Как да използвам Excel за интерполиране

Интерполацията е прогнозиране с използване на съществуващи данни за предсказване на бъдещи модели и стойности. Възможността за прогнозиране помага на всеки бизнес лидер да вземе правилните решения, когато става въпрос за намаляване на разходите, инвестиране в растеж и установяване на маркетингови стратегии. Използвайте функцията за интерполиране на Excel, за да получите точни изчисления на данни. Имайте предвид, че прогнозирането на бизнес номера често прилича на прогнозиране на времето; много неща могат да се променят и бизнес лидерите трябва да бъдат пъргави, за да се справят с неочаквани дъждовни дни.

Функция за интерполиране на Excel

Стартирайте Excel и отворете работен лист, от който искате да извлечете интерполирани данни. Ако изграждате работен лист, тогава създайте колоните със стойности, които ще съответстват на оста x и оста y. Например, ако искате да прогнозирате целевите приходи, можете да интерполирате тези данни, стига да имате някои основни точки от данни. Колона А е времевата рамка, зададена на месечни дати. Вашите цели за приходи са в колона Б. Колона В ще бъде тази, която записва интерполираните прогнозни данни. Въведете данните, които имате, които може да са два реда съществуващи продадени единици и приходи и цел на целевите приходи в ред 12. Това предполага 12-месечен период за прогнозиране на вашето производство.

След като въведете данните и целите в електронната таблица, щракнете върху първия ред с данни в колона C и въведете INTERPOLATE във функционалната лента и изберете fx в предната част на лентата. Изскача кутия, наречена Функционални аргументи. В нашия пример оста x е представена от колоната с дата. Финансовата цел е представена по оста y, като целта са единиците, необходими за постигането на това. Можете да въведете информация за диапазона, като го изберете в работния лист, като изберете горната част на диапазона, щракнете и задръжте мишката и превъртете до края на диапазона в колоната. Използвайте Tab, за да превключвате от полетата на аргументите на функцията.

Изберете обхвата от 12 точки с данни за полето X Function Argument. Изберете диапазона от 12 цели за приходите за полето Y Function Argument. Добре е, ако липсват данни. В полето Target въведете първата точка от данни в колона A и след това изберете метода на интерполация. Можете да вървите напред или назад, ако пресъздавате данни. След като въведете цялата информация, щракнете върху OK. Копирайте формулата в останалата част от колона C. Липсващите полета с данни от колона B вече се прогнозират в колона C.

Линейна или нелинейна интерполация

Много бизнес лидери се интересуват от функцията на Excel "напред" за изчисляване на настоящ или бъдещ коефициент на стойност. Това използва линейни оценки на данните. Това помага да се прогнозират приходите или дори производствените разходи при мащабиране. Той използва разликата между две стойности, за да определи други стойности. Идеята със "стойност на стъпката" е, че има линейно нарастване на стойностите. Докато този линеен компонент е верен, грешката при интерполация на стойността на стъпката е минимална и незначителна. В Microsoft Excel използвайте функцията за прогнозиране, за да постигнете интерполационни стойности.

Нелинейната интерполация е полезна и за собствениците на фирми, когато информацията в първата колона, данните по оста x е несъвместима с движението на точката на данни. Методът на нелинейна интерполация е от полза при разглеждането на годишните цикли на продажби и помага при контрола на запасите.

Обратно към основите на алгебрата

Microsoft Excel прави прогнозирането по-лесно за всички, особено за онези от нас, които са забравили по-голямата част от нашата алгебра в гимназията. Интерполацията отнема разликата в различни точки, за да създаде линия или крива на графика. За собствениците на бизнес това в идеалния случай е кривата на растеж. Excel използва следното уравнение за определяне на тези графични точки:

y = y1 + (x -x1) [(y2-y1) / (x2 -x1)]

Ако оста y е време и оста x представлява долари, това уравнение изчислява промяната в долари за определени периоди от време. Търсим y, което е периодът от време, за който прогнозираме конкретна доларова стойност. Това ви дава една точка; Excel премества това през множество точки, търсейки потенциални точки от данни за y3, y4, y5 и т.н .... Excel прави по-динамичното прогнозиране на данните по-лесно за обработка.