Пример выполнения корреляционного анализа в Excel

Одним из самых распространенных методов, применяемых в статистике для изучения данных, является корреляционный анализ, с помощью которого можно определить влияние одной величины на другую. Давайте разберемся, каким образом данный анализ можно выполнить в Экселе.

  • Назначение корреляционного анализа
  • Выполняем корреляционный анализ
    • Метод 1: применяем функцию КОРРЕЛ
    • Метод 2: используем “Пакет анализа”

    Строим диаграмму рассеяния (корреляционное поле) и график линии регрессии.

    4.1.
    Находим минимальный и максимальный элемент выборки X это 18-й и 15-й элементы соответственно, x min = 22.10000 и x max = 26.60000.

    Находим минимальный и максимальный элемент выборки Y это 2-й и 18-й элементы соответственно, y min = 29.40000 и y max = 31.60000.

    На оси абсцисс выбираем начальную точку чуть левее точки x 18 = 22.10000, и такой масштаб, чтобы на оси поместилась точка x 15 = 26.60000 и отчетливо различались остальные точки.

    На оси ординат выбираем начальную точку чуть левее точки y 2 = 29.40000, и такой масштаб, чтобы на оси поместилась точка y 18 = 31.60000 и отчетливо различались остальные точки.

    На оси абсцисс размещаем значения x k , а на оси ординат значения y k .

    Наносим точки (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ),…,(x 26 , y 26 ) на координатную плоскость. Получаем диаграмму рассеяния (корреляционное поле), изображенное на рисунке ниже.

    Начертим линию регрессии.

    Для этого найдем две различные точки с координатами (x r1 , y r1) и (x r2 , y r2) удовлетворяющие уравнению (3.6), нанесем их на координатную плоскость и проведем через них прямую. В качестве абсциссы первой точки возьмем значение x min = 22.10000. Подставим значение x min в уравнение (3.6), получим ординату первой точки. Таким образом имеем точку с координатами (22.10000, 31.96127). Аналогичным образом получим координаты второй точки, положив в качестве абсциссы значение x max = 26.60000. Вторая точка будет: (26.60000, 30.15970).

    Линия регрессии показана на рисунке ниже красным цветом

    Обратите внимание, что линия регрессии всегда проходит через точку средних значений величин Х и Y, т.е. с координатами (M x , M y)

    Утилита, которая широко используется во многих компаниях и на предприятиях. Реалии таковы, что практически любой работник должен в той или иной мере владеть Экселем, так как эта программа применяется для решения очень широкого спектра задач. Работая с таблицами, нередко приходится определять, связаны ли между собой определённые переменные. Для этого используется так называемая корреляция. В этой статье мы подробно рассмотрим, как рассчитать коэффициент корреляции в Excel. Давайте разбираться. Поехали!

    Начнём с того, что такое коэффициент корреляции вообще. Он показывает степень взаимосвязи между двумя элементами и всегда находится в диапазоне от -1 (сильная обратная взаимосвязь) до 1 (сильная прямая взаимосвязь). Если коэффициент равен 0, это говорит о том, что взаимосвязь между значениями отсутствует.

    Теперь, разобравшись с теорией, перейдём к практике. Чтобы найти взаимосвязь между переменными и у, воспользуйтесь встроенной функцией Microsoft Excel «КОРРЕЛ». Для этого нажмите на кнопку мастера функций (она расположена рядом с полем для формул). В открывшемся окне выберите из списка функций «КОРРЕЛ». После этого задайте диапазон в полях «Массив1» и «Массив2». Например, для «Массив1» выделите значения у, а для «Массив2» выделите значения х. В итоге вы получите рассчитанный программой коэффициент корреляции.

    Коэффициент корреляции: что нужно знать, формула, пример расчёта в excel

    Следующий способ будет актуален для студентов, от которых требуют найти зависимость по заданной формуле. Прежде всего, нужно знать средние значения переменных x и y. Для этого выделите значения переменной и воспользуйтесь функцией «СРЗНАЧ». Далее необходимо вычислить разницу между каждым x и x ср, и y ср. В выбранных ячейках напишите формулы x-x, y-. Не забудьте закрепить ячейки со средними значениями. Затем растяните формулу вниз, чтобы она применилась и к остальным числам.

    Теперь, когда есть все необходимые данные, можно посчитать корреляцию. Перемножьте полученные разности таким образом: (x-x ср) * (y-y ср). После того как вы получите результат для каждой из переменных, просуммируйте полученные числа при помощи функции автосуммы. Таким образом рассчитывается числитель.

    Теперь перейдём к знаменателю. Посчитанные разности нужно возвести в квадрат. Для этого в отдельной колонке введите формулы: (x-x ср) 2 и (y-y ср) 2 . Затем растяните формулы на весь диапазон. После, при помощи кнопки «Автосумма», найдите сумму по всем колонкам (для x и для y). Осталось перемножить найденные суммы и извлечь из них квадратный корень. Последний шаг — поделите числитель на знаменатель. Полученный результат и будет искомым коэффициентом корреляции.

    Прогнозные балансы на госпредприятиях

    Порядок формирования соответствующего баланса может определяться законодательно, если фирма является государственным или муниципальным предприятием. В некоторых случаях за его составление отвечает компетентный государственный орган. Так, например, по хозяйствующим субъектам, которые имеют отношение к Единой энергетической системе России, прогнозный баланс составляет в предусмотренных законом случаях Федеральная служба по тарифам. Основными задачами ФТС при формировании данного документа могут быть:

    • обеспечение снабжения потребителей электроэнергии необходимым объемом данного ресурса;
    • снижение издержек, связанных с производством и поставками энергии;
    • обеспечение стабильности поставок электричества на рынок.

    Прогнозные балансы, сформированные ФТС, в дальнейшем могут использоваться для:

    • подписания организациями оптовых контрактов на поставку электроэнергии;
    • определения внутренних балансов электроэнергии в различных субъектах РФ;
    • подписания контрактов на поставку электроэнергии на розничном рынке.

    Изучив специфику прогнозных балансов в сфере поставок электроэнергии, вернемся к рассмотрению порядка составления соответствующего документа в частных фирмах. Полезно будет изучить некоторые общие нюансы данной процедуры.

    Коэффициент корреляции в Excel: что это, как рассчитать? Формула, пример, анализ данных онлайн

    Выделяют 2 вида связи между ними:

    • функциональная;
    • корреляционная.

    Корреляция в переводе на русский язык – не что иное, как связь. В случае корреляционной связи прослеживается соответствие нескольких значений одного признака нескольким значениям другого признака. В качестве примеров можно рассмотреть установленные корреляционные связи между:

    • длиной лап, шеи, клюва у таких птиц как цапли, журавли, аисты;
    • показателями температуры тела и частоты сердечных сокращений.

    Для большинства медико-биологических процессов статистически доказано присутствие этого типа связи.

    Статистические методы позволяют установить факт существования взаимозависимости признаков. Использование для этого специальных расчетов приводит к установлению коэффициентов корреляции (меры связанности).

    Такие расчеты получили название корреляционного анализа. Он проводится для подтверждения зависимости друг от друга 2-х переменных (случайных величин), которая выражается коэффициентом корреляции.

    Использование корреляционного метода позволяет решить несколько задач:

    • выявить наличие взаимосвязи между анализируемыми параметрами;
    • знание о наличии корреляционной связи позволяет решать проблемы прогнозирования. Так, существует реальная возможность предсказывать поведение параметра на основе анализа поведения другого коррелирующего параметра;
    • проведение классификации на основе подбора независимых друг от друга признаков.

    Для переменных величин:

    • относящихся к порядковой шкале, рассчитывается коэффициент Спирмена;
    • относящихся к интервальной шкале – коэффициент Пирсона.

    Это наиболее часто используемые параметры, кроме них есть и другие.

    Значение коэффициента может выражаться как положительным, так и отрицательными.

    В первом случае при увеличении значения одной переменной наблюдается увеличение второй. При отрицательном коэффициенте – закономерность обратная.

    Для чего нужен коэффициент корреляции?

    Данный статистический показатель позволяет не только проверить предположение о существовании линейной взаимосвязи между признаками, но и установить ее силу.

    Случайные величины, связанные между собой, могут иметь совершенно разную природу этой связи.

    Не обязательно она будет функциональной, случай, когда прослеживается прямая зависимость между величинами.

    Переход в надстройки в параметрах в Microsoft Excel Переход в параметры в Microsoft Excel Запуск пакета анализа в Microsoft Excel Окно корреляция в Microsoft Excel Матрица корреляции в Microsoft Excel

    Ошибка прогнозирования: виды, формулы, примеры

    Ошибка прогнозирования — это такая величина, которая показывает, как сильно прогнозное значение отклонилось от фактического. Она используется для расчета точности прогнозирования, что в свою очередь помогает нам оценивать как точно и корректно мы сформировали прогноз. В данной статье я расскажу про основные процентные «ошибки прогнозирования» с кратким описанием и формулой для расчета. А в конце статьи я приведу общий пример расчётов в Excel. Напомню, что в своих расчетах я в основном использую ошибку WAPE или MAD-Mean Ratio, о которой подробно я рассказал в статье про точность прогнозирования, здесь она также будет упомянута.

    В каждой формуле буквой Ф обозначено фактическое значение, а буквой П — прогнозное. Каждая ошибка прогнозирования (кроме последней!), может использоваться для нахождения общей точности прогнозирования некоторого списка позиций, по типу того, что изображен ниже (либо для любого другого подобной детализации):

    Алгоритм для нахождения любой из ошибок прогнозирования для такого списка примерно одинаковый: сначала находим ошибку прогнозирования по одной позиции, а затем рассчитываем общую. Итак, основные ошибки прогнозирования!

    MPE — Mean Percent Error

    MPE — средняя процентная ошибка прогнозирования. Основная проблема данной ошибки заключается в том, что в нестабильном числовом ряду с большими выбросами любое незначительное колебание факта или прогноза может значительно поменять показатель ошибки и, как следствие, точности прогнозирования. Помимо этого, ошибка является несимметричной: одинаковые отклонения в плюс и в минус по-разному влияют на показатель ошибки.

    Ошибка прогнозирования MPE

    1. Для каждой позиции рассчитывается ошибка прогноза (из факта вычитается прогноз) — Error
    2. Для каждой позиции рассчитывается процентная ошибка прогноза (ошибка прогноза делится на фактический показатель) — Percent Error
    3. Находится среднее арифметическое всех процентных ошибок прогноза (процентные ошибки суммируются и делятся на количество) — Mean Percent Error
    MAPE — Mean Absolute Percent Error

    MAPE — средняя абсолютная процентная ошибка прогнозирования. Основная проблема данной ошибки такая же, как и у MPE — нестабильность.

    Ошибка прогнозирования MAPE

    1. Для каждой позиции рассчитывается абсолютная ошибка прогноза (прогноз вычитается из факта по модулю) — Absolute Error
    2. Для каждой позиции рассчитывается абсолютная процентная ошибка прогноза (абсолютная ошибка прогноза делится на фактический показатель) — Absolute Percent Error
    3. Находится среднее арифметическое всех абсолютных процентных ошибок прогноза (абсолютные процентные ошибки суммируются и делятся на количество) — Mean Absolute Percent Error

    Вместо среднего арифметического всех абсолютных процентных ошибок прогноза можно использовать медиану числового ряда (MdAPE — Median Absolute Percent Error), она наиболее устойчива к выбросам.

    WMAPE / MAD-Mean Ratio / WAPE — Weighted Absolute Percent Error

    WAPE — взвешенная абсолютная процентная ошибка прогнозирования. Одна из «лучших ошибок» для расчета точности прогнозирования. Часто называется как MAD-Mean Ratio, то есть отношение MAD (Mean Absolute Deviation — среднее абсолютное отклонение/ошибка) к Mean (среднее арифметическое). После упрощения дроби получается искомая формула WAPE, которая очень проста в понимании:

    Ошибка прогнозирования WAPE MAD-Mean Ratio

    1. Для каждой позиции рассчитывается абсолютная ошибка прогноза (прогноз вычитается из факта, по модулю) — Absolute Error
    2. Находится сумма всех фактов по всем позициям (общий фактический объем)
    3. Сумма всех абсолютных ошибок делится на сумму всех фактов — WAPE

    Данная ошибка прогнозирования является симметричной и наименее чувствительна к искажениям числового ряда.

    Рекомендуется к использованию при расчете точности прогнозирования. Более подробно читать здесь.

    RMSE (as %) / nRMSE — Root Mean Square Error

    RMSE — среднеквадратичная ошибка прогнозирования. Примерно такая же проблема, как и в MPE и MAPE: так как каждое отклонение возводится в квадрат, любое небольшое отклонение может значительно повлиять на показатель ошибки. Стоит отметить, что существует также ошибка MSE, из которой RMSE как раз и получается путем извлечения корня. Но так как MSE дает расчетные единицы измерения в квадрате, то использовать данную ошибку будет немного неправильно.

    Ошибка прогнозирования RMSE

    1. Для каждой позиции рассчитывается квадрат отклонений (разница между фактом и прогнозом, возведенная в квадрат) — Square Error
    2. Затем рассчитывается среднее арифметическое (сумма квадратов отклонений, деленное на количество) — MSE — Mean Square Error
    3. Извлекаем корень из полученного результат — RMSE
    4. Для перевода в процентную или в «нормализованную» среднеквадратичную ошибку необходимо:
      1. Разделить на разницу между максимальным и минимальным значением показателей
      2. Разделить на разницу между третьим и первым квартилем значений показателей
      3. Разделить на среднее арифметическое значений показателей (наиболее часто встречающийся вариант)
      MASE — Mean Absolute Scaled Error

      MASE — средняя абсолютная масштабированная ошибка прогнозирования. Согласно Википедии, является очень хорошим вариантом для расчета точности, так как сама ошибка не зависит от масштабов данных и является симметричной: то есть положительные и отрицательные отклонения от факта рассматриваются в равной степени.

      Важно! Если предыдущие ошибки прогнозирования мы могли использовать для нахождения точности прогнозирования некого списка номенклатур, где каждой из которых соответствует фактическое и прогнозное значение (как было в примере в начале статьи), то данная ошибка для этого не предназначена: MASE используется для расчета точности прогнозирования одной единственной позиции, основываясь на предыдущих показателях факта и прогноза, и чем больше этих показателей, тем более точно мы сможем рассчитать показатель точности. Вероятно, из-за этого ошибка не получила широкого распространения.

      Здесь данная формула представлена исключительно для ознакомления и не рекомендуется к использованию.

      Суть формулы заключается в нахождении среднего арифметического всех масштабированных ошибок, что при упрощении даст нам следующую конечную формулу:

      Ошибка прогнозирования MASE

      Также, хочу отметить, что существует ошибка RMMSE (Root Mean Square Scaled Error — Среднеквадратичная масштабированная ошибка), которая примерно похожа на MASE, с теми же преимуществами и недостатками.

      Это основные ошибки прогнозирования, которые могут использоваться для расчета точности прогнозирования. Но не все! Их очень много и, возможно, чуть позже я добавлю еще немного информации о некоторых из них. А примеры расчетов уже описанных ошибок прогнозирования будут выложены через некоторое время, пока что я подготавливаю пример, ожидайте.

      Основные плюсы и минусы Excel-таблицы для ставок на спорт

      Excel-таблица для ставок на спорт

      Основные достоинства, которыми может похвалиться стратегия с использованием таблиц для беттинга:

      1. Ускоренное определение многих важных для профессионалов параметров.
      2. Абсолютно бесплатное использование.
      3. Возможность модернизации таблицы под себя.
      4. Изучение разных параметров, о которых новичок даже не догадывался.

      К недостаткам можно отнести:

      1. Не самое частое обновление функций, если не занимаешься этим самостоятельно.
      2. Относительно высокий порог входа, если нет того, кто объяснит, или подробной статьи с мануалом.

      Не самый красочный и приятный дизайн.

      Свойства коэффициента корреляции

      Этой статистической характеристике присущи следующие свойства:

      • значение коэффициента располагается в диапазоне от -1 до 1. Чем ближе к крайним значениям, тем сильнее положительная либо отрицательная связь между линейными параметрами. В случае нулевого значения речь идет об отсутствии корреляции между признаками;
      • положительное значение коэффициента свидетельствует о том, что в случае увеличения значения одного признака наблюдается увеличение второго (положительная корреляция);
      • отрицательное значение – в случае увеличения значения одного признака наблюдается уменьшение второго (отрицательная корреляция);
      • приближение значения показателя к крайним точкам (либо -1, либо 1) свидетельствует о наличии очень сильной линейной связи;
      • показатели признака могут изменяться при неизменном значении коэффициента;
      • корреляционный коэффициент является безразмерной величиной;
      • наличие корреляционной связи не является обязательным подтверждением причинно-следственной связи.

      Как сделать прогноз в Эксел

      Здравствуйте, уважаемые читатели блога http://nocleep.ru/. Сегодня хочу поделиться информацией, как с помощью программы Excel можно легко и быстро обработать статистические данные и сделать прогноз.

      Прогнозирование является неотъемлемой частью планирования. Это может понадобиться, когда Вам необходимо оценить затраты следующего года или предсказать ожидаемые результаты в будущем. В общем задача довольно актуальная сейчас.

      И, если у Вас есть статистические данные с зависимостью от времени, то вы можете создать на их основе прогноз на то количество лет, которое Вам нужно. Также с помощью прогноза Вы можете предсказывать показатели: будущего объема продаж, потребность в складских запасах или потребительские тенденции.

      Вариантов построения прогноза достаточное много, я же хочу показать, как можно сделать простой, жизнеспособный прогноз «на скорую руку». Ведь каким бы точным ни был Ваш прогноз – это всего лишь предположение, и никто не может быть уверенным в том: что и как будет развиваться в будущем.

      К слову о будущем))) Наступил Новый год, и когда закончатся все праздники, можно браться за выполнение отложенных дел, планов и мечт. В соответствии с этим, рекомендую прочитать статью «Как начать делать то, что хочется». Может быть полезной.

      Продолжаем. При помощи встроенных в Excel функций можно построить довольно неплохой прогноз, чем мы с Вами сейчас и займемся. В итоге получим красивый график с прогнозом. Примерно, вот такой, а может быть и лучше:

      Прогноз в Эксел

      1 шаг. Исходные данные. Где взять?

      Нам нужны исходные данные. Где их взять? На сайтах статистики, конечно. Я для своих статей беру данные на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики. Для этого необходимо покопаться в разделе «Официальная статистика» или «Базы данных».

      Статистика

      2 шаг. Исходные данные. Как скачать?

      Для расчета прогноза потребуются данные за конкретный период. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года или за несколько лет. Для своего примера я скачаю данные «Число персональных компьютеров в организациях» с 2003 по 2014 годы. И составлю прогноз на 5 лет, т.е. до 2019 года. Для этого нужно:

      1) Зайти на сайт Федеральной Службы Государственной Статистики, «Официальная статистика», далее захожу где «Наука, инновации и информационное общество».

      Инновации

      2) Выбираю «Информационное общество», затем «Информационные и коммуникационные технологии», скачиваю таблицу с данными Excel.

      Число компьютеров

      3 шаг. Подготовка данных для расчета прогноза на 5 лет

      Итак, данные у нас есть. Что с ними необходимо сделать?

      Во-первых, мне для простого прогноза не нужны все данные таблицы, поэтому, я удаляю лишние строки, оставив только необходимую информацию для прогноза. А именно: года, и «Число персональных компьютеров в обследованных организациях — всего, тыс. шт.». Вот что должно остаться:

      Статистика в эксел

      Во-вторых, данные для прогноза необходимо транспонировать, т.е. выстроить их в вертикальную таблицу. Для этого необходимо:
      1) Выделить всю таблицу.
      2) Буфер обмена/«Копировать»
      3) Выделить новую ячейку, куда будете вставлять транспонированную таблицу.
      4) Буфер обмена/«Вставить/Специальная вставка/Транспонировать»

      Транспонировать

      В итоге получаем вертикальную таблицу:

      Транспонировать в эксел

      В-третьих, для того, чтобы точки будущего прогноза встали на одну линию, необходимо переименовать годы в цифры: 1, 2, 3, 4, 5 и т.д.

      Транспонировать в эксел

      Готово! Теперь можно приступать к постройке графика.

      4 шаг. Постройка графика

      Построим точечную диаграмму с линиями. Для этого необходимо:
      1) Выделить вертикальную таблицу (оба столбца с шапкой).
      2) Дальше идем: Вставка/Диаграммы/Точечная/Точечная с гладкими отрезками и маркерами. Получаем вот такой график:

      График в эксел

      3) Для удобства уберем с графика все линии. Для этого, выделяем сначала горизонтальные линии/Delete (на клавиатуре), аналогично выделяем вертикальные линии/ Delete (на клавиатуре). Вот так:

      Линии в эксел

      4) Добавим легенду. Для этого нужно щелкнуть по таблице, в правом верхнем углу появится крестик. Щелкнув по нему, выбираем — легенда. В результате появится надпись:

      Легенда в эксел

      5 шаг. Строим прогноз на 5 лет

      1) Если мы планируем построить прогноз на 5 лет, то соответственно, нужно продлить столбец с цифрами 1, 2, 3, 4, 5 и т.д. на 5 ячеек. Помните, что они у нас заменят года? Я их для вас выделила желтым цветом. Получаем продленную таблицу следующего вида:

      Прогноз в эксел

      2) Добавим линию тренда. Для этого необходимо: щелкнуть правой кнопкой мыши по знакомому нам крестику в правом верхнем углу таблицы/выбрать «Линия тренда». На графике появится линейная функция.

      Линия тренда

      3) Щелкнув по линии тренда мышкой два раза, открывается окно «Формат линии тренда».

      Формат линии тренда

      Что мы можем с этим делать?

      Во-первых, в моем случае все линии на графике будут появляться голубого цвета, так как именно этот цвет запрограммирован по умолчанию. Поэтому, чтобы не запутаться, предлагаю всем новым линиям менять цвета. Для этого переходим во вкладку, где изображено ведерко с краской, устанавливаем точку, где «Сплошная линия», выбираем цвет, например, «Синий».

      Цвет линии тренда

      Во-вторых, для дальнейших расчетов необходимо получить уравнение и коэффициент тесноты связи . Для этого: возвращаемся в предыдущую вкладку «Параметры линии тренда», и устанавливаем две галочки в самом низу: «показать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации». Также установим «Прогноз» вперед на 5 периодов. Как здесь:

      Прогноз на пять лет

      В-третьих, рекомендую полученное уравнение и коэффициент тесноты связи также покрасить в синий цвет, что и линия тренда. Так Вы никогда не перепутаете, какое уравнение к какой линии тренда относится. Для этого: щелкаем по уравнению, чтобы выделить прямоугольник для закрашивания, справа переходим во вкладку, где ведерко с краской. Выбираем: «Заливка» — «Сплошная заливка» — «Цвет» — синий. Готово!

      Цвет прогноза

      4) Аналогично строим пять линий трендов разными цветами, включая уравнения коэффициент тесноты связи. Получаем следующее:

      Пять линий тренда в эксел

      5) Для постановки точек прогноза выбираем уравнение, где коэффициент тесноты связи R² — наибольшее число. В моем случае это «Полиномиальный тренд» с уравнением и теснотой связи:

      Полиниальный тренд в эксел

      6) Теперь внимательно. Выбранное уравнение нужно набрать языком Excel в ячейке начала прогноза.

      Как должно выглядеть уравнение на языке Excel?

      Например, мое уравнение:

      y = -0,1837×2 + 2,9289x + 83,664

      на языке ексел будет выглядеть так:

      =-0,1837*A18^2+2,9289*A18+83,664

      Что я сделала?
      — убрала «y», потому что в Excel все формулы начинаются со знака «=»,
      — ввела знак умножения «*» — в Excel он обозначается звездочкой,
      — подставила вместо «х» — число года начала прогноза, в моем случае это «А18»,
      — ввела знак, обозначающий степень «^».

      В какую ячейку вводить уравнение?

      Я ввожу в ячейку «В18», и получаю первую цифру прогноза на 2015 год (вы же помните, что все года мы заменили порядковыми цифрами?).

      Прогноз на 2015 год

      7) Аналогичным способом вводим уравнение на все 5 лет прогноза, не забывая заменять адрес ячейки года. У меня это выглядит вот так (уравнение справа поставила для вас).

      Прогноз на 5 лет

      alt=»8)» height=»» />Теперь добавим полученные точки прогноза на график. Для этого нужно добавить ряды — щелкнуть по области графика правой кнопкой мыши/Выбрать данные/Добавить. Дать название ряда «Прогноз на 2015 год». Ввести значения х и y: «х» — обозначение года 2015, в моем случае он заменен цифрой «13» (ячейка «А18»), а «y» — полученное число прогноза на 2015 год в ячейке «В18».

      Изменение ряда в эксел

      9) Аналогичным образом вводим остальные четыре точки.

      Добавление точек прогноза

      В итоге получаем прогноз на 5 лет. Я увлеклась и составила прогноз с 2015 по 2020 год, который говорит о том, что число персональных компьютеров в организациях, будет снижаться.

      Точки прогноза на 5 лет

      Итог

      Вот так легко и быстро с помощью Excel можно обработать статистические данные и составить неплохой прогноз, который украсит любую вашу научную работу.

      Электронные формы и документы

      Чтобы ускорить создание образовательных решений, предоставляются разнообразные готовые шаблоны, которые помогут быстро разработать распространенные приложения. Шаблоны и сценарии являются «готовыми архитектурными стилями и схемами», которые помогают выбрать структуру, которая лучше всего подходит для существующих потребностей.

      Шаблоны и сценарии для Office. На сайте Шаблоны Office Online можно найти тысячи шаблонов Office, предназначенных для всевозможных потребностей.

      Область сведений о документе сопровождает документ и индексируется системами поиска при его публикации. Поэтому это одна из наиболее важных форм сопровождающих документ и описывающая его автора и тему, поисковые реквизиты. При создании документа не забывайте ее сформировать.

      Добавление сведений в область сведений о документе

      Свойства, отображаемые в области сведений о документе, нельзя изменить, если не добавить пользовательские свойства с помощью формы Microsoft Office InfoPath. Некоторые пользовательские свойства можно добавить, нажав кнопку Дополнительные свойства вверху слева в области сведений о документе, но эти свойства не появятся в области сведений о документе и в самом документе.

      Нажмите кнопку Microsoft Office, щелкните Подготовка, а затем выберите Свойства.

      Область сведений о документе открывается над документом. Заполните сведения, которые нужно сохранить с документом.

      Добавление элементов управления свойством в документ
      • Щелкните в документе место, куда нужно добавить элемент управления свойством.
      • На вкладке Вставка в группе Текст щелкните Быстрая вставка.
      • Щелкните Свойство документа и щелкните нужный элемент управления.

      Например, нужно добавить в документ элемент управления свойством Адрес компании. Если элемент управления свойством Адрес компании появляется повсюду в документе, как, например, в контракте, можно обновить один элемент управления, и все элементы управления свойством Адрес компании обновятся.

      Обновление свойств документа

      Свойства документа можно обновить в области сведений о документе. Можно также обновить элемент управления свойством в документе, тогда все элементы управления этого типа также обновятся, так же как и область сведений о документе.

      Обновление свойств в области сведений о документе

      При обновлении свойств в области сведений о документе эти свойства будут обновлены во всех местах, где они появляются в документе.

      Нажмите кнопку Microsoft Office, выберите пункт Подготовка и затем щелкните Свойства.

      Просмотр и изменение любых сведений о документе в области сведений о документе.

      Обновление элементов управления свойством документа в документе

      При обновлении свойств в документе эти свойства будут также обновлены в области сведений о документе. ПРИМЕЧАНИЕ. В области сведений о документе отображаются только те элементы управления свойством, которые можно добавлять в документ.

      • Выделите в документе элемент управления свойством, который нужно изменить. Например, нужно изменить в документе «Адрес организации».
      • Измените сведения. При изменении сведений в одном элементе управления эти сведения меняются во всех элементах управления в этом документе.

      Сценарии для Excel

      • Учет. Можно использовать мощные возможности вычислений Excel для различных финансовых документов, например для отчета о движении денежных средств, отчета о доходах или отчета о прибылях и убытках.
      • Составление бюджета. В Excel можно создавать как личный бюджет, так и бюджеты компании, например план выделения средств на маркетинг, бюджет мероприятия или пенсионных отчислений.
      • Выставление счетов и продажи. Excel также полезно применять для управления данными о выставлении счетов и продажах. Можно легко создавать нужные формы, например счета, отборочные накладные или заказы на покупку.
      • Отчеты. В Excel можно создавать различные типы отчетов, в которых анализируются или обобщаются данные, например отчеты о ходе выполнения проекта, прогнозах или текущих расхождениях.
      • Планирование. Excel прекрасно подходит для создания профессиональных планов или удобных планировщиков, таких как расписание занятий на неделю, план маркетинговых исследований, план налогообложения, а также планы отпусков, вечеринок или приготовления пищи на неделю.

      Панели мониторинга административно-управленческой аналитики

      Преподаватель имеет доступ к нескольким панелям мониторинга, которые предоставляют актуальные данные для учебного заведения. Для оценки производительности процесса на основной панели используются ключевые индикаторы производительности, такие как цели продаж, целевой доход и удельная прибыль, на основе данных за месяц. Дополнительные панели мониторинга содержат новости рынка, что позволяет анализировать финансовые риски для текущих и новых проектов. А также отображают диаграммы важных финансовых данных для оценки различных инвестиционных портфелей.

      Определение процентной ставки

      Рассмотрим теперь обратную задачу. Банк выдает ссуду в 100 тыс. рублей на 2 года и хочет получить доход в 10 тыс. рублей. Какую минимальную процентную ставку нужно установить для получения такой прибыли?

      К уже имеющейся на листе информации добавляем строку »Прибыль». Она рассчитывается по формуле:

      Устанавливаем срок 24 месяца. Обратите внимание на поле «Ставка». Числовое значение должно выражаться в процентах. Для этого выберите числовой формат «Процент» в Excel: вкладка «Главная» — панель инструментов «Число» — кнопка с изображением процента.

      Вызываем функцию подбора и задаем ее аргументы. Ожидаемый результат будет записан в поле «Прибыль» изменением значения в ячейке «Ставка» и составлять 10 000 рублей. После запуска программа показывает необходимый процент, равный 9,32354423334073 %.

      Коэффициент корреляции и ПАММ-счета

      С расчётом корреляции я как студент экономического ВУЗа познакомился еще на втором курсе. Тем не менее, долгое время недооценивал важность расчёта корреляции именно для подбора ПАММ-портфеля. 2018 год очень четко показал, что ПАММ-счета с похожими стратегиями в случае кризиса могут вести себя очень похоже.

      Случилось так, что с середины года отказала не просто одна стратегия управляющего, а большинство торговых систем, завязанных на активные движения валютной пары EUR/USD:

      Рынок был для каждого управляющего по-своему неблагоприятным, но присутствие их всех в портфеле привело к большой просадке. Совпадение? Не совсем, ведь это были ПАММ-счета с похожими элементами в торговых стратегиях. Без опыта торговли на рынке Форекс может быть сложно понять, как это работает, но по корреляционной таблице степень взаимосвязи видна и так:

      Мы ранее рассматривали корреляцию вплоть до +1, но как видите на практике даже совпадение в районе 20-30% уже говорит о некоторой схожести ПАММ-счетов и, как следствие, результатов торговли.

      Чтобы снизить шансы на повторение ситуации, как в 2018 году, я считаю в портфель стоит подбирать ПАММ-счета с низкой взаимной корреляцией. По сути, нам нужны уникальные стратегии с разными подходами и разными валютными парами для торговли. На практике, конечно, сложнее подобрать прибыльные счета с уникальными стратегиями, но если хорошо покопаться в рейтинге ПАММ-счетов, то все возможно. К тому же, низкая взаимная корреляция снижает требования для диверсификации, 5-6 счетов вполне хватит.

      Пару слов о расчёте коэффициента корреляции для ПАММ-счетов. Достать сами данные относительно несложно, в Альпари прямо с сайта, для остальных площадок через сайт investflow.ru. Однако с ними нужно сделать небольшие преобразования.

      Данные о прибыльности ПАММов изначально хранятся в формате накопленной доходности, нам это не подходит. Корреляция стандартных графиков доходности двух прибыльных ПАММ-счетов всегда будет очень высокой, просто потому что они все движутся в правый верхний угол:

      У всех счетов положительная корреляция от 0.5 и выше за редким исключением, так мы ничего не поймем. Реальное сходство стратегий ПАММ-счетов можно увидеть только по дневным доходностям. Рассчитать их не особо сложно, если знаете нужные формулы доходности. Если прибыль или убыток двух ПАММ-счетов совпадают по дням и по процентам, высока вероятность что их стратегии имеют общие элементы — и коэффициент корреляции нам это покажет:

      Как видите, некоторые корреляции стали нулевыми, а некоторые остались на высоком уровне. Мы теперь видим, какие ПАММ-счета действительно похожи между собой, а какие не имеют ничего общего.

      Напоследок давайте разберёмся, что делать и как посчитать корреляцию, если у вас появилась в этом необходимость.

      Прогноз по методу экспоненциального сглаживания Хольта

      grafikХольт развил модель простого экспоненциального сглаживания (прочитать статью о модели прогноза «Простое экспоненциальное сглаживание») и добавил в неё тренд.

      Метод Хольта используется для прогнозирования временных рядов, когда есть тенденция к росту или падению значений временного ряда. А также для рядов, когда данные есть не за полный цикл, и сезонность еще не выделить (например, за неполный год для прогноза по месяцам).

      Из данной статьи вы узнаете:

      1. Как в Excel рассчитать прогноз по методу экспоненциального сглаживания Хольта;

      2. Как оценить точность модели и подобрать оптимальные коэффициенты сглаживания.

      Как мы переделывали плохое прогнозирование на чуть более хорошее

      Каждая компания это не звездные технологии и супер крутые программисты, а огромная гора bottleneck, неэффективностей и сумма плохих решений, которая как-то да едет и делает свою работу. Но вот вы решили сделать какие-то изменения и сразу начинаете сталкиваться с тем, что в огромном кол-ве бизнес процессов у вас проблемы. Ну и эти проблемы, конечно, нужно решать не идеальным способом, а оптимальным по трудозатратам.

      Хочу поделится одним таким примером, связанных с моей темой анализа данных и управления данными. Во многих организациях существует финансовые службы, основная цель которых предоставлять финансовую информацию руководству о состоянии предприятия. Среди многих работ этих людей есть одна такая задача: составление прогноза выручки на следующий период (год, квартал у кого как). Этот прогноз выручки часто бывает первым этапов в согласовании планов на следующий период и составлении общего прогноза по прибылям и убыткам предприятия.

      Все, кто занимается такого рода прогнозированием, понимают, что в этом вопросе важна не столько точность прогнозов, сколько правильные взаимосвязи между вашими предпосылками и результатами. Ведь что мы хотим от прогноза? Мы хотим узнать, что будет, если делать все как обычно (AS IS) и что будет, если мы что-то поменяем (сценарии). Для того, чтобы сделать эту работу финансовая служба должна придумать какую-то модель предприятия, которой она может легко управлять, легко объяснять бизнесу как она работает и легко предоставлять данные в различных разрезах, в которых бизнес захочет это дело посмотреть.

      Это все отличные намерения, но тут мы сталкиваемся с суровой реальностью: методологические и технические навыки для выполнения этих задач в конкретных предприятиях откровенно слабы. Модели неудобные, быстро не изменяемые, не обновляемые, легко ничего не объясняется, файлы не удобные, а разрезы получить невозможно или очень долго. Давайте посмотрим конкретный пример, где всё плохо и как это можно исправить.

      Где будет строить модель типичный сотрудник отдела финансов? Конечно в Excel. Для этого есть несколько по настоящему хороших причин:

      1. Опыт работы есть только с этим средством.
      2. Результат работы легко передать заказчику.
      3. Можно изменить любую деталь в модели.
      4. Excel довольно просто интегрирует в себя получение, хранение, обработку, прогнозирование, представление и визуализацию данных.
      5. Можно сделать так, чтобы потребители вашей работы легко разбирались в том, что вы им передали.
      6. Позволяет организовать простой интерактив и работу с моделью.

      Одна из самых простых и одна из самых распространенных моделей прогнозирования выручки это очень простая формула: количество клиентов за период * средний чек = выручка.
      То, что было до нас выглядело так (данные, конечно же заменены на демонстрационные):

      Какие проблемы есть на этом листе:

      1. Исходные данные по 2017 и 2018 году введены как значения. Подразумевается, что для реализации различных версий бюджета будут напрямую исправляться эти значения. Это большой объем работы (т.к. таких листов около 30 по различным подразделениям), в котором наверняка будут сделаны ошибки, перепутаны столбцы и колонки.
      2. Хотя 2018 год введен как значение, он еще не закончился, поэтому там введено значение с учетом прогноза, который сделан где-то отдельно.
      3. Прогноз сделан на целый год. Среди требований к прогнозированию было составить помесячный прогноз с одной стороны, а с другой стороны отобразить его в годовом разрезе, т.к. помесячный прогноз трудно анализировать и оценивать из-за обилия цифр. Соответственно одна из трудностей для этой модели — построить поверх еще одну модель, которая разбивает данные по месяцам с учетом сезонности. Все «задом наперед», не годовой результат из месячных, а месячные из годового.
      4. Исходные данные для модели нигде явно не фигурируют, нет на них ссылок и не ясно, верны ли те цифры, что мы видим, верно ли они извлечены из хранилища и суммированы.
      5. Если появится желание сделать перегруппировку состава отделов, то эта модель будет полностью выброшена.
      6. В следующем году тут мало что можно переиспользовать.

      Этот лист это прогнозирование по одному из подразделений предприятия. Всего таких листов около 30. Все эти листы объединяются на лист всего предприятия в двух разрезах: по подразделения и по типам отделов. Грубо говоря у вас в каждом подразделении есть отдел, по производству упаковки. Вы хотели бы видеть и общий результат по подразделениям, а отдельно общий результат в разбивке по разным специализациям, типа производства упаковки. Лист выглядит концептуально так же, но он является суммой результатов на прошлых 30 листах.
      Это суммирование реализовано самым простым способом: перебором всех ячеек нужных для суммирования. Т.к. не каждое подразделение содержит все отделы и положение строк в 30 листах отделов может быть разное, то для сборки совокупной выручки по отделам сотрудник должен был составить десятки формул, в которых явным образом указал, какие ячейки он хочет складывать.

      Какие проблемы мы видим на обобщенных листах?

      1. Явный перебор ячеек для суммирования, а значит если кто-то подменит значения или смысл ячейки, на которую мы ссылаемся при суммировании, мы это не заметим и нам придется долго эту ошибку искать.
      2. При изменении структуры компании нам придется не только изменять листы подразделений, который были затронуты изменениями, но и исправлять лист с общей сборкой, ведь там не будет новых объектов, а удаленные будут выдавать ошибки.
      3. При изменении разреза, под которым мы хотим посмотреть на подразделение эта модель вообще ничего не может сделать и просто не работает. Если в отделах появится какая-то большая детализация, то по сути нам придется создавать еще один такой же обобщающий лист (который будет иметь уже в 10 раз больше прямых ссылок, которые надо «протыкать», где-то уже от 1000 до 10000).
      4. Модель вообще полностью разрушается, если изменения в компании приведут к другой группировке сущностей. Вся эта работа просто идет на выброс.

      Таким образом, мы имеем жесткую, прямолинейную структуру модели, которая способна давать только один результат, может выдержать небольшие изменения в предпосылках и связана с огромными трудозатратами по обновлению или внесению изменений. И даже само создание этой структуры уже связано с большими трудозатратами.

      Почему-то многие компании такие задачи готовы «закидывать телами» трудолюбивых сотрудников, кому не хватает и опыта и навыков сделать все проще, быстрее и удобнее. При этом это даже не вопрос денег. Реализация такого файла отнимает около 2 месяцев работы человека и то, без удовлетворения всех требований. А более разумный подход к организации работы с данными потребует у вас 1 недели не напряженной работы! За 2 месяца подготовки «плохим» способом вы теряете не только больше денег, но и кучу времени и нервов, т.к. принимая результат будете десятки раз ловить ошибки. Это тупейшая растрата ресурсов. Это как раз тот случай, когда простыми шагами, вы можете получить 10-ти кратный рост производительности труда!

      О том, как мы добились повышения производительности труда в 10 раз и переделали модель см. ниже.

      Мы решили вмешаться в этот стыд и предложили переделать модель прогноза так, чтобы было меньше ошибок, проще эксплуатация, появилась гибкость в настройке.

      Какие ключевые проблемы в описанной модели:

      1. Данные, модель и представления смешаны в одну сущность. Из-за этого изменение хотя бы в одном элементы разрушает весь этот монолит.
      2. Чрезмерный расчет на ручную обработку, что плодит ошибки и опечатки в огромных количествах.

      Что мы предложили:

      Как не надо "усовершенствовать" чужие модели в Эксель или программист опасен своим креативом

      1. В начальной модели нигде не фигурировали исходные данные на которых она была построена. Мы предложили внести эти данные в формате 2-ой нормальной формы в сам файл Excel на 2 отдельных листа (продажи и кол-во клиентов). Благо, данные по продажам в нашей агрегации по месяцам — это всего лишь десятки тысяч строк, а не миллионы. Так же мы настроили получение этих данных при помощи Power Query напрямую из базы данных.
      2. Мы создали лист моделирования, который состоит из 3-х блоков:
        • Сводная таблица выручки
        • Сводная таблица кол-ва клиентов
        • Расчетная таблица средних чеков
          Каждая сводная это сводная таблица построенная на исходных данных в нужной для текущего моделирования детализации по отделам и подразделениям, в нужной детализации по периодам (месяцам).
      3. В Листе моделирования мы построили простые модели прогнозирования на базе исторических временных рядов. Мы продлевали ряды кол-ва клиентов и средний чек, а общую прогнозную выручку считали как произведение этих величин. Просмотрев данные мы придумали 3 модели прогнозирования: медиана по прошлым периодам, экспоненциальное тройное сглаживание и обнуление (когда нам нужен 0 прогноз).
      4. Вычисления среднего чека (факта) и выручки (прогноза) производится не путем ссылки на ячейки, а с использованием ВПР и отметки смещения, что позволяет сделать расчеты устойчивым к изменениям в исходных данных.
      5. Понятно, что теперь модель не читабельная пользователем, т.к. там слишком много значений. Для этого мы построили отдельные листы подразделений. Каждый лист имеет ячейку, которая выбирает, какие данные должны быть просуммированы в этот лист. На основе ВПР мы подтягиваем в лист данные с модельного листа.
      6. Само создание 30 листов по подразделениям сделано по специальной процедуре. Сначала создается первый лист, одного из подразделений, который содержит все возможные названия отделов. Если какого-то отдела в подразделении нет, то формулы подтягивают туда 0. Чтобы сделать все 30 подразделений, мы создаем дубликаты и меняем названия в управляющей ячейке (она используется для формирования ключа ВПР) и у нас оказываются нужные данные в форме представления. ВПР умеет использовать в качества ключа более 1 ячейки, если вы используете трюк: объедините нужные вам ячейки в одну при помощи конкатинации (функция СЦЕПИТЬ или символ &).
      7. В форму представления добавлен элемент, позволяющий управлять моделью: простой множитель к прогнозным значениям среднего чека и кол-ва. Этот элемент собирается на специальный технический лист при помощи функции ДВССЫЛ, которая позволяет использовать сгенерированную ссылку. С этого технического листа все эти корректировки при помощи ВПР переносятся на лист с моделью.
      8. Листы обобщения больше не является суммированием листов представления, а строятся точно так же, как и все остальные листы — путем суммирования данных на листе с моделью. В итоге представления являются чистыми представлениями и не имеют зависимостей между собой.

      Что мы получили:

      1. Всегда понятно из каких цифр мы получили данные (т.к. сохранился запрос Power Query).
      2. Мы можем изменить данные не сломав модель.
      3. Изменения в структуре и иерархии потребует небольших доработок (нужно изменить только названия в 1 листе представления и потом сделать его дубликаты).
      4. Мы радикально сократили кол-во потенциальных ошибок, т.к. большая часть данных заполняется при помощи формул, ссылок и ключей.
      5. Заказчик получил интерактивный прогноз, в котором он может менять значения сам и тут же получать прогноз.
      6. Смогли одновременно удовлетворить требованиям о том, что нам нужны данные и в годовом и месячном разрезе.
      7. Можно использовать в следующем бюджетном периоде.
      8. Можно менять модели прогнозирования, если эти нам покажутся не подходящими.

      Почему мы решили остаться в экселе, а не переделали это на какие-то другие технологии?

      1. Нам нужно было оставить этот файл в эксплуатации текущих сотрудников. В рамках Excel нам проще показать, как все это работает и что они могут исправлять.
      2. Excel справляется с задачей и другие решения — лишние сущности.
      3. Заказчик привык к такой форме и его «переучивать» отдельные трудозатраты, которые мы не могли себе позволить.

      Сколько нам понадобилось времени: примерно 5 рабочих дней, где 1 человек тратил по 2-4 часа в день и по итогам дня мы с ним делали ревю результатов.

      Как сделать сценарий в excel?

      На этом шаге мы рассмотрим диспетчер сценариев.

      Анализ данных с помощью таблиц подстановки является весьма эффективным. Однако он имеет несколько недостатков:

      С помощью средства Диспетчер сценариев можно достаточно просто автоматизировать процесс выполнения анализа «что-если» для различных моделей. С его помощью Вы можете создать несколько наборов данных вводимых значений (в терминологии средства Диспетчер сценариев они называются изменяемыми ячейками ) для любого количества переменных и присвоить имя каждому набору. Затем по имени можно выбрать определенный набор данных, и Excel покажет результаты анализа этих данных на рабочем листе. Кроме того, можно создать итоговый отчет по сценариям, в котором будет показан результат подстановки различных комбинаций входных параметров. Итоговый отчет может быть представлен в виде обычного структурированного списка или сводной таблицы.

      В качестве примера рассмотрим процесс прогнозирования объема продаж товаров на текущий год. Объем продаж может зависеть от многих факторов, поэтому создается три сценария — по одному для лучшего, худшего и наиболее вероятного случаев. После того как сценариям будет присвоено имя, Вы сможете легко переключаться между ними, выбирая соответствующее название из списка. При этом Excel будет автоматически подставлять нужные исходные данные в рабочий лист и пересчитывать формулы.

      Чтобы Вы смогли получить общее представление о средстве Диспетчер сценариев , начнем с простого примера — производственной модели (рис. 1).

      Рис. 1. Пример производственной модели

      В этом примере определены три сценария, которые приведены в таблице 1. В сценарии для лучшего случая тариф почасовой оплаты и стоимость материалов наименьшие. в сценарии для худшего случая эти значения самые большие. В третьем сценарии, или в наиболее вероятном случае, используются промежуточные значения этих параметров (они определяются менеджером с учетом ряда факторов). Менеджеры должны быть готовы к худшему случаю, однако им также необходимо знать, что будет, если сработает сценарий лучшего случая.

      Доступ к средству Диспетчер сценариев можно получить с помощью команды Сервис | Сценарии . При выборе этой команды будет вызвано диалоговое окно Диспетчер сценариев , показанное на рисунке 2.

      Рис. 2. Диалоговое окно Диспетчер сценариев

      Когда Вы впервые вызываете это диалоговое окно, в нем имеется сообщение, в котором сказано, что ни один сценарий не определен, и это не удивительно, ведь Вы только начали. Как только будут добавлены новые сценарии, их названия появятся в диалоговом окне. Чтобы добавить сценарий, в диалоговом окне Диспетчер сценариев щелкните на кнопке Добавить . Появится диалоговое окно Добавление сценария , которое показано на рисунке 3. Это диалоговое окно разделено на четыре части:

      Рис. 3. Диалоговое окно Добавление сценария

      После того как вы заполнили диалоговое окно Добавление сценария , щелкните на кнопке OK . Появится диалоговое окно Значение ячеек сценария , которое показано на рисунке 4. В этом диалоговом окне перечислены поля всех изменяемых ячеек, которые были определены в предыдущем диалоговом окне. Введите значения для каждой ячейки сценария. Если щелкните на кнопке OK , то Вы вернетесь к диалоговому окну Диспетчер сценария . В нем теперь будет находиться имя созданного Вами сценария. Если необходимо создать еще сценарии, щелкните на кнопке Добавить и повторите описанную выше последовательность действий.

      Рис. 4. Диалоговое окно Значение ячеек сценария

      Примечание . Для удобства использования сценариев необходимо поместить на любую панель инструмент Сценарий :

      На следующем шаге мы рассмотрим отображение, изменение и объединение сценариев.

Ссылка на основную публикацию