3 Perioden Gleit Durchschnitt Prognose Taschenrechner

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Erstellen eines einfachen Umzugs Dies ist einer der folgenden drei Artikel zur Zeitreihenanalyse in Excel Überblick über den bewegten Durchschnitt Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um zu glätten Kurzfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten, um längerfristig Trends oder Zyklen leichter zu erkennen. Der gleitende Durchschnitt wird manchmal als rollender Durchschnitt oder ein laufender Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, von denen jeder den Durchschnitt eines Intervalls der spezifizierten Anzahl von vorherigen Perioden darstellt. Je größer das Intervall ist, desto mehr Glättung tritt auf. Je kleiner das Intervall ist, desto mehr gleicht der gleitende Durchschnitt den tatsächlichen Datenreihen. Durchgehende Mittelwerte führen die folgenden drei Funktionen aus: Glättung der Daten, was bedeutet, dass die Anpassung der Daten an eine Zeile verbessert wird. Verringerung der Wirkung von vorübergehender Variation und zufälligem Rauschen. Hervorhebung von Ausreißern oberhalb oder unterhalb des Trends. Der gleitende Durchschnitt ist eine der am weitesten verbreiteten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren. Zum Beispiel, Sales-Manager häufig sehen dreimonatige gleitende Durchschnitte der Verkaufsdaten. Der Artikel wird eine zweimonatige, dreimonatige und sechsmonatige einfache gleitende Durchschnitte der gleichen Verkaufsdaten vergleichen. Der gleitende Durchschnitt wird in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienrenditen und in der Ökonomie häufig verwendet, um Trends in makroökonomischen Zeitreihen wie Beschäftigung zu finden. Es gibt eine Reihe von Variationen des gleitenden Durchschnitts. Am häufigsten sind der einfache gleitende Durchschnitt, der gewichtete gleitende Durchschnitt und der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die Durchführung jeder dieser Techniken in Excel wird im Detail in separaten Artikeln in diesem Blog abgedeckt werden. Hier ist ein kurzer Überblick über jede dieser drei Techniken. Simple Moving Average Jeder Punkt in einem einfachen gleitenden Durchschnitt ist der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden. Dieser Blog Artikel wird eine detaillierte Erklärung der Umsetzung dieser Technik in Excel. Die gewichteten beweglichen Mittelpunkte im gewichteten gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wendet eine gewisse Gewichtung auf bestimmte vorherige Perioden an, oft sind die jüngsten Perioden größeres Gewicht. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erklärung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, ist wie folgt: Exponentielle Moving Average Points im exponentiellen gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Exponentielle Glättung wendet Gewichtungsfaktoren auf vorhergehende Perioden an, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen. Infolgedessen berücksichtigt die exponentielle Glättung alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl von Vorperioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt hat. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, ist wie folgt: Im Folgenden wird der 3-stufige Prozess der Erstellung eines einfachen gleitenden Durchschnitts von Zeitreihendaten in Excel beschrieben. Schritt 1 8211 Graph Die ursprünglichen Daten in einer Zeitreihen-Plot Das Liniendiagramm ist das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihendaten zu grafisch darzustellen. Ein Beispiel für ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu zeichnen, wird wie folgt gezeigt: Schritt 2 8211 Erstellen des Moving Average in Excel Excel bietet das Moving Average Tool im Menü Datenanalyse. Das Moving Average Tool schafft einen einfachen gleitenden Durchschnitt aus einer Datenreihe. Die Moving Average Dialogbox sollte wie folgt ausgefüllt werden, um einen gleitenden Durchschnitt der vorherigen 2 Perioden von Daten für jeden Datenpunkt zu erstellen. Die Ausgabe des 2-Perioden-gleitenden Durchschnitts wird zusammen mit den Formeln gezeigt, die verwendet wurden, um den Wert jedes Punktes im gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Schritt 3 8211 Hinzufügen der Moving Average Series zum Diagramm Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in der Tabelle hinzugefügt. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü öffnet sich. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufügen. Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem man die Dialogbox "Edit Series" wie folgt vervollständigt: Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält und diese Daten8217s 2-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt wird wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende durchschnittliche Linie ziemlich viel glatter ist und rohe Daten8217s Abweichungen oberhalb und unterhalb der Trendlinie sind viel deutlicher. Der Gesamttrend ist jetzt auch deutlich deutlicher. Ein 3-Intervall-Gleitende Durchschnitt kann erstellt und auf dem Diagramm mit dem gleichen Verfahren wie folgt platziert werden: Es ist interessant zu bemerken, dass der 2-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt einen glatteren Graphen erzeugt als der 3-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt. In diesem Fall kann der 2-Intervall-Gleitender Durchschnitt um so wünschenswerter sein als der durchschnittliche Gleitdurchschnitt von 3 Intervallen. Zum Vergleich wird ein 6-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefügt: Wie erwartet, ist der 6-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt signifikant glatter als der 2 oder 3-Intervall einfache gleitende Mittelwerte. Ein glatteres Graphen passt genau zu einer Geraden. Analysieren der Prognose Genauigkeit Genauigkeit kann als Güte der Passform beschrieben werden. Die beiden Komponenten der Prognosegenauigkeit sind folgende: Prognose Bias 8211 Die Tendenz einer Prognose ist konsequent höher oder niedriger als die tatsächlichen Werte einer Zeitreihe. Prognose Bias ist die Summe aller Fehler geteilt durch die Anzahl der Perioden wie folgt: Eine positive Bias zeigt eine Tendenz zur Unterprognose. Eine negative Vorspannung weist auf eine Tendenz zur Überprognose hin. Bias misst nicht die Genauigkeit, da sich positive und negative Fehler gegenseitig aufheben. Prognosefehler 8211 Die Differenz zwischen Istwerten einer Zeitreihe und den vorhergesagten Werten der Prognose. Die häufigsten Maßnahmen des Prognosefehlers sind folgende: MAD 8211 Mittlere Absolute Abweichung MAD berechnet den durchschnittlichen Absolutwert des Fehlers und wird mit folgender Formel berechnet: Die Mittelwertbildung der Fehler beseitigt den Abbruch von positiven und negativen Fehlern. Je kleiner der MAD ist, desto besser ist das Modell. MSE 8211 Mean Squared Error MSE ist ein populäres Maß an Fehler, der die abbrechende Wirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der Quadrate des Fehlers mit der folgenden Formel eliminiert: Große Fehlerausdrücke neigen dazu, MSE zu übertreiben, weil die Fehlerterme alle quadriert sind. RMSE (Root Square Mean) reduziert dieses Problem, indem er die Quadratwurzel von MSE nimmt. MAPE 8211 Mittlerer absoluter Prozentfehler MAPE eliminiert auch den abbrechenden Effekt von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der absoluten Werte der Fehlerterme. MAPE berechnet die Summe der Prozentfehlertermine mit folgender Formel: Durch das Summieren von Prozentfehlerbegriffen kann MAPE verwendet werden, um Prognosemodelle zu vergleichen, die unterschiedliche Maßstäbe verwenden. Berechnen von Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die Simple Moving Average Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE wird in Excel berechnet, um das 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall einfaches Bewegen zu bewerten Durchschnittliche Prognose in diesem Artikel erhalten und wie folgt gezeigt: Der erste Schritt ist, E t zu berechnen. E t 2. E t, E t Y t-act Und dann summieren sie wie folgt: Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 3-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 6-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE sind für die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-Einfachbewegungsdurchschnitte wie folgt zusammengefasst. Der 3-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt ist das Modell, das am ehesten zu den tatsächlichen Daten passt. 160 Excel Master Series Blog Directory Statistische Themen und Artikel in jedem TopicMoving Durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte das Wiesel überall auf der Stelle und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre letzte Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es wie folgt aussehen soll. Berechnen des gleitenden Durchschnitts in Excel In diesem kurzen Tutorial erfahren Sie, wie man schnell einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel berechnet, welche Funktionen Zu verwenden, um durchschnittlich für die letzten N Tage, Wochen, Monate oder Jahre, und wie man eine gleitende durchschnittliche Trendlinie zu einem Excel-Diagramm hinzufügen. In ein paar jüngsten Artikeln haben wir einen genaueren Blick auf die Berechnung des Durchschnitts in Excel. Wenn Sie unseren Blog verfolgt haben, wissen Sie bereits, wie Sie einen normalen Durchschnitt berechnen und welche Funktionen zu verwenden, um einen gewichteten Durchschnitt zu finden. In der heutigen Tutorial, werden wir diskutieren zwei grundlegende Techniken zu berechnen gleitenden Durchschnitt in Excel. Was ist gleitender Durchschnitt Im Allgemeinen kann der gleitende Durchschnitt (auch als rollender Durchschnitt bezeichnet werden, der durchschnittliche oder bewegliche Mittelwert ist) als eine Reihe von Durchschnittswerten für verschiedene Teilmengen desselben Datensatzes definiert werden. Es wird häufig in der Statistik verwendet, saisonbereinigte Wirtschafts - und Wettervorhersage, um zugrunde liegende Trends zu verstehen. Im Aktienhandel ist der gleitende Durchschnitt ein Indikator, der den Durchschnittswert einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum anzeigt. Im Geschäft ist es eine gängige Praxis, einen gleitenden Durchschnitt des Umsatzes für die letzten 3 Monate zu berechnen, um den jüngsten Trend zu bestimmen. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt der dreimonatigen Temperaturen berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Temperaturen von Januar bis März, dann den Durchschnitt der Temperaturen von Februar bis April, dann von März bis Mai und so weiter. Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitt wie einfach (auch bekannt als arithmetisch), exponentiell, variabel, dreieckig und gewichtet. In diesem Tutorial werden wir in den am häufigsten verwendeten einfachen gleitenden Durchschnitt suchen. Berechnen einfacher gleitender Durchschnitt in Excel Insgesamt gibt es zwei Möglichkeiten, um einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel zu bekommen - mit Formeln und Trendline-Optionen. Die folgenden Beispiele zeigen beide Techniken. Beispiel 1. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum Ein einfacher gleitender Durchschnitt kann in kürzester Zeit mit der AVERAGE-Funktion berechnet werden. Angenommen, Sie haben eine Liste der durchschnittlichen monatlichen Temperaturen in Spalte B, und Sie wollen einen gleitenden Durchschnitt für 3 Monate (wie in der Abbildung oben gezeigt) zu finden. Schreiben Sie eine übliche AVERAGE Formel für die ersten 3 Werte und geben Sie sie in die Zeile ein, die dem 3. Wert von oben entspricht (Zelle C4 in diesem Beispiel), und kopieren Sie dann die Formel auf andere Zellen in der Spalte: Sie können die Spalte mit einer absoluten Referenz (wie B2), wenn Sie wollen, aber seien Sie sicher, relative Zeilenreferenzen (ohne das Zeichen) zu verwenden, damit die Formel für andere Zellen richtig passt. Wenn man bedenkt, dass ein Durchschnitt durch Addition von Werten berechnet wird und dann die Summe durch die Anzahl der zu gemittelten Werte dividiert wird, kannst du das Ergebnis mit der SUM-Formel verifizieren: Beispiel 2. Gehender Durchschnitt für die letzten N Tage Wochen Monate Jahre In einer Spalte Angenommen, Sie haben eine Liste von Daten, zB Verkauf Zahlen oder Aktienkurse, und Sie wollen den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu jedem Zeitpunkt wissen. Dazu benötigen Sie eine Formel, die den Durchschnitt neu berechnet, sobald Sie einen Wert für den nächsten Monat eingeben. Welche Excel-Funktion ist in der Lage, dies zu tun Die gute alte AVERAGE in Kombination mit OFFSET und COUNT. DURCHSCHNITT (OFFSET (erste Zelle COUNT (gesamte Bereich) - N, 0, N, 1)) Wo N die Anzahl der letzten Tage Wochen Monate Jahre im Durchschnitt ist. Nicht sicher, wie man diese gleitende durchschnittliche Formel in Ihren Excel-Arbeitsblättern verwendet Das folgende Beispiel macht die Dinge klarer. Angenommen, die Werte zum Durchschnitt sind in Spalte B beginnend in Zeile 2, die Formel wäre wie folgt: Und jetzt können wir versuchen zu verstehen, was diese Excel gleitenden durchschnittlichen Formel tatsächlich tut. Die COUNT-Funktion COUNT (B2: B100) zählt, wie viele Werte bereits in Spalte B eingegeben wurden. Wir beginnen in B2 zu zählen, da Zeile 1 die Spaltenüberschrift ist. Die Funktion OFFSET nimmt die Zelle B2 (das 1. Argument) als Startpunkt an und versetzt die Zählung (den von der COUNT-Funktion zurückgegebenen Wert) durch Bewegen von 3 Zeilen (-3 im 2. Argument). Als Ergebnis gibt es die Summe der Werte in einem Bereich aus 3 Zeilen (3 im 4. Argument) und 1 Spalte (1 im letzten Argument), die die letzten 3 Monate, die wir wollen. Schließlich wird die zurückgegebene Summe an die AVERAGE-Funktion übergeben, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Spitze. Wenn Sie mit ständig aktualisierbaren Arbeitsblättern arbeiten, in denen zukünftig neue Zeilen hinzugefügt werden sollen, stellen Sie sicher, dass Sie eine ausreichende Anzahl von Zeilen an die COUNT-Funktion liefern, um potenzielle neue Einträge zu berücksichtigen. Es ist kein Problem, wenn man mehr Zeilen als tatsächlich benötigt, solange man die erste Zelle rechts hat, wird die COUNT-Funktion alle leeren Zeilen sowieso verwerfen. Wie Sie wahrscheinlich bemerkt haben, enthält der Tisch in diesem Beispiel nur 12 Monate Daten, und doch wird der Bereich B2: B100 an COUNT geliefert, nur um auf der Rettungsseite zu sein :) Beispiel 3. Gehender Durchschnitt für die letzten N Werte in Eine Zeile Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt für die letzten N Tage, Monate, Jahre usw. in der gleichen Zeile berechnen möchten, können Sie die Offset-Formel auf diese Weise anpassen: Angenommen, B2 ist die erste Zahl in der Zeile und Sie wollen Um die letzten 3 Zahlen im Durchschnitt einzuschließen, nimmt die Formel die folgende Form an: Erstellen eines Excel-Gültigkeitsdiagramms Wenn Sie bereits ein Diagramm für Ihre Daten erstellt haben, ist das Hinzufügen einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie für dieses Diagramm eine Frage von Sekunden. Dazu werden wir die Excel Trendline nutzen und die ausführlichen Schritte folgen unten. Für dieses Beispiel hat Ive für unsere Verkaufsdaten ein 2-D-Säulendiagramm (Insert tab gt Charts group) erstellt: Und nun wollen wir den gleitenden Durchschnitt für 3 Monate visualisieren. In Excel 2010 und Excel 2007 gehen Sie zu Layout gt Trendline gt Weitere Trendline-Optionen. Spitze. Wenn Sie nicht brauchen, um die Details wie die gleitenden durchschnittlichen Intervall oder Namen angeben, können Sie klicken Design gt Add Chart Element gt Trendline gt Moving Average für das unmittelbare Ergebnis. Der Format Trendline-Bereich wird auf der rechten Seite des Arbeitsblattes in Excel 2013 geöffnet und das entsprechende Dialogfeld wird in Excel 2010 und 2007 angezeigt. Um den Chat zu verfeinern, können Sie auf die Registerkarte Fill amp Line oder Effects wechseln Das Format Trendline-Fenster und spielen mit verschiedenen Optionen wie Linientyp, Farbe, Breite, etc. Für leistungsstarke Datenanalyse, können Sie ein paar gleitende durchschnittliche Trendlinien mit verschiedenen Zeitintervallen hinzufügen, um zu sehen, wie sich der Trend entwickelt. Der folgende Screenshot zeigt die 2-monatigen (grünen) und 3-monatigen (brickrot) bewegten durchschnittlichen Trendlinien: Nun, das ist alles über die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in Excel. Das Beispiel Arbeitsblatt mit den gleitenden durchschnittlichen Formeln und Trendline steht zum Download zur Verfügung - Moving Average Kalkulationstabelle. Ich danke Ihnen für das Lesen und freue mich darauf, Sie nächste Woche zu sehen Sie können auch interessiert sein an: Ihr Beispiel 3 oben (Get gleitend Durchschnitt für die letzten N Werte in einer Reihe) funktionierte perfekt für mich, wenn die ganze Zeile Zahlen enthält. Ich mache das für meine Golf-Liga, wo wir einen 4-wöchigen durchschnittlichen Durchschnitt verwenden. Manchmal fehlen die Golfer anstatt einer Partitur, ich werde ABS (Text) in die Zelle setzen. Ich möchte immer noch die Formel nach den letzten 4 Scores suchen und das ABS weder im Zähler noch im Nenner zählen. Wie kann ich die Formel ändern, um dies zu erreichen Ja, ich habe bemerkt, ob die Zellen leer waren, die Berechnungen waren falsch. In meiner Situation verfolge ich über 52 Wochen. Auch wenn die letzten 52 Wochen Daten enthielten, war die Berechnung falsch, wenn eine Zelle vor den 52 Wochen leer war. Ich versuche, eine Formel zu schaffen, um den gleitenden Durchschnitt für 3 Periode zu erhalten, schätzen, wenn Sie pls helfen können. Datum Artikel Preis 1012016 A 1,00 1012016 B 5,00 1012016 C 10,00 1022016 A 1,50 1022016 B 6,00 1022016 C 11,00 1032016 A 2,00 1032016 B 15,00 1032016 C 20,00 1042016 A 4,00 1042016 B 20,00 1042016 C 40,00 1052016 A 0,50 1052016 B 3,00 1052016 C 5,00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 Hallo, ich bin beeindruckt von dem umfangreichen Wissen und der prägnanten und effektiven Instruktion, die Sie zur Verfügung stellen. Ich habe auch eine Abfrage, die ich hoffe, dass Sie Ihr Talent auch mit einer Lösung verleihen können. Ich habe eine Spalte A von 50 (wöchentlichen) Intervalldaten. Ich habe eine Spalte B daneben mit geplanter Produktion durchschnittlich pro Woche, um Ziel von 700 Widgets (70050) zu vervollständigen. In der nächsten Spalte summiere ich meine wöchentlichen Schritten bis heute (100 zum Beispiel) und rezuliere meine verbleibende Anzahl prognose avg pro verbleibende wochen (ex 700-10030). Ich möchte wöchentlich einen Graphen replotieren, der mit der aktuellen Woche beginnt (nicht das Anfangs-x-Achsen-Datum des Diagramms), mit dem summierten Betrag (100), so dass mein Ausgangspunkt die aktuelle Woche plus die verbleibende Avgweek (20) ist und Beenden Sie den linearen Graphen am Ende der Woche 30 und y Punkt von 700. Die Variablen der Identifizierung der richtigen Zelle Datum in Spalte A und endet am Ziel 700 mit einem automatischen Update vom heutigen Datum, verwechselt mich. Könnten Sie bitte helfen, mit einer Formel (ich habe versucht, IF-Logik mit Heute und nur nicht zu lösen.) Vielen Dank Bitte helfen Sie mit der richtigen Formel, um die Summe der Stunden in einem bewegten 7 Tage Zeitraum zu berechnen. Beispielsweise. Ich muss wissen, wieviel Überstunden von einer Person über eine rollende 7-tägige Periode gearbeitet wird, die vom Anfang des Jahres bis zum Ende des Jahres berechnet wird. Der Gesamtbetrag der Stunden, die gearbeitet werden, muss für die 7 rollenden Tage aktualisieren, da ich die Überstundenzeiten auf einer täglichen Basis betreibe Danke Gibt es einen Weg, um eine Summe von einer Zahl für die letzten 6 Monate zu erhalten, die ich in der Lage sein möchte, das zu berechnen Summe für die letzten 6 Monate jeden Tag. So krank muss es jeden Tag aktualisieren. Ich habe ein Excel-Blatt mit Säulen von jedem Tag für das letzte Jahr und wird schließlich jedes Jahr mehr hinzufügen. Irgendeine Hilfe würde sehr geschätzt werden, da ich stumped Hallo, ich habe ein ähnliches Bedürfnis. Ich muss einen Bericht erstellen, der neue Kundenbesuche, Gesamtkundenbesuche und andere Daten zeigt. Alle diese Felder werden täglich auf einer Tabellenkalkulation aktualisiert, ich muss diese Daten für die letzten 3 Monate nach Monaten, 3 Wochen pro Woche und letzten 60 Tagen zerlegen. Gibt es eine VLOOKUP oder Formel, oder etwas, was ich tun könnte, wird das Link auf das Blatt aktualisiert werden täglich aktualisiert wird, wird auch zulassen, dass mein Bericht täglich zu aktualisieren