Moving average values excel

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Peramalan Peramalan Rata-Rata. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksikan oleh guru untuk mendapatkan skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa perkiraan teman Anda untuk memprediksi skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes berikutnya? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu dari area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapatkan nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang menghina pikiran besar ini membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu mendorong setiap orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda melakukannya pada tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain melalui C6 C6. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua buah data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang perlu diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictququot, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut ini. DAX mencakup beberapa fungsi agregasi statistik, seperti rata-rata, varians, dan standar deviasi. Perhitungan statistik khas lainnya mengharuskan Anda untuk menulis ungkapan DAX yang lebih panjang. Excel, dari sudut pandang ini, memiliki bahasa yang jauh lebih kaya. Pola Statistik adalah kumpulan kalkulasi statistik yang umum: median, mode, moving average, persentil, dan kuartil. Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Colin Banfield, Gerard Brueckl, dan Javier Guilln, yang blognya mengilhami beberapa pola berikut. Contoh Pola Dasar Rumus dalam pola ini adalah solusi untuk perhitungan statistik tertentu. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung mean (rata-rata aritmatika) dari sekumpulan nilai. RATA-RATA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom angka. AVERAGEA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom, menangani nilai teks dan non-numerik (nilai teks non-numerik dan kosong dihitung sebagai 0). AVERAGEX. Hitung rata-rata ekspresi yang dievaluasi di atas meja. Moving Average Rata-rata bergerak adalah perhitungan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata himpunan bagian yang berbeda dari kumpulan data lengkap. Anda bisa menggunakan banyak teknik DAX untuk menerapkan perhitungan ini. Teknik yang paling sederhana adalah dengan menggunakan AVERAGEX, iterasi tabel granularity yang diinginkan dan menghitung untuk setiap iterasi ekspresi yang menghasilkan titik data tunggal yang digunakan rata-rata. Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata bergerak dalam 7 hari terakhir, dengan asumsi Anda menggunakan tabel Date dalam model data Anda. Dengan menggunakan AVERAGEX, Anda secara otomatis menghitung ukuran pada setiap tingkat granularitas. Bila menggunakan ukuran yang bisa digabungkan (seperti SUM), maka pendekatan lain berdasarkan pada CALCULATEmay menjadi lebih cepat. Anda dapat menemukan pendekatan alternatif ini dalam pola Moving Average yang lengkap. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung varians dari sekumpulan nilai. VAR. S. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. VAR. P. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. VARX. S. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. VARX. P. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili keseluruhan populasi. Deviasi Standar Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung standar deviasi dari serangkaian nilai. STDEV. S. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. STDEV. P. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. STDEVX. S. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. STDEVX. P. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili seluruh populasi. Median adalah nilai numerik yang memisahkan separuh populasi yang lebih tinggi dari bagian bawah. Jika ada sejumlah ganjil baris, median adalah nilai tengah (sortir baris dari nilai terendah ke nilai tertinggi). Jika ada sejumlah baris, itu adalah rata-rata dari dua nilai tengahnya. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MEDIAN di Excel. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara hasil yang dikembalikan oleh Excel dan formula DAX yang sesuai untuk perhitungan median. Gambar 1 Contoh kalkulasi median di Excel dan DAX. Modusnya adalah nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MODE dan MODE. SNGL di Excel, yang hanya mengembalikan nilai minimum bila ada beberapa mode dalam rangkaian nilai yang dipertimbangkan. Fungsi Excel MODE. MULT akan mengembalikan semua mode, namun Anda tidak dapat menerapkannya sebagai ukuran di DAX. Gambar 2 membandingkan hasil yang dikembalikan oleh Excel dengan rumus DAX yang sesuai untuk perhitungan mode. Gambar 2 Contoh perhitungan mode di Excel dan DAX. Persentil Persentil adalah nilai di bawah dimana persentase nilai tertentu dalam kelompok jatuh. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Perhitungan di DAX memerlukan beberapa langkah, yang dijelaskan di bagian Pola Lengkap, yang menunjukkan bagaimana mendapatkan hasil yang sama dari fungsi Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Kuartil adalah tiga poin yang membagi seperangkat nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil rendah 25 persentil Persen kedua kuartil median 50 persentil Kuartil atas kuartil atas 75 th persentil Pola Lengkap Beberapa perhitungan statistik memiliki deskripsi yang lebih panjang tentang pola yang lengkap, karena Anda mungkin memiliki implementasi yang berbeda tergantung pada model data dan persyaratan lainnya. Moving Average Biasanya Anda mengevaluasi moving average dengan mereferensikan tingkat granularitas hari. Template umum dari rumus berikut memiliki tanda ini: Jumlah hari ini adalah jumlah hari untuk rata-rata bergerak. Ltdatecolumngt adalah kolom tanggal dari tabel tanggal jika Anda memilikinya, atau kolom tanggal tabel yang berisi nilai jika tidak ada tabel tanggal yang terpisah. Ukuran adalah ukuran untuk dihitung sebagai moving average. Pola paling sederhana menggunakan fungsi AVERAGEX di DAX, yang secara otomatis mempertimbangkan hanya hari-hari dimana ada nilai. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan template berikut dalam model data tanpa tabel tanggal dan dengan ukuran yang dapat digabungkan (seperti SUM) selama periode keseluruhan dipertimbangkan. Rumus sebelumnya menganggap hari tanpa data yang sesuai sebagai ukuran yang memiliki 0 nilai. Hal ini dapat terjadi hanya jika Anda memiliki tabel tanggal terpisah, yang mungkin berisi hari dimana tidak ada transaksi yang sesuai. Anda dapat memperbaiki penyebut rata-rata dengan hanya menggunakan jumlah hari dimana ada transaksi dengan menggunakan pola berikut, di mana: ltfacttablegt adalah tabel yang terkait dengan tabel tanggal dan nilai yang dihitung berdasarkan ukuran. Anda mungkin menggunakan fungsi DATESBETWEEN atau DATESINPERIOD daripada FILTER, namun hanya bekerja di tabel tanggal reguler, sedangkan Anda dapat menerapkan pola yang dijelaskan di atas juga ke tabel tanggal tidak reguler dan pada model yang tidak memiliki tabel tanggal. Misalnya, perhatikan perbedaan hasil yang dihasilkan oleh dua langkah berikut ini. Pada Gambar 3, Anda dapat melihat bahwa tidak ada penjualan pada tanggal 11 September 2005. Namun, tanggal ini termasuk dalam tabel Tanggal sehingga, ada 7 hari (dari 11 September sampai 17 September) yang hanya memiliki 6 hari dengan data. Gambar 3 Contoh perhitungan Moving Average mempertimbangkan dan mengabaikan tanggal tanpa penjualan. Ukuran Moving Average 7 Days memiliki angka yang lebih rendah antara 11 September dan 17 September, karena mempertimbangkan 11 September sebagai hari dengan 0 penjualan. Jika Anda ingin mengabaikan hari tanpa penjualan, maka gunakanlah ukuran Moving Average 7 Days No Zero. Ini bisa menjadi pendekatan yang tepat saat Anda memiliki tabel tanggal yang lengkap namun Anda ingin mengabaikan hari tanpa transaksi. Dengan menggunakan rumus Moving Average 7 Days, hasilnya benar karena AVERAGEX secara otomatis hanya mempertimbangkan nilai yang tidak kosong. Ingatlah bahwa Anda dapat meningkatkan kinerja rata-rata bergerak dengan mempertahankan nilai dalam kolom tabel yang dihitung dengan granularity yang diinginkan, seperti tanggal, tanggal, atau produk. Namun, pendekatan perhitungan dinamis dengan ukuran menawarkan kemampuan untuk menggunakan parameter untuk jumlah hari rata-rata bergerak (misalnya mengganti jumlah hari kerja dengan ukuran yang menerapkan pola Tabel Parameter). Median sesuai dengan persentil ke-50, yang dapat Anda hitung dengan menggunakan pola Persentil. Namun, pola Median memungkinkan Anda mengoptimalkan dan menyederhanakan perhitungan median dengan menggunakan ukuran tunggal, bukan beberapa langkah yang diperlukan oleh pola Persentil. Anda dapat menggunakan pendekatan ini saat menghitung median untuk nilai yang termasuk dalam ltvaluecolumngt, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Untuk meningkatkan kinerja, Anda mungkin ingin mempertahankan nilai sebuah ukuran di kolom yang dihitung, jika Anda ingin mendapatkan median untuk hasil Sebuah ukuran dalam model data. Namun, sebelum melakukan optimasi ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, ini adalah tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat hari, atau mungkin NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan median. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date8217, maka nilai yang diinginkan adalah 8216Internet Sales8217 yang berisi kolom Jumlah Penjualan Internet yang dijumlahkan dengan ukuran Total Penjualan Internet. Misalnya, Anda dapat menulis median Total Penjualan Internet untuk semua Pelanggan di Adventure Works sebagai berikut: Tip Pola berikut: digunakan untuk menghapus baris dari ltgranularitytablegt yang tidak memiliki data yang sesuai dalam pilihan saat ini. Ini adalah cara yang lebih cepat daripada menggunakan ungkapan berikut: Namun, Anda mungkin mengganti keseluruhan ekspresi KEMUNGKINAN dengan hanya ltgranularitytablegt jika Anda ingin mempertimbangkan nilai kosong dari tingkat kemampuan sebagai 0. Kinerja formula MedianX bergantung pada jumlah baris di Meja iterasi dan pada kompleksitas ukuran. Jika kinerjanya buruk, Anda mungkin akan bertahan dalam hasil pengukuran di kolom perhitungan lttablegt, namun ini akan menghilangkan kemampuan menerapkan filter ke perhitungan median pada waktu kueri. Percentile Excel memiliki dua implementasi perhitungan persentil yang berbeda dengan tiga fungsi: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Mereka semua mengembalikan persentil K-th dari nilai, di mana K berada pada kisaran 0 sampai 1. Perbedaannya adalah PERCENTILE dan PERCENTILE. INC menganggap K sebagai rentang inklusif, sementara PERCENTILE. EXC menganggap kisaran K 0 sampai 1 sebagai eksklusif. . Semua fungsi ini dan penerapan DAX mereka menerima nilai persentil sebagai parameter, yang kita sebut nilai persentil K. ltKgt berada pada kisaran 0 sampai 1. Kedua implementasi DAX dari persentil memerlukan beberapa tindakan yang serupa, namun cukup berbeda untuk meminta Dua formula yang berbeda. Langkah-langkah yang didefinisikan dalam masing-masing pola adalah: KPerc. Nilai persentil itu sesuai dengan ltKgt. PercPos. Posisi persentil dalam kumpulan nilai yang diurutkan. ValueLow. Nilai di bawah posisi persentil. Nilai tinggi Nilai diatas posisi persentil. Persentil Perhitungan akhir persentil. Anda memerlukan ValueLow dan ValueHigh langkah dalam kasus PercPos berisi bagian desimal, karena Anda harus interpolasi antara ValueLow dan ValueHigh untuk mengembalikan nilai persentil yang benar. Gambar 4 menunjukkan contoh perhitungan yang dibuat dengan formula Excel dan DAX, menggunakan kedua algoritma persentil (inklusif dan eksklusif). Gambar 4 Persentase perhitungan dengan menggunakan rumus Excel dan perhitungan DAX yang setara. Pada bagian berikut, rumus Persentil mengeksekusi perhitungan pada nilai yang tersimpan dalam kolom tabel, DataValue, sedangkan rumus PercentileX mengeksekusi perhitungan pada nilai yang dikembalikan dengan ukuran yang dihitung pada granularitas tertentu. Percentile Inclusive Implementasi Inklusif Persentase adalah sebagai berikut. Percentile Exclusive Penerapan Eksklusif Persentil adalah sebagai berikut. PercentileX Inclusive Implementasi Inklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, bisa jadi tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat hari, atau bisa jadi NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan persentil. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularitasnya adalah dimensi seperti 8216Date, 8217 maka nilai yang diinginkan adalah 8216Sales8217 yang berisi kolom Jumlah yang dijumlahkan dengan jumlah Total Amount. Misalnya, Anda dapat menulis PercentileXInc of Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan spidol yang sama yang digunakan dalam Inklusif Persentase PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc dari Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: Beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file dengan bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 oleh