می دانید سری‌های زمانی در اکسل چه هستند؟ ما همیشه نمودارهای خطی را در اکسل می‌بینیم و طراحی می‌کنیم. از پیش بینی فروش گرفته تا بررسی درآمد و … با استفاده از اکسل و تجزیه و تحلیل دقیقی که دارد، امکان پذیر است. ممکن است این مفهوم در ابتدا کمی برایتان سخت به نظر برسد، اما با چندین بار بررسی و انجام مدل سازی در اکسل، می‌بینید که چندان هم سخت نیست.
ما می‌خواهیم در این مقاله از مجله علمی آموزشی مکتب خونه، در مورد مفهوم مدل‌های هموارسازی نمایی برای پیش بینی سری‌های زمانی صحبت کنیم و به شما نشان دهیم که چگونه می‌توانید با هموارسازی نمایی در MS Excel کارهایتان را انجام دهید. ما تقریباً هر روز با داده‌های سری زمانی سر و کار داریم.
مثلاً اگر قیمت سهام یک شرکت خاص در ۱۰ روز گذشته به طور مداوم کاهش یافته باشد، می‌توانیم فرض کنیم که قیمت سهام فردا نیز کاهش می‌یابد. یا اگر در هفته گذشته هر روز باران می‌باریده است، می‌توانیم حدس بزنیم که امروز نیز باران می‌بارد، بنابراین بهتر است یک چتر به همراه داشته باشیم. همه این حدس‌ها بر اساس سری زمانی صورت گرفته است.
مثال‌های بالا نشان می‌دهند که گذشتهٔ نزدیک، می‌تواند تصور درستی از آینده به ما بدهد. این ایده اصلی پیش‌بینی سری‌های زمانی در اکسل است.
در یک سری زمانی، هر نقطه جداگانه به مقدار قبلی وابسته است. بنابراین می‌توانیم از مقادیر گذشته استفاده کرده و مقادیر را در آینده تخمین بزنیم. مؤلفه «زمان» در اینجا بسیار مهم است.
تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی امکان مطالعه شاخص‌ها در زمان را فراهم می‌کند. سری‌های زمانی مقادیر عددی یک شاخص آماری هستند که به ترتیب زمانی مرتب شده‌اند. چنین داده‌هایی در متنوع‌ترین حوزه‌های فعالیت انسانی همچون قیمت روزانه سهام، نرخ ارز، فروش فصلی، فروش سالانه، تولید و … نقش دارند. برای مثال، یک سری زمانی معمولی در هواشناسی، بارندگی ماهانه را مشخص می‌کند.
سری‌های زمانی در اکسل
اگر مقادیر برخی از فرآیندها را در فواصل زمانی مشخص دریافت کنید، عناصر سری زمانی را دریافت خواهید کرد. تنوع آنها به مؤلفه‌های منظم و تصادفی تقسیم می‌شود. قاعدتاً تغییرات منظم در اعضای سریال قابل پیش بینی است. در اینجا سری‌های زمانی را در اکسل با یک مثال برایتان تحلیل می‌کنیم.
مثال: فرض کنید یک شبکه، داده‌های مربوط به فروش کالاها را توسط فروشگاه‌های واقع در شهرهایی با جمعیت کمتر از ۵۰۰۰۰ نفر تجزیه و تحلیل می‌کند. دوره مربوط به سال‌های ۲۰۱۲ تا ۲۰۱۵ است و وظیفه شناسایی روند اصلی توسعه بر عهده ماست. برای شروع کار ابتدا داده‌های فروش را در اکسل مانند تصویر زیر وارد کنید:
در تب «DATA» روی دکمه «تجزیه و تحلیل داده‌ها» کلیک کنید.
«هموارسازی نمایی» را از لیست ابزارهای پیشنهادی برای تجزیه و تحلیل آماری انتخاب کنید. این روش هم ترازی برای سری‌های دینامیکی ما مناسب است که مقادیر آن به شدت در نوسان می‌باشد.
کادر محاوره‌ای را پر می‌کنیم. فاصله ورودی، محدوده ارزش فروش است. ضریب میرایی هم ضریب هموارسازی نمایی است و به طور پیش فرض، ۰٫۳ است. بازه خروجی، اشاره‌ای به سلول سمت چپ بالای محدوده خروجی دارد. برنامه سطوح صاف شده را در اینجا قرار می‌دهد و اندازه را به طور مستقل تعریف می‌کند. تیک «خروجی نمودار»، «خطاهای استاندارد» را نیز باید بزنیم.
با کلیک بر روی OK کادر محاوره‌ای را ببندید. نتایج تحلیل به صورت زیر است:
اکسل از فرمول بعدی برای محاسبه خطاهای استاندارد استفاده می‌کند: = SQRT(SUMXMY2)’محدوده مقدار واقعی’؛ ‘محدوده مقادیر پیش بینی’) / ‘اندازه پنجره هموارسازی.
مثال: = SQRT(SUMXMY2: (C3:C5;D3:D5)/3)
پیش بینی سری زمانی در اکسل
ما پیش بینی فروش را با استفاده از داده‌های مثال قبلی تهیه می‌کنیم.
پارامترهای خط روند را پیکربندی کنید:
ما یک روند چند جمله‌ای را انتخاب می‌کنیم که خطای مدل پیش بینی را به حداقل می‌رساند.
R2 = 0.9567، به این معنی که این نسبت ۹۵٫۶۷٪ از تغییرات فروش را در روند زمان توضیح می‌دهد. معادله روند، مدلی از فرمول برای محاسبه مقادیر پیش بینی شده است. اکثر نویسندگان، استفاده از خط روند را برای پیش بینی فروش توصیه می‌کنند. برای مشاهده پیش‌بینی در نمودار، باید تعداد دوره‌ها را در پارامترها تنظیم کنید.
ما یک نتیجه نسبتاً خوش بینانه دریافت می‌کنیم که مانند نمودار زیر است:
در مثال ما وابستگی نمایی وجود دارد، بنابراین در هنگام ساخت روند خطی، خطاها و عدم دقت بیشتری وجود دارد. همچنین می‌توانید از تابع GROWTH برای پیش بینی وابستگی نمایی در اکسل استفاده کنید.
برای وابستگی خطی، از تابع TREND استفاده کنید. هنگام انجام پیش بینی نمی‌توانید از هیچ روشی استفاده کنید چرا که احتمال انحرافات و عدم دقت زیاد می‌شود.
کاربرد مدل سری زمانی در اکسل
مدل سری زمانی در اکسل ابزاری قدرتمند برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان است. این مدل با استفاده از الگوهای موجود در داده‌های گذشته، می‌تواند روندهای آینده را پیش‌بینی و به شما در تصمیم‌گیری‌های بهتر کمک کند.
مدل سری زمانی در اکسل ابزاری قدرتمند برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان است. این مدل با استفاده از الگوهای موجود در داده‌های گذشته، می‌تواند روندهای آینده را پیش‌بینی کند و به شما در تصمیم‌گیری‌های بهتر کمک کند.
کاربردهای مدل سری زمانی در اکسل
مدل سری زمانی در اکسل کاربردهای متنوعی دارد که در زیر به برخی از آنها اشاره می‌کنیم:
- پیش‌بینی فروش: با استفاده از داده‌های فروش گذشته، می‌توانید فروش خود را برای آینده پیش‌بینی کنید و برنامه‌ریزی بهتری برای تولید، بازاریابی و فروش داشته باشید.
- پیش‌بینی تقاضا: با استفاده از داده‌های تقاضای گذشته، می‌توانید تقاضا برای محصولات یا خدمات خود را در آینده پیش‌بینی کنید و موجودی انبار خود را بهینه کنید.
- پیش‌بینی قیمت: با استفاده از داده‌های قیمت گذشته، می‌توانید قیمت محصولات یا خدمات خود را در آینده پیش‌بینی کنید و استراتژی قیمت‌گذاری مناسبی را اتخاذ کنید.
- پیش‌بینی روند بازار: با استفاده از داده‌های بازار گذشته، می‌توانید روند بازار را در آینده پیش‌بینی کنید و تصمیمات بهتری در مورد سرمایه‌گذاری و توسعه محصول بگیرید.
- تحلیل روند رشد: با استفاده از داده‌های رشد گذشته، می‌توانید روند رشد کسب و کار خود را در آینده تحلیل کنید و استراتژی مناسبی برای رشد پایدار داشته باشید.
- برنامه‌ریزی منابع: با استفاده از داده‌های گذشته، می‌توانید منابع مورد نیاز خود را در آینده پیش‌بینی کنید و برنامه‌ریزی بهتری برای تامین منابع داشته باشید.
- مدیریت ریسک: با استفاده از داده‌های گذشته، می‌توانید ریسک‌های احتمالی را در آینده شناسایی و مدیریت کنید.
مزایای استفاده از مدل سری زمانی در اکسل
- سهولت استفاده: اکسل ابزاری کاربرپسند است و استفاده از مدل سری زمانی در آن بسیار آسان است.
- دسترسی آسان: اکسل به طور گسترده در دسترس است و اکثر کاربران با آن آشنایی دارند.
- هزینه کم: استفاده از مدل سری زمانی در اکسل هزینه زیادی ندارد و برای کسب و کارهای کوچک و متوسط بسیار مناسب است.
- انعطاف‌پذیری: اکسل ابزاری انعطاف‌پذیر است و می‌توانید مدل سری زمانی خود را با توجه به نیازهای خاص خود تنظیم کنید.
- قابلیت تجسم: اکسل ابزارهای مختلفی برای تجسم داده‌ها و نتایج پیش‌بینی ارائه می‌دهد که به شما در درک بهتر آنها کمک می‌کند.
محدودیت‌های استفاده از مدل سری زمانی در اکسل
- محدودیت در داده‌های بزرگ: اکسل برای داده‌های بسیار بزرگ و پیچیده مناسب نیست.
- محدودیت در مدل‌های پیچیده: اکسل از مدل‌های سری زمانی پیچیده پشتیبانی نمی‌کند.
- نیاز به دانش اولیه: برای استفاده از مدل سری زمانی در اکسل، نیاز به دانش اولیه در مورد آمار و سری‌های زمانی دارید.
پیش‌بینی به کمک تابع Forecast در اکسل
تابع FORECAST یکی از توابع پرکاربرد در اکسل برای پیش‌بینی سری‌های زمانی است. این تابع با استفاده از روش‌های آماری، می‌تواند مقادیر آینده را بر اساس داده‌های گذشته پیش‌بینی کند. برای استفاده از این تابع، باید داده‌های خود را به صورت سری زمانی در اکسل وارد کنید و سپس تابع FORECAST را با آرگومان‌های مناسب فراخوانی کنید.
برای مثال، اگر می‌خواهید فروش خود را برای سه ماه آینده پیش‌بینی کنید، می‌توانید داده‌های فروش خود را برای چند سال گذشته در اکسل وارد کنید و سپس از تابع FORECAST برای پیش‌بینی فروش برای سه ماه آینده استفاده کنید.
نمودار TimeLine یا سنگ نما در اکسل
نمودار Timeline یا سنگ نما ابزاری بصری برای نمایش داده‌های زمانی است. این نمودار به شما کمک می‌کند تا رویدادها و تغییرات را در طول زمان به راحتی مشاهده و تحلیل کنید. برای ایجاد نمودار Timeline در اکسل، باید داده‌های خود را به صورت جدول زمانی وارد کنید و سپس از ابزار “Insert Timeline” در تب “Insert” استفاده کنید.
برای مثال، اگر می‌خواهید تاریخچه پروژه خود را به صورت بصری نمایش دهید، می‌توانید از نمودار Timeline استفاده کنید. این نمودار به شما کمک می‌کند تا مراحل مختلف پروژه، تاریخ شروع و پایان هر مرحله، و سایر اطلاعات مربوط به پروژه را به راحتی مشاهده و مدیریت کنید.
آموزش جامع اکسل با مکتب خونه
شما می‌توانید برای آموزش جامع اکسل در دوره آنلاین مکتب خونه ثبت نام کنید و مفاهیم مختلفی در اکسل را از جمله مدل سری زمانی را به خوبی یاد بگیرید. با یاد گرفتن نرم افزار کاربردی و محبوب اکسل، می‌توانید به راحتی وارد بازار کار شوید و در مشاغل مرتبط به اشتغال بپردازید.
