หากคุณกำลังค้นหาวิธีแก้ปัญหาหรือเทคนิคพิเศษบางอย่างในการทำ Exponential Smoothing ใน Excel จากนั้นคุณได้ลงจอดในสถานที่ที่เหมาะสม มีวิธีที่รวดเร็วในการทำ Exponential Smoothing ใน Excel บทความนี้จะแสดงให้คุณเห็นทุกขั้นตอนพร้อมภาพประกอบที่เหมาะสม เพื่อให้คุณสามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ของคุณได้อย่างง่ายดาย เข้าสู่ส่วนหลักของบทความกันเลย
คุณสามารถดาวน์โหลดสมุดแบบฝึกหัดได้จากที่นี่:
การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลคืออะไร
การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลเป็นวิธีการพยากรณ์อนุกรมเวลา ที่ ใหม่กว่า ข้อมูลจะได้รับ ลำดับความสำคัญสูงกว่า และ แก่ ข้อมูลจะได้รับ ลำดับความสำคัญ . ต่ำ . ลำดับความสำคัญ ถูกกำหนดโดย ปัจจัยน้ำหนัก . การสังเกตที่ผ่านมามีน้ำหนักโดยการลดลงแบบทวีคูณ . มี สามประเภท ของการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล:
- การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลเดี่ยว: ไม่มีแนวโน้มหรือฤดูกาล และมีพารามิเตอร์เพียงตัวเดียวคือ ปัจจัยการปรับให้เรียบ (α) .
- การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลสองเท่า :รวม แนวโน้ม ในการพยากรณ์อนุกรมเวลา
- การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลสามเท่า: มีทั้ง เทรนด์ และ ฤดูกาล . นอกจากนี้ยังได้รับการตั้งชื่อว่า Holt-Winters Exponential Smoothing
Damping Factor คืออะไร
คุณต้องใช้สัมประสิทธิ์การทำให้เรียบ ระหว่าง 0 และ 1 ซึ่งเรียกว่า สัมประสิทธิ์การทำให้เรียบ (α) . และ สัมประสิทธิ์การหน่วง คือค่าของ 1 ลบ alpha (α) . ดังนั้น ยิ่งค่าแดมปิงแฟกเตอร์น้อยเท่าใด ระดับอัลฟาก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น ระดับอัลฟาที่ต่ำกว่าจะทำให้จุดสูงสุดและจุดหุบเขาของกราฟราบรื่น และปัจจัยการหน่วงที่ต่ำกว่าจะทำให้ค่าที่ใกล้เคียงกับจุดจริงราบรื่นขึ้น
ขั้นตอนในการทำ Exponential Smoothing ใน Excel
สมมติว่า คุณมีชุดข้อมูลที่มีปริมาณการขายจริงของเดือน และคุณต้องการคาดการณ์ยอดขายในเดือนถัดไปโดยใช้การปรับให้เรียบแบบทวีคูณ กระบวนการ. ในส่วนนี้ ฉันจะแสดงขั้นตอนด่วนในการทำ การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล ใน Excel บน Windows ระบบปฏิบัติการ. คุณจะพบคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการและสูตรต่างๆ ได้ที่นี่ ฉันใช้ Microsoft 365 รุ่นที่นี่ แต่คุณสามารถใช้เวอร์ชันอื่นได้ตามความพร้อมใช้งานของคุณ หากวิธีการใดใช้ไม่ได้ในเวอร์ชันของคุณ โปรดแสดงความคิดเห็นกับเรา
📌 ขั้นตอนที่ 1:เปิดใช้งาน Data Analysis ToolPak Add-In
ใน Excel Data Analysis ToolPak ไม่ได้เปิดใช้งานโดย ค่าเริ่มต้น ดังนั้นคุณต้องเปิดใช้งานด้วยตนเอง ทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อเปิดใช้งาน Data Analysis ToolPak
- ในตอนแรก เปิดสมุดงานใน Excel และไปที่ ไฟล์ แท็บ>> ตัวเลือก
- จากนั้น คุณจะเห็นหน้าต่างชื่อ ตัวเลือก Excel จะเปิดขึ้น
- ไปที่ ส่วนเสริม ตัวเลือก
- ที่นี่ เลือก Excel ส่วนเสริม ใน จัดการ เครื่องมือแล้วกด ไป
- ตอนนี้ ทำเครื่องหมาย Analysis ToolPak กล่องแล้วกด ตกลง
📌 ขั้นตอนที่ 2:ไปที่ตัวเลือกการวิเคราะห์ข้อมูลและเลือกการทำให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียล
- ตอนนี้ คุณต้องไปที่ ข้อมูล แท็บ
- เลือก การวิเคราะห์ข้อมูล ตัวเลือกใน การวิเคราะห์ ส่วน.
- หลังจากคลิกที่ การวิเคราะห์ข้อมูล ตัวเลือก หน้าต่างชื่อ การวิเคราะห์ข้อมูล จะปรากฏขึ้น
- จากนั้น เลือก การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล จากเครื่องมือวิเคราะห์
- และกด ตกลง
📌 ขั้นตอนที่ 3:แทรกอินพุตที่เหมาะสมในหน้าต่าง Exponential Smoothing และนำไปใช้
- หลังจากเลือก การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล หน้าต่างจะปรากฏขึ้น
- เลือกเซลล์ในส่วน จริง คอลัมน์เป็น ช่วงอินพุต
- ใส่ Damping Factor เป็น 0.9 ถ้าค่าอัลฟ่าคือ 0.1.
- จากนั้น เลือกเซลล์แรกของ คอลัมน์การคาดการณ์ E5 เป็น ช่วงเอาต์พุต
- สุดท้าย กด ตกลง .
- ด้วยเหตุนี้ หลังจากที่คลิกปุ่ม ตกลง คุณจะเห็น พยากรณ์ คอลัมน์จะ เติม
- คุณสามารถติดตาม ที่คล้ายกัน วิธีสร้างการพยากรณ์อนุกรมเวลา กับ อัลฟ่า ค่า =0.3. สำหรับสิ่งนี้ เพียงใส่ (1-0.3)=0.7 ใน ปัจจัยการทำให้หมาด ๆ กล่อง.
📌 ขั้นตอนที่ 4:สร้างกราฟเพื่อเปรียบเทียบ
คุณสามารถสร้างแผนภูมิเพื่อเปรียบเทียบข้อมูลจริงและข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ด้วยปัจจัยการปรับให้เรียบต่างๆ สำหรับสิ่งนี้
- เลือกคอลัมน์ เดือน ที่เกิดขึ้นจริง และการคาดการณ์
- จากนั้นไปที่ แทรก แท็บ>> เลือก แผนภูมิ ชนิด
สิ่งที่ควรจำ
- ปัจจัยการทำให้หมาดๆ คือการลบค่า ค่าอัลฟ่า จาก 1.
- ด้วยความที่สูงกว่า ค่าของอัลฟา เส้นโค้ง ผันผวน สูงด้วยข้อมูล
- เมื่อคุณรับข้อมูลที่ป้อนด้วยหัวเรื่อง คุณต้อง ติ๊ก “ป้ายกำกับ” ใน การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล
บทสรุป
ในบทความนี้ คุณได้พบวิธีการการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ใน Excel ฉันหวังว่าคุณจะพบว่าบทความนี้มีประโยชน์ คุณสามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราExcelDemy เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ Excel โปรดแสดงความคิดเห็น ข้อเสนอแนะ หรือข้อสงสัยหากมีในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง