«Точні розрахунки робити складно, особливо коли справа стосується прогнозів на майбутнє», - говорив датський фізик Нільс Бор. Що ж, прогнозування в один клік в Excel значно спрощує цю задачу.
Розглянемо докладніше деякі можливості: як визначати сезонність, оцінювати рівень довіри до прогнозу і створювати прогноз одним кліком.
Експоненціальне згладжування для прогнозів
Одне з головних переваг методу ETS - можливість виявляти сезонні закономірності і довірчі інтервали.
У багатьох бізнес-сценаріях існує сезонна закономірність, яку бажано враховувати при прогнозі. Прикладом цього можуть служити продажу морозива, представлені у вигляді даних по місяцях. У цьому випадку нам буде представлений річний цикл, який буде повторюватися кожні 12 точок (місяців). Ще один приклад - погодинні дані про дорожній рух, де оптимальна сезонність представлена 24 точками (годинами).
У прикладі нижче видно, як щорічна сезонність виявляється і застосовується до прогнозу. Оскільки дані наведені по місяцях і повторюються кожні 12 точок, виявлена сезонність дорівнює 12.
Тривалість сезонності відома не завжди. Цей метод прогнозу виявляє сезонні закономірності в хронологічних даних, визначаючи ту, яка найбільш точно відповідає даним. Для найбільш точного прогнозу хронологічні дані повинні містити якомога більше повторюваних циклів. Бажано, щоб повних сезонних циклів було хоча б 2-3. Автоматично виявляється значення в розділі сезонності можна знайти в діалоговому вікні Створення прогнозу в розділі Параметри. Якщо сезонні дані виявити не вдалося або сезонність відома заздалегідь, то це значення можна перевизначити, вибравши параметр Задатьвручную.
Крім прогнозування майбутніх значень для введеного часового ряду, прогноз ETS також може визначати довірчий інтервал.
Довірчий інтервал - це діапазон, навколишній кожне прогнозоване значення, в який, згідно з прогнозом (з нормальним розподілом), має потрапити 95% майбутніх точок. Довірчий інтервал допомагає з'ясувати точність прогнозу. Чим менше інтервал, тим вище довіра до прогнозу для тієї чи іншої точки. Значення коефіцієнта довіри, за замовчуванням рівне 95%, можна змінити за допомогою стрілок вгору і вниз в наступних цілях:
- На основі ширини довірчого інтервалу можна визначити точність прогнозу.
- Експериментуючи з розширеними функціями (облік відсутніх точок, сезонності і ін.), Можна відстежувати, як звужується і розширюється попередній довірчий інтервал. Це дозволяє визначити, наскільки отримана модель відповідає хронологічним даними.
Як створити прогноз
Як дізнатися, точний чи прогноз? Чи можна йому довіряти?
Як і у випадках з багатьма статистичними інструментами, точність прогнозу буде залежати від введених даних. А оскільки дані рідко бувають ідеальними, дуже важливо вивчити прогноз і зрозуміти, наскільки він застосовний в вашому конкретному випадку. Є кілька способів оцінити точність прогнозу:
Подивіться на ширину довірчого інтервалу (див. Вище).
Експериментуйте з датою початку прогнозу. встановивши дату, що передує останній хронологічній точці. Ви побачите, як би виглядав ваш прогноз, будь він обчислений тільки по більш ранніми даними. Порівнявши прогнозний ряд з фактичним, ви зможете оцінити точність прогнозу.
У прикладі внизу це зазначено червоним кольором: як видно, прогноз був дуже близький до фактичних даних.
У цьому випадку той же самий результат вийшов би з допомогою функцій листа, якщо ввести тільки частину хронологічного ряду, а потім порівняти прогноз з фактичними даними.
Якщо ви розбираєтеся в статистиці, встановіть прапорець Включити статистичні дані прогнозу. щоб відобразити зведені показники точності.
Встановіть прапорець «Включити статистичні дані прогнозу», щоб відобразити таблицю статистичних значень в прогнозі.
Всі статистичні дані обчислюються за допомогою функції FORECAST.ETS.STAT () і описані тут.
Поділіться своєю думкою