Sådan udføres trendanalyse på Excel?

Microsoft Excel er kendt for at tilbyde en masse muligheder, når det kommer til udførelse trendanalyse Excel.

Som navnet antyder, er trendanalyse Excel et ganske nyttigt værktøj, der kan hjælpe dig med at træffe den rigtige forretningsbeslutning og er blevet brugt bredt inden for lagerstyring, drift, økonomi, markedsføring og salg.

I denne artikel skal vi lære om de forskellige valg og muligheder, der er tilgængelige for os, og som kan hjælpe os med at finde trendanalysen Excel i vores data.

Vi vil også primært fokusere på mængdeteknikkerne.

Fire metoder, der kan bruges til trendanalyse Excel

Her vil vi fokusere på følgende metoder, der vil hjælpe dig med at identificere ændringerne i trendanalyse Excel-data:

  • Grafisk plotning
  • Brug af gennemsnit (eller gøre brug af glidende gennemsnit)
  • Brug af prognose og trendfunktion
  • Undersøgelse af data ved hjælp af kørende regressionsanalyse

Som et eksempel vil vi bruge følgende datasæt:

Quebec: Bilsalg fra 1960-1968 (Hent)

PS: Hvis du ønsker at kende bedste rodårsageværktøjer, Sådan gendannes en ikke-gemt Excel-fil, læs bare mere.

Grafisk planlægning - Visuel ydeevne og kortlægning af en graf

I de fleste tilfælde er det første skridt, du skal tage for at analysere enhver type data, at plotte dem. I dette tilfælde skal vi overveje tidsseriedata for bilsalg. Fra arket vil du se, at dataene består af antallet af solgte biler i Quebec fra 1960 til 1968. Hvis vi betragter hver måned, vil dataene bestå af 72 datapunkter, hvor hvert punkt repræsenterer en enkelt måned.

Plottingen af ​​dataene kan udføres ved at gå mod fanen Indsæt, derefter til Diagrammer og indsatte linjediagrammet; alternativt kan du også trykke på Alt + N + N + Enter for at indsætte dette diagram.

I det tilsvarende tal vil du se en klar tendens; dataens cykliske karakter vil være synlig med en stigende tendens. Denne type repræsentation viser sæsonbestemthed på kortere sigt, mens en stigning i tendenser er gode nyheder for bilproducenterne, da det viser forbedring i den samlede efterspørgsel efter bilsalg.

Trendanalyse Excel - bevægelige gennemsnit

For det meste bruges glidende gennemsnit, når man ønsker at illustrere et mere robust og kvantitativt grundlag for den overordnede beslutningsproces. Dette glidende gennemsnit gør brug af de gamle tidligere data og giver et resultat, der er ret realistisk.

Lad os tage eksemplet med bilsalg igen og tilføje elementet glidende gennemsnit til det, så sammenligningen mellem de to kan studeres. Du kan tjekke tabellen nedenfor for at få en idé:

Flytning Gennemsnit

På den aktuelle celles nederste højre side skal du dobbelttrykke på den grønne boks; du vil se formlen udfylde ned fra kolonnen. Som et resultat vil du se en sekvens af gennemsnitlige værdier stablet mod den autentiske salgsværdi. Når det er plottet, vil du være i stand til at plotte linjediagrammet for at ende med følgende resultat:

Flytning Gennemsnit

Her ser du de originale data, der er illustreret med den blå linje. I mellemtiden repræsenterer maroon-linjen det glidende gennemsnit. Her vil du se en 'halter'i den estimerede værdi. Dette er en af ​​de største ulemper ved at bruge det glidende gennemsnit. Du vil dog også bemærke, at det glidende gennemsnit har tegnet sig for trendanalysen af ​​Excel i data såvel som sæsonbestemmelse.

Trendanalyse Excel - Brug af prognoser og trendfunktioner

De fleste vidste ikke dette, men Excel har en indbygget funktion, der kan udføre forudsigelser. For at bruge denne prognosefunktion (dvs. FORECAST () FUNCTION) skal du bruge det andet datablad med værdier fra et videnskabeligt eksperiment. Hvis du valgte det rigtige, skal du se et bord, der ligner sådan:

Brug af prognoser og trendfunktioner

På denne syntaks kan vi bruge FORECAST-funktionen

FORVENTNING (x, kendt_x, kendt_'er)

Herfra skal du gå mod formelbjælken, indtaste formlen ovenfor og indtaste følgende argumenter:

  • X er den værdi, du vil lave en prognose for
  • kendte_x'er er de kendte værdier for x
  • kendte er de kendte værdier for y mod de respektive værdier af x

Når du trykker på at indtaste, vil formlen tilbyde dig prognosen for den givne værdi af x.

Brug af prognoser og trendfunktioner

Herfra skal du bemærke, før du plotter, at du altid kan have valget mellem at planlægge dataene for at studere trendanalysen i Excel. Hvis du tager lignende argumenter, kan en lignende type prognose også forudsiges ved at bruge TREND ()-funktionen.

TREND (kendt_ys, kendte_x'er, x, [konstant])

Resultaterne vil meget ligne det, du har opnået via Forecast-funktionen.

Brug af prognoser og trendfunktioner

Brug af regressionsanalyse til trendanalyse i Excel

Til sidst vil vi diskutere det sidste Excel-værktøj til trendanalyse kendt som regressionsanalysen. For at dette kan køre, skal du aktivere Excel-værktøjspakken for trendanalyse. Dette kan gøres ved at gå til muligheder, derefter til tilføjelser, Go og endelig analyseværktøjspakken.

Når du har aktiveret denne funktion, vil du kunne se den tilgængelige mulighed på fanen Data. Når du trykker på knappen Dataanalyse, vil du blive vist dialogboksene illustreret nedenfor; vi har brugt det samme til at henvise til intervaller og levere trendanalysen Excel til dig.

I det output, du ser nedenfor, har vi disse udtryk, som vi kan bruge øjeblikkeligt:

Brug af regressionsanalyse til trendanalyse Excel

Justeret R-Square og R-Square: Disse to vil forklare, hvor godt denne model er forklaret i disse data. Vi er sikre på, at vores data er 95% og 90% forklaret; dette er et tegn på positivitet. X-variablen og afskærmningen forklarer også ligningen for det er repræsenteret ved:

Y = 8.8 X -19.15

Du kan også bruge denne ligning til at plotte data manuelt.

Ja, det kan du bestemt! Sparklines er små diagrammer, som du ser inde i separate regnearksceller, som kan bruges til at vise en trendanalyse i Excel eller visuelt repræsentere dine data og vise trenden i dataene.

Sparklines vil kunne henlede opmærksomheden på vigtigere faner som økonomiske cyklusser og sæsonbestemte ændringer. Derudover vil minimums- og maksimumværdierne være repræsenteret af forskellige farver. Ved hjælp af sparklines bliver det meget nemmere at vise trends på dine data, især hvis du deler det med andre mennesker.

Sådan kan du gøre dette:

  1. Tryk på en tom celle i nærheden af ​​de data, du vil illustrere i en gnistline.
  2. Derefter skal du trykke på knappen Indsæt; derfra går du hen til gnistlinjesættet og derefter enten på søjle, linje eller vind / tab.
  3. Gå til boksen Data Range, hvor du bliver nødt til at indsætte de celleområder, der indeholder de data, du vil have vist i gnistlinjen. For eksempel, hvis dine data er placeret i A, B, C og D i række 3, skal du indtaste A3: D3.
  4. Alternativt kan du også vælge at vælge celleområdet på regnearket direkte. Du kan kollapse dialogboksen midlertidigt og derefter bringe den op igen.
  5. Når du trykker på OK, ser du sektionen Sparkline Tools på båndet. Du kan gøre brug af retningslinjer på fanen Design til at skræddersy dine gnistrer i henhold til dine præferencer.

Hvordan tilpasser du dine gnister?

Når du er færdig med at oprette dine sparklines, kan du til enhver tid ændre deres format, stil og type:

  1. Du skal først vælge de tændstænger, du vil tilpasse.
  2. For at gøre dette skal du gå mod fanen Design og vælge de indstillinger, du vil vælge.
  3. Her kan du ændre formatet eller stilen på tændene såvel som akseindstillingerne.
  4. Når du tapper på indstillingen for datoakse, åbner Excel en ny dialogboks, der kaldes Sparkline Date Range; her kan du vælge det interval på din projektmappe, der har alle de dataværdier, du leder efter i dine gnistlinedata.
  5. Når tilpasningen er udført, vil du se resultaterne på dit Excel-ark.

Konklusion

Ovenstående tre er de mest almindelige metoder til trendanalyse i Excel. Den første er den mest basale form og gør kun brug af den grafiske præsentation af de tilgængelige data. Den anden brugte tidligere data og beregnede et gennemsnit.

Den sidste gjorde brug af en formel regressionsanalyseprocedure, som blev leveret i Excels dataanalyseværktøjspakke og er i dag standardproceduren til at vurdere sammenhænge og tendenser. Du kan også downloade prøvefilen fra dette link.

Jack

Jack

Ti års erfaring med informations- og computerteknologi. Brænder for elektroniske enheder, smartphones, computere og moderne teknologi.