إن القدرة على توقع الاتجاهات أو التنبؤ بالقيم المستقبلية أمر ضروري في أي نشاط مهني تقريبًا اليوم. مايكروسوفت إكسل تحتوي على أدوات قوية جدًا لإجراء التنبؤات، والوظيفة هي FORECAST (o تنبؤ بالمناخ (بالإسبانية) واحدة من أكثر اللغات استخدامًا وتنوعًا. وتسمح هذه الميزة باتخاذ قرارات أكثر ثقة بناءً على البيانات السابقة، وبفضل بساطتها، أصبحت أداة أساسية، سواء في عالم الأعمال أو في الإدارة الشخصية.
إتقان الوظيفة FORECAST في Excel، لن يساعدك ذلك على إجراء تقديرات أكثر دقة فحسب. في هذه المقالة، سنستكشف كل ما تحتاج لمعرفته حول هذه الدوال بعمق: بدءًا من عملياتها الأساسية، وبنيتها، ووسائطها، مرورًا بأمثلة عملية، ووصولًا إلى أكثر الحيل تقدمًا لإنشاء تنبؤات موثوقة باستخدام Excel.
ما هي وظيفة FORECAST في Excel بالضبط؟
الوظيفة FORECAST إنها واحدة من أقوى الأدوات للتنبؤ في Excel. يهدف هذا الأسلوب إلى حساب قيمة مستقبلية من سلسلة من البيانات المعروفة، بالاعتماد على الطريقة الإحصائية للانحدار الخطي. وهذا يعني أنه يساعدك على التنبؤ بما قد يحدث (على سبيل المثال، حجم المبيعات أو التكاليف في الأشهر المقبلة) من خلال تحليل كيفية تصرف متغيرين مرتبطين في الماضي.
هذه الوظيفة مثالي للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية، أو حساب احتياجات المخزون، أو اكتشاف الاتجاهات. يستخدم مجموعتين من البيانات (X مستقل و Y تابع آخر) وبعد تحليل العلاقة بينهما، سيُقدّر قيمة Y المقابلة لقيمة X المحددة التي نشير إليها. يُعدّ هذا مفيدًا بشكل خاص في السيناريوهات التي توجد فيها سجلات تاريخية ونريد توقع ما سيحدث.
كيفية عملها: بناء الجملة وحجج دالة FORECAST
الوظيفة FORECAST إنه متوفر في نسختين رئيسيتين في Excel: التنبؤ الخطي (المعروف أيضًا باسم توقعات.خطية) Y تنبؤ بالمناخ (o FORECAST (ببساطة). كلاهما لهما بنية متطابقة عمليًا، على الرغم من استخدام اسم LINEAR في الإصدارات الحديثة لتوضيح نوع النموذج الإحصائي المطبق.
البنية الأساسية لكلا الوظيفتين:
- التنبؤ الخطي (x، المعروف_y، المعروف_x)
- التنبؤ(x، المعروف_y، المعروف_x)
توضيح الحجج:
- x: هل هو النقطة أو القيمة التي تريد إجراء التنبؤ بهاعلى سبيل المثال، الشهر، السنة، عدد الوحدات، وما إلى ذلك.
- معروف_و: يتوافق مع نطاق القيم التابعة (Y)، والتي عادة ما تكون النتائج التي نريد التنبؤ بها، مثل المبيعات، ودرجات الحرارة، والتكاليف، وما إلى ذلك.
- معروف_x:نطاق القيم المستقلة (X)، أي تلك التي أثرت على النتائج (على سبيل المثال، الأشهر، السنوات، عدد العملاء، وما إلى ذلك).
يجب أن يحتوي كل من النطاقين known_y وknown_x على نفس عدد العناصر، ويتم تمثيل العلاقة بينهما في شكل مصفوفة (أو في نطاقات متتالية من الخلايا).
تفاصيل وتحذيرات رئيسية يجب وضعها في الاعتبار
يفرض برنامج Excel قواعد صارمة للغاية بشأن استخدام ودمج الوسائط. إذا أدخلت أي بيانات بشكل غير صحيح، فقد تواجه أخطاء شائعة مثل #يستحق!, # N / A o # DIV / 0!وفيما يلي الحالات الرئيسية التي ينبغي أخذها في الاعتبار:
- إذا كانت الحجة x إذا لم يكن رقميًا، فسوف تقوم الدالة بإرجاع #يستحق!.
- إذا كانت النطاقات معروف_و y معروف_x إذا لم يكن لها نفس عدد القيم أو كانت فارغة، فستكون النتيجة # N / A.
- إذا كان تباين البيانات في معروف_x يساوي صفرًا (أي أن جميع القيم متساوية)، سيعرض Excel # DIV / 0! لأنه لا يمكن حساب ميل خط الانحدار.
- الصيغة الرياضية التي يستخدمها هي من النموذج أ + ب سحيث يقوم Excel بحساب معامل الميل (b) ومعامل التقاطع (a) لتقدير قيمة Y لـ X الجديد.
من الضروري التأكد من أن البيانات كاملة ومتوافقة بشكل صحيح حتى تكون التوقعات موثوقة.
التعمق أكثر: FORECAST.ETS والتنبؤ المتقدم في Excel
ما وراء الوظيفة التنبؤ الخطييتضمن Excel وظيفة مصممة خصيصًا للسيناريوهات التي تُظهر فيها البيانات سلوكًا موسميًا أو دوريًا: توقعات.ETS. الولايات المتحدة الأمريكية طريقة التنعيم الثلاثي الأسّي (ETS) لاكتشاف الأنماط والتنبؤ بالقيم المستقبلية، وهو مفيد جدًا في السلاسل الزمنية مثل المبيعات الشهرية أو الزيارات اليومية أو الاستهلاك الدوري.
بناء جملة توقعات.ETS هو:
- FORECAST.ETS(الهدف، القيم، المقياس الزمني، ، ، )
حججهم الرئيسية:
- destino: القيمة التي تريد إجراء التنبؤ بها (التاريخ أو الوقت أو الرقم).
- فالوريس: البيانات التاريخية (Ys المعروفة).
- مقياس الوقت: سلسلة من التواريخ أو الأوقات (X)، بفاصل زمني منتظم وبدون تكرارات.
- الموسميةقيمة رقمية تُشير إلى الدورة الموسمية، مثل ١٢ للبيانات الشهرية في السنة. افتراضيًا، يكتشف Excel هذه القيمة تلقائيًا.
- تعبئة البيانات:كيفية ملء الفجوات (الإفتراضي هو المتوسط، أو تعيينه على 0 للتعامل معه كأصفار).
- تجميع:طريقة لدمج القيم التي لها نفس الطابع الزمني، والافتراضي هو المتوسط.
ومن مميزاتها:
- يكتشف ما يصل إلى 30% من القيم المفقودة دون المساس بالدقة.
- يتيح لك العمل مع سلاسل زمنية معقدة، وتطبيق التنعيم الأسّي تلقائيًا.
- مثالي للتنبؤ بالمبيعات مع مراعاة الموسمية، مثل الذروات في كل فترة معينة.
تحويل البيانات التاريخية إلى توقعات تلقائية
إذا كان لديك سلسلة بيانات تاريخية منظمة بشكل جيد، فيمكنك في Excel استخدام وظيفة ورقة التوقعاتمن علامة التبويب "البيانات"، يقوم هذا الخيار بتحويل سجلاتك تلقائيًا إلى جدول من التوقعات والرسوم البيانية المرئية لاكتشاف الاتجاهات والأنماط.
- أدخل سلسلة البيانات: واحدة بمقياس الوقت وأخرى بالقيم.
- حدد كلاهما وانتقل إلى البيانات > ورقة التوقعات.
- اختر نوع الرسم البياني الذي تريد عرضه.
- قم بتحديد تاريخ انتهاء التوقعات ثم انقر فوق إنشاء.
سيقوم Excel بإنشاء جدول بيانات يحتوي على بيانات تاريخية وتقديرات للفترة المستقبلية، كما يسمح لك بتخصيص خيارات متقدمة مثل الموسمية، وفترات الثقة، ومعالجة البيانات المكررة أو الفجوات.
خيارات تخصيص التوقعات المتقدمة في Excel
عند إنشاء توقعات في Excel، يمكنك ضبط معلمات مختلفة لتحسين تحليلك:
| خيار | وصف |
|---|---|
| بداية التوقعات | حدد مكان بدء التنبؤ، باستخدام البيانات قبل هذا التاريخ فقط. |
| فاصل الثقة | يقوم بتحديد نطاق احتمالية البيانات المستقبلية، والافتراضي هو 95%. |
| الموسمية | يكتشف الدورات تلقائيًا أو يسمح لك بتعيين الفترة يدويًا. |
| نطاق التاريخ والقيم | تخصيص النطاقات المعتبرة في الحساب. |
| املأ النقاط المفقودة | يقوم Excel بمعالجة الفجوات في السلسلة أو معالجتها كأصفار. |
| مكرر | يتيح لك حساب المتوسط أو الوسيط أو حساب القيم المكررة في نفس التاريخ. |
| إحصائيات التوقعات | الوصول إلى المقاييس مثل الأخطاء والمعاملات المستخدمة في التنبؤ. |
هذه الخيارات سوف تساعدك على تعديل التوقعات لتتناسب مع الواقع والأهداف المحددة.
الأخطاء الشائعة وكيفية إصلاحها
عند العمل مع وظائف التنبؤ، قد تواجه أخطاء شائعة:
- البيانات غير المتوافقةالنطاقات ذات أعداد الخلايا المختلفة تُنتج #N/A. تأكد من أن كلا النطاقين لهما نفس الطول.
- قيمة غير رقمية في X: : يؤدي التنبؤ بالقيم غير الرقمية إلى إنشاء #VALUE!.
- فترات زمنية غير منتظمةيتطلب FORECAST.ETS فترات زمنية ثابتة. في حال وجود تكرارات أو مخالفات، سيحدث خطأ.
- البيانات المتجانسة في X:بدون اختلاف في قيم X، لا يمكن حساب علاقة خطية.
يُعدّ تحضير بياناتك وتنقيتها قبل تطبيق الدالة أمرًا أساسيًا للحصول على تنبؤات مفيدة وموثوقة. يمكنك أيضًا الاطلاع على هذا الدليل لتوسيع معرفتك بالتنبؤات والتحليل الإحصائي في Excel.
يُنصح بتصوير بياناتك باستخدام الرسوم البيانية قبل تطبيق صيغ التنبؤ لتحديد الاتجاهات وتحديد الطريقة المُثلى. كما أن مراجعة فترات الثقة وتحديث بياناتك دوريًا يُساعد في الحفاظ على دقة توقعاتك.
