้อธิบายถึงขั้นตอน 3 ขั้นตอนในการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของข้อมูลชุดเวลาใน Excel ขั้นที่ 1 8211 กราฟ ข้อมูลต้นฉบับในแผนภาพแบบอนุกรมเวลาแผนภูมิเส้นเป็นแผนภูมิ Excel ที่ใช้บ่อยที่สุดในการสร้างข้อมูลกราฟแบบเวลา ตัวอย่างเช่นแผนภูมิ Excel ที่ใช้เพื่อพล็อตข้อมูลการขาย 13 งวดแสดงดังนี้ขั้นตอนที่ 2 8211 สร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel Excel มีเครื่องมือ Moving Average ภายในเมนู Data Analysis เครื่องมือ Moving Average สร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจากชุดข้อมูล ควรสร้างกล่องโต้ตอบการย้ายเฉลี่ยตามข้อมูลต่อไปนี้เพื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของข้อมูล 2 ช่วงก่อนหน้าสำหรับแต่ละจุดข้อมูล ผลลัพธ์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลาจะแสดงดังต่อไปนี้พร้อมด้วยสูตรที่ใช้ในการคำนวณค่าของแต่ละจุดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ขั้นตอนที่ 3 8211 เพิ่มชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในแผนภูมิข้อมูลนี้ควรเพิ่มลงในแผนภูมิที่มีบรรทัดข้อมูลการขายเดิม ข้อมูลจะถูกเพิ่มเป็นชุดข้อมูลอีกชุดหนึ่งในแผนภูมิ เมื่อต้องการทำเช่นนั้นให้คลิกขวาที่ใดก็ได้บนแผนภูมิและเมนูจะปรากฏขึ้น คลิกเลือกข้อมูลเพื่อเพิ่มชุดข้อมูลใหม่ ชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกเพิ่มโดยการเสร็จสิ้นกล่องโต้ตอบ Edit Series ดังต่อไปนี้: แผนภูมิที่มีชุดข้อมูลต้นฉบับและค่า data average moving average 2 ช่วงของ data8217s แสดงดังต่อไปนี้ โปรดสังเกตว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างน้อยและข้อมูลดิบเบี่ยงเบนข้อมูลด้านบนและด้านล่างบรรทัดแนวโน้มมีความชัดเจนมากขึ้น แนวโน้มโดยรวมมีมากขึ้นเช่นกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงสามารถสร้างและวางลงในแผนภูมิโดยใช้ขั้นตอนเดียวกับดังนี้: เป็นที่น่าสนใจให้สังเกตุได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 2 ช่วงสร้างกราฟที่ราบเรียบกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบช่วง 3- ช่วง ในกรณีนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 2 ช่วงน่าจะเป็นที่น่าพอใจมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง สำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย 6 ช่วงจะคำนวณและเพิ่มลงในแผนภูมิในลักษณะเดียวกับดังต่อไปนี้: ตามที่คาดไว้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 6-interval มีความนุ่มนวลกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 2 หรือ 3 ช่วงอย่างมาก กราฟเรียบขึ้นใกล้ชิดกับเส้นตรงมากขึ้น การวิเคราะห์ความถูกต้องของพรีซิชั่ความถูกต้องสามารถอธิบายได้ว่าเป็นความดีของพอดี ส่วนประกอบทั้งสองของความถูกต้องของการคาดการณ์มีดังต่อไปนี้ Forecast Bias 8211 แนวโน้มของการคาดการณ์จะสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าที่แท้จริงของชุดเวลาอย่างต่อเนื่อง พหุนามพยากรณ์คือผลรวมของข้อผิดพลาดทั้งหมดหารด้วยจำนวนช่วงเวลาดังต่อไปนี้: อคติเชิงบวกบ่งชี้ว่าแนวโน้มที่จะต่ำกว่าคาดการณ์ อคติเชิงลบบ่งชี้ว่าแนวโน้มในการคาดการณ์เกินคาด อคติไม่ได้วัดความถูกต้องเนื่องจากข้อผิดพลาดในทางบวกและลบลบออก ข้อผิดพลาดการพยากรณ์ 8211 ความแตกต่างระหว่างค่าจริงของชุดข้อมูลเวลาและค่าที่คาดการณ์ไว้ของการคาดการณ์ MAD 8211 Mean Absolute Deviation MAD คำนวณค่าสัมบูรณ์เฉลี่ยของข้อผิดพลาดและคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยของค่าความผิดพลาดจะช่วยลดผลกระทบที่เกิดจากข้อผิดพลาดในเชิงบวกและลบ รุ่น MAD มีขนาดเล็กกว่า MSE 8211 Mean Squared Error MSE เป็นข้อผิดพลาดที่เป็นที่นิยมในการกำจัดผลการยกเลิกข้อผิดพลาดบวกและลบโดยการบวกสี่เหลี่ยมของข้อผิดพลาดด้วยสูตรต่อไปนี้ข้อผิดพลาดที่มีขนาดใหญ่มีแนวโน้มที่จะพูดเกินจริง MSE เนื่องจากเงื่อนไขข้อผิดพลาดทั้งหมดยกกำลังสอง RMSE (Root Square Mean) ช่วยลดปัญหานี้โดยใช้รากที่สองของ MSE MAPE 8211 ข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์ขั้นต่ำอย่างมีนัยสำคัญ MAPE ยังช่วยลดผลการยกเลิกข้อผิดพลาดในเชิงบวกและลบโดยการบวกค่าสัมบูรณ์ของข้อผิดพลาด MAPE จะคำนวณผลรวมของข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์โดยใช้สูตรต่อไปนี้: โดยการบวกข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์ MAPE สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองการคาดการณ์ที่ใช้มาตรวัดที่แตกต่างกัน การคำนวณอคติ MAD MSE RMSE และ MAPE ใน Excel สำหรับการคำนวณค่ามัธยฐานของการเคลื่อนที่แบบง่าย MAD MSE RMSE และ MAPE จะถูกคำนวณใน Excel เพื่อประเมินช่วงเวลา 2 ช่วงเวลา 3 ช่วงและ 6 ช่วงง่าย พยากรณ์อากาศเฉลี่ยที่ได้รับในบทความนี้และแสดงดังนี้ขั้นตอนแรกคือการคำนวณ E t E t 2. E t, E t Y t-act แล้วคำนวณดังนี้ Bias, MAD, MSE, MAPE และ RMSE สามารถคำนวณได้ดังนี้การคำนวณแบบเดียวกันนี้จะทำเพื่อคำนวณค่า Bias, MAD, MSE, MAPE และ RMSE สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 3-interval ขณะนี้การคำนวณแบบเดียวกันนี้จะคำนวณค่า Bias, MAD, MSE, MAPE และ RMSE สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 6-interval Bias, MAD, MSE, MAPE และ RMSE ได้สรุปเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 2 ช่วง 3 ช่วงและ 6 ช่วงดังนี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 3 ช่วงคือรูปแบบที่ใกล้เคียงกับข้อมูลที่แท้จริงมากที่สุด 160 Excel Master Series บล็อกไดเรกทอรีสถิติหัวข้อและบทความในแต่ละหัวข้อการคาดการณ์การพยากรณ์อากาศเฉลี่ยบทนำ ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้า quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควรทำดังนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ในบทแนะนำสั้น ๆ นี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายใน Excel อย่างถูกต้องสิ่งที่ทำหน้าที่ เพื่อใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันสัปดาห์เดือนหรือปีที่ผ่านมาและวิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ Excel ในสองบทความล่าสุดเราได้ดูใกล้เคียงกับการคำนวณค่าเฉลี่ยใน Excel หากคุณติดตามบล็อกของเราแล้วคุณรู้วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยปกติและหน้าที่ใดที่จะใช้เพื่อหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำในปัจจุบันเราจะพูดถึงสองเทคนิคพื้นฐานในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (โดยเฉลี่ยหมายถึงค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) สามารถกำหนดเป็นชุดค่าเฉลี่ยสำหรับชุดย่อยที่ต่างกันของชุดข้อมูลเดียวกันได้ เป็นตัวเลขที่ใช้บ่อยในสถิติการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจและพยากรณ์อากาศที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลเพื่อทำความเข้าใจกับแนวโน้มพื้นฐาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่แสดงมูลค่าเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด ในธุรกิจการคำนวณยอดขายโดยเฉลี่ยสำหรับช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาเพื่อหาแนวโน้มล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในการเคลื่อนย้ายอุณหภูมิในช่วงสามเดือนสามารถคำนวณได้โดยการใช้อุณหภูมิโดยเฉลี่ยตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมจากนั้นให้ใช้อุณหภูมิเฉลี่ยตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนเมษายนถึงเดือนมีนาคมถึงเดือนพฤษภาคมเป็นต้นไป มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันเช่นแบบเรียบง่าย (เรียกอีกอย่างว่าเลขคณิต) เลขชี้กำลังตัวแปรสามเหลี่ยมและมีการถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำนี้เราจะพิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาที่ใช้บ่อยที่สุด การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยใน Excel โดยรวมแล้วมีสองวิธีในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel โดยใช้สูตรและตัวเลือกเส้นแนวโน้ม ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงทั้งสองเทคนิค ตัวอย่าง 1. การคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สําหรับช่วงเวลาหนึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสามารถคํานวณได้ตลอดเวลาโดยใช้ฟังก์ชัน AVERAGE สมมติว่าคุณมีรายการอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนในคอลัมน์ B และต้องการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเวลา 3 เดือน (ดังแสดงในภาพด้านบน) เขียนสูตร AVERAGE ตามปกติสำหรับ 3 ค่าแรกแล้วป้อนลงในแถวที่ตรงกับค่าที่ 3 จากด้านบน (เซลล์ C4 ในตัวอย่างนี้) จากนั้นคัดลอกสูตรลงไปที่เซลล์อื่นในคอลัมน์: คุณสามารถแก้ไข คอลัมน์ที่มีการอ้างอิงแบบสัมบูรณ์ (เช่น B2) หากต้องการ แต่ต้องแน่ใจว่าได้ใช้การอ้างอิงแถวสัมพัทธ์ (ไม่มีเครื่องหมาย) เพื่อให้สูตรปรับค่าอย่างเหมาะสมสำหรับเซลล์อื่น จำได้ว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าแล้วแบ่งผลรวมตามจำนวนค่าที่จะเฉลี่ยคุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้โดยใช้สูตร SUM ตัวอย่างเช่น 2. ให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันที่ผ่านมาเป็นสัปดาห์เดือนปี ในคอลัมน์สมมติว่าคุณมีรายการข้อมูลเช่น ตัวเลขการขายหรือราคาหุ้นและคุณต้องการทราบค่าเฉลี่ยของช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา ณ จุดใดก็ได้ สำหรับนี้คุณต้องมีสูตรที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยทันทีที่คุณป้อนค่าสำหรับเดือนถัดไป ฟังก์ชัน Excel ใดที่สามารถทำสิ่งนี้ได้ AVERAGE เก่าที่ดีพร้อมกับ OFFSET และ COUNT AVERAGE (OFFSET (เซลล์แรก COUNT (ช่วงทั้งหมด) - N, 0, N, 1)) โดยที่ N คือจำนวนวันสุดท้ายของสัปดาห์ที่ผ่านมาปีรวมอยู่ในค่าเฉลี่ย ไม่แน่ใจว่าจะใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ในแผ่นงาน Excel ของคุณตัวอย่างต่อไปนี้จะทำให้ทุกอย่างชัดเจนขึ้น สมมติว่าค่าเฉลี่ยอยู่ในคอลัมน์ B เริ่มต้นในแถว 2 สูตรจะเป็นดังนี้และตอนนี้ลองพยายามทำความเข้าใจกับสิ่งที่ Excel สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่กำลังทำอยู่ COUNT ฟังก์ชัน COUNT (B2: B100) นับจำนวนค่าที่ป้อนไว้ในคอลัมน์ B แล้วเราเริ่มนับเป็น B2 เนื่องจากแถวที่ 1 เป็นส่วนหัวของคอลัมน์ ฟังก์ชัน OFFSET จะนำเซลล์ B2 (อาร์กิวเมนต์ 1) เป็นจุดเริ่มต้นและจะชดเชยจำนวน (ค่าที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน COUNT) โดยย้ายแถว 3 แถวขึ้น (-3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 2) เป็นผลลัพธ์จะแสดงผลรวมของค่าในช่วงที่ประกอบด้วย 3 แถว (3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 4) และ 1 คอลัมน์ (1 ในอาร์กิวเมนต์สุดท้าย) ซึ่งเป็น 3 เดือนล่าสุดที่เราต้องการ สุดท้ายผลตอบแทนที่ส่งผ่านจะถูกส่งไปยังฟังก์ชัน AVERAGE เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปลาย หากคุณกำลังทำงานกับแผ่นงานที่ปรับปรุงใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งมีแถวใหม่ที่จะเพิ่มในอนาคตให้แน่ใจว่าได้ใส่จำนวนแถวที่เพียงพอให้กับฟังก์ชัน COUNT เพื่อรองรับรายการใหม่ที่อาจเป็นไปได้ ไม่ใช่ปัญหาถ้าคุณมีแถวมากกว่าที่ต้องการจริงตราบเท่าที่คุณมีเซลล์แรกถูกต้องฟังก์ชัน COUNT จะละทิ้งแถวว่างทั้งหมดต่อไป ดังที่คุณอาจสังเกตเห็นตารางในตัวอย่างนี้มีข้อมูลเป็นเวลา 12 เดือนและยังอยู่ในช่วง B2: B100 ให้กับ COUNT เพียงเพื่อให้อยู่ในด้านที่ประหยัด :) ตัวอย่างที่ 3. ให้ค่าเฉลี่ยสำหรับค่า N ล่าสุดใน แถวถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับ N วันเดือนปี ฯลฯ ในแถวเดียวกันคุณสามารถปรับสูตรออฟเซ็ทด้วยวิธีนี้: สมมติว่า B2 เป็นหมายเลขแรกในแถวและคุณต้องการ เมื่อต้องการรวมตัวเลข 3 อันดับสุดท้ายในค่าเฉลี่ยสูตรจะมีรูปร่างดังนี้: การสร้างแผนภูมิโดยเฉลี่ยของ Excel moving ถ้าคุณได้สร้างแผนภูมิสำหรับข้อมูลแล้วการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยสำหรับแผนภูมินั้นเป็นเรื่องของเสี้ยววินาที ในกรณีนี้เราจะใช้คุณลักษณะ Excel Trendline และขั้นตอนโดยละเอียดดังนี้ สำหรับตัวอย่างนี้ Ive ได้สร้างแผนภูมิคอลัมน์ 2 มิติ (แทรกแท็บ gt กลุ่มแผนภูมิ) สำหรับข้อมูลการขายของเรา: และตอนนี้เราต้องการเห็นภาพการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเป็นเวลา 3 เดือน ใน Excel 2010 และ Excel 2007 ไปที่เค้าโครง gt Trendline gt More Trendline Options ปลาย หากคุณไม่จำเป็นต้องระบุรายละเอียดเช่นช่วงเวลาหรือชื่อเฉลี่ยที่เคลื่อนที่คุณสามารถคลิกออกแบบ gt เพิ่มองค์ประกอบแผนภูมิ gt แนวโน้มการเคลื่อนไหว gt เฉลี่ยสำหรับผลทันที บานหน้าต่าง Format Trendline จะเปิดขึ้นทางด้านขวามือของแผ่นงานใน Excel 2013 และกล่องโต้ตอบที่เกี่ยวข้องจะปรากฏขึ้นใน Excel 2010 และ 2007 เพื่อปรับแต่งการแชทของคุณคุณสามารถเปลี่ยนไปใช้แถบ Fill amp Line หรือ Effects ได้ที่ แถบเส้นแนวโน้มการจัดรูปแบบและเล่นกับตัวเลือกต่างๆเช่นประเภทเส้นสีความกว้าง ฯลฯ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพคุณอาจต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่เส้นกับช่วงเวลาต่างๆเพื่อดูแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มการเคลื่อนไหวเฉลี่ย 2 เดือน (สีเขียว) และ 3 เดือน (อิฐแดง): นี่คือข้อมูลเกี่ยวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel แผ่นงานตัวอย่างที่มีสูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเส้นแนวโน้มสามารถดาวน์โหลดได้ - เลื่อนสเปรดชีตเฉลี่ย ขอขอบคุณสำหรับการอ่านและหวังว่าจะได้พบคุณในสัปดาห์หน้าตัวอย่างที่ 3 ข้างต้น (รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับค่า N ล่าสุดในแถว) ทำงานได้ดีสำหรับฉันหากทั้งแถวมีตัวเลข ฉันทำเช่นนี้สำหรับลีกกอล์ฟของฉันที่เราใช้ค่าเฉลี่ยการกลิ้ง 4 สัปดาห์ บางครั้งนักกอล์ฟไม่อยู่ดังนั้นแทนที่จะเป็นคะแนนผมจะใส่ ABS (ข้อความ) ไว้ในเซลล์ ฉันยังคงต้องการสูตรเพื่อหาคะแนนสุดท้าย 4 และไม่นับ ABS ทั้งในตัวเศษหรือในส่วน ฉันจะปรับเปลี่ยนสูตรเพื่อให้บรรลุได้อย่างไรฉันได้สังเกตเห็นว่าเซลล์ว่างเปล่าการคำนวณไม่ถูกต้อง ในสถานการณ์ของฉันฉันติดตามมากกว่า 52 สัปดาห์ แม้ในช่วง 52 สัปดาห์ที่ผ่านมามีข้อมูลการคำนวณไม่ถูกต้องหากเซลล์ใด ๆ ก่อน 52 สัปดาห์ว่างเปล่า อิ่มพยายามที่จะสร้างสูตรที่จะได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลา 3 ขอบคุณถ้าคุณสามารถช่วย pls วันที่ราคาผลิตภัณฑ์ 1012016 A 1.00 1012016 B 5.00 1012016 C 10.00 1022016 A 1.50 1022016 B 6.00 1022016 C 11.00 1032016 A 2.00 1032016 B 15.00 1032016 C 20.00 1042016 A 4.00 1042016 B 20.00 1042016 C 40.00 1052016 A 0.50 1052016 B 3.00 1052016 C 5.00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 สวัสดีฉันประทับใจกับความรู้และคำแนะนำที่รัดกุมและมีประสิทธิภาพที่คุณให้ ฉันก็มีข้อความค้นหาที่ฉันหวังว่าคุณจะสามารถให้ความช่วยเหลือกับโซลูชันได้เช่นกัน ฉันมีคอลัมน์ A ของ 50 (รายสัปดาห์) ช่วงวันที่ ฉันมีคอลัมน์ B อยู่ข้างๆโดยมีการวางแผนโดยเฉลี่ยสัปดาห์ละครั้งเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย 700 รายการ (70050) ในคอลัมน์ถัดไปฉันจะเพิ่มทีละรายของฉันเป็นรายวัน (เช่น 100 ตัวอย่าง) และคำนวณค่าเฉลี่ยการคาดการณ์ที่เหลือของ qty ต่อสัปดาห์ที่เหลือ (เช่น 700-10030) ฉันต้องการจะ replot รายสัปดาห์กราฟที่เริ่มต้นด้วยสัปดาห์ปัจจุบัน (ไม่ใช่วันที่เริ่มต้นแกน x ของแผนภูมิ) โดยมียอดรวม (100) เพื่อให้จุดเริ่มต้นของฉันเป็นสัปดาห์ปัจจุบันบวกกับ avgweek ที่เหลือ (20) และ สิ้นสุดกราฟเชิงเส้น ณ จุดสิ้นสุดของสัปดาห์ที่ 30 และจุด y ของ 700 ตัวแปรของการระบุวันที่เซลล์ที่ถูกต้องในคอลัมน์ A และสิ้นสุดที่เป้าหมาย 700 โดยมีการอัปเดตอัตโนมัติจากวันนี้ทำให้ฉันสับสน คุณช่วยกรุณาด้วยสูตร (Ive พยายาม IF ตรรกะกับวันนี้และเพียงแค่ไม่สามารถแก้ได้) ขอบคุณขอความช่วยเหลือด้วยสูตรที่ถูกต้องในการคำนวณผลรวมของชั่วโมงที่ป้อนในช่วง 7 วันย้าย ตัวอย่างเช่น. ฉันจำเป็นต้องรู้ว่าการทำงานล่วงเวลาทำงานโดยบุคคลผ่านช่วงเวลาที่กลิ้ง 7 วันคำนวณจากจุดเริ่มต้นของปีจนถึงสิ้นปี จำนวนชั่วโมงที่ทำงานทั้งหมดจะต้องมีการปรับปรุงเป็นเวลา 7 วันนับจากวันที่ฉันเข้าสู่ชั่วโมงทำงานล่วงเวลาในแต่ละวันขอบคุณมีวิธีใดในการรับผลรวมของตัวเลขในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาฉันต้องการคำนวณ รวม 6 เดือนที่ผ่านมาทุกวัน ดังนั้นไม่จำเป็นต้องมีการปรับปรุงทุกวัน ฉันมีแผ่นงาน Excel กับคอลัมน์ของทุกวันสำหรับปีที่แล้วและในที่สุดจะเพิ่มมากขึ้นทุกปี ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมากในขณะที่ฉันนิ่งงันฉันมีความต้องการที่คล้ายกัน ฉันจำเป็นต้องสร้างรายงานที่จะแสดงการเข้าชมจากลูกค้ารายใหม่การเข้าชมของลูกค้าทั้งหมดและข้อมูลอื่น ๆ เขตข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการอัปเดตทุกวันในสเปรดชีตฉันจำเป็นต้องดึงข้อมูลดังกล่าวในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยแบ่งตามเดือน 3 สัปดาห์โดยสัปดาห์และ 60 วันที่ผ่านมา มี VLOOKUP หรือสูตรหรือสิ่งที่ฉันสามารถทำเพื่อเชื่อมโยงกับแผ่นงานที่มีการอัปเดตทุกวันซึ่งจะช่วยให้รายงานของฉันสามารถอัปเดตได้ทุกวัน