FORECAST.LINEAR : Explication de la formule Excel

Présentation

Si vous travaillez avec des données dans Excel, vous savez à quel point il est important de se familiariser avec les différentes formules disponibles dans le programme. Parmi celles-ci, la PREVISION. La formule LINEAIRE est l'un des outils les plus utiles et les plus polyvalents que vous puissiez utiliser pour extrapoler les tendances et prévoir les valeurs futures.

La PRÉVISION. La formule LINEAIRE est une formule statistique qui vous permet de prédire les points de données futurs en fonction d'une tendance établie. Ceci est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des données historiques et que vous souhaitez faire des suppositions éclairées sur ce qui pourrait se produire à l'avenir en fonction de ces données.

Comprendre les PRÉVISIONS. La formule LINEAIRE est importante car elle vous permet de prendre des décisions éclairées sur la base de données historiques, ce qui peut vous aider à planifier plus efficacement l'avenir. Dans cet article de blog, nous examinerons de plus près les PRÉVISIONS. formule LINEAIRE et voyez comment cela fonctionne dans la pratique.

Sujets abordés dans cet article

• Comment la PRÉVISION. La formule LINEAIRE fonctionne
• Les entrées requises pour la PRÉVISION. Formule LINEAIRE
• Exemples d'utilisation de FORECAST. Formule LINEAIRE en pratique
• Limites et inconvénients de la FORECAST. Formule LINEAIRE

Clé à retenir

• La PRÉVISION. La formule LINEAR est une formule statistique utilisée pour prédire les points de données futurs en fonction d'une tendance établie dans les données historiques.
• Il s'agit d'un outil important pour prendre des décisions éclairées et planifier efficacement l'avenir.
• La formule nécessite des entrées telles que l'ensemble de données existant et le nombre de périodes futures à prévoir.
• Les limites et les inconvénients de la formule incluent des hypothèses telles qu'une tendance linéaire et la nécessité de données d'entrée précises.

Définition de PRÉVISION. LINEAIRE

Lorsqu'il s'agit de prévoir des données dans Excel, vous pouvez rencontrer diverses formules conçues pour prédire les valeurs futures d'un ensemble de données en fonction des précédentes. L'une de ces formules est la PRÉVISION. Fonction linéaire. Dans cet article, nous allons vous expliquer ce qu'est la FORECAST. La formule LINEAIRE est, comment elle fonctionne et pourquoi elle diffère des autres formules de prévision.

A. Explication du but de la formule

La PRÉVISION. La formule LINEAIRE est utilisée pour prédire les valeurs futures d'un ensemble de données sur la base d'une régression linéaire. C'est un outil statistique qui calcule la meilleure ligne droite (également connue sous le nom de ligne de tendance) qui correspond à l'ensemble de données et fait des prédictions basées sur cette ligne. L'objectif de la formule est de vous aider à prévoir les valeurs futures comprises dans la plage de l'ensemble de données existant.

B. En quoi diffère-t-elle des autres formules de prévision

Une différence principale entre FORECAST. LINEAR et d'autres formules de prévision, telles que TREND ou FORECAST, est qu'il utilise la régression linéaire pour faire des prédictions. Cela signifie qu'il calcule une ligne droite qui correspond le plus possible aux données, sur la base de la méthode des moindres carrés. D'autres formules peuvent utiliser un lissage exponentiel ou des moyennes mobiles pour prévoir les données futures. Une autre différence est celle avec la PRÉVISION. formule LINEAIRE, vous pouvez spécifier la valeur x pour laquelle vous souhaitez prédire la valeur y. En d'autres termes, vous pouvez choisir le point précis dans le futur que vous souhaitez prédire.

C. Comment ça marche

La PRÉVISION. La formule LINEAIRE nécessite deux entrées : y_connus et x_connus. Les y_connus sont les valeurs existantes dans l'ensemble de données que vous souhaitez utiliser pour faire des prédictions, et les x_connus sont les valeurs x correspondantes pour chacun des y_connus. Une fois que vous avez ces valeurs, vous pouvez utiliser le FORECAST. Formule LINEAIRE pour prédire une valeur y pour une valeur x donnée. La formule utilise la syntaxe suivante :

• PRÉVISION. LINEAIRE(x, y_connus, x_connus)

Où :

• x : la valeur pour laquelle vous souhaitez prédire une valeur y
• known_y's : le tableau ou la plage de valeurs y existantes dans l'ensemble de données
• x_connus : le tableau ou la plage des valeurs x correspondantes pour chacun des y_connus

Par exemple, si vous avez l'ensemble de données suivant :

Vous pouvez utiliser la formule suivante pour prédire les ventes du mois de mai :

• =PRÉVISION. LINEAIRE(5, B2:B5, A2:A5)

Dans ce cas, la valeur 5 représente la valeur x pour mai, B2 : B5 représente les y_connus (valeurs des ventes) et A2 : A5 représente les x_connus (valeurs des mois).

Syntaxe de la Formule

PRÉVISIONS. LINEAR est une fonction Excel qui permet de prédire une valeur basée sur un ensemble de valeurs x et y connues. Comprendre la syntaxe de cette formule est essentiel pour l'utiliser efficacement.

Explication de la syntaxe

La syntaxe de la FORECAST. La formule LINEAIRE est la suivante :

• X - La valeur X pour laquelle la prédiction est faite
• Known_Ys - Les valeurs y qui sont déjà connues
• Known_Xs - Les valeurs x qui sont déjà connues

La formule calcule la valeur y prévue pour la valeur x spécifiée en fonction des valeurs y et x connues.

Ordre des arguments

Il est important de fournir le bon ordre des arguments dans le FORECAST. Formule LINEAIRE pour obtenir des résultats précis. L'ordre syntaxique de la formule est le suivant :

1. X
2. Know_Ys
3. X_connus

Il est essentiel de saisir les valeurs connues de y et x dans le même ordre pour une comparaison équitable des variables dépendantes et indépendantes.

Exemples d'utilisation correcte de la syntaxe

Démontrer l'utilisation de la syntaxe dans la PRÉVISION. Formule LINEAIRE, ci-dessous quelques exemples :

Exemple 1 :

Pour prédire la valeur y, étant donné les valeurs x et y suivantes :

• X : 10
• Y_connus : 2, 6, 14, 22
• X_connus : 1, 2, 3, 4

La syntaxe de la formule est la suivante : =FORECAST. LINEAIRE(10, B2:B5, A2:A5)

Exemple 2 :

Pour prédire la valeur y lorsque la valeur x est 15, étant donné les valeurs x et y suivantes :

• X : 15
• Y_connus : 10, 15, 20, 25
• X_connus : 3, 5, 7, 9

La syntaxe de la formule est la suivante : =FORECAST. LINEAIRE(15, B2:B5, A2:A5)

Les exemples ci-dessus illustrent l'utilisation correcte de FORECAST. Formule LINEAIRE avec l'ordre correct des arguments.

Utilisation de la formule pour les prédictions simples et multiples

Maintenant que vous avez compris les PRÉVISIONS. Fonction LINEAR et son importance dans la prévision des tendances des données, il est temps d'explorer comment utiliser cette formule pour les prédictions simples et multiples.

A. Explication de l'utilisation de la formule pour les prédictions uniques

La PRÉVISION. La fonction LINEAR peut être utilisée pour prédire une valeur unique à partir d'une série d'ensembles de données. Pour utiliser cette formule pour des prédictions uniques, vous devez d'abord disposer d'un ensemble de points de données historiques. Une fois que vous avez cela, vous pouvez utiliser les étapes suivantes pour prédire un seul résultat :

• Sélectionnez la cellule où vous souhaitez afficher la valeur prédite
• Tapez la formule "=PRÉVISION. LINEAIRE (x, y_connus, x_connus)" en remplaçant x par la valeur x pour laquelle vous souhaitez prédire la valeur y, y_connus par la plage de valeurs y et x_connus par la plage de valeurs x.
• Appuyez sur Entrée pour afficher la valeur prédite.

B. Explication de l'utilisation de la formule pour plusieurs prédictions

Dans les cas où vous souhaitez prédire plusieurs valeurs, vous pouvez également utiliser la même formule, mais avec une légère modification. Suivez ces étapes :

• Sélectionnez la plage de cellules où vous souhaitez afficher les valeurs prédites.
• Tapez la formule "=PRÉVISION. LINEAR(x,known_y's,known_x's)" en remplaçant x par la première valeur x pour laquelle vous souhaitez prédire la valeur y, les y_connus par la plage des valeurs y et les x_connus par la plage des valeurs x.
• Maintenez les touches CTRL et MAJ enfoncées et appuyez sur Entrée pour appliquer la formule à la plage de cellules sélectionnée.
• Les valeurs prédites seront désormais affichées dans la plage de cellules sélectionnée.

C. Exemples d'utilisation de prédiction unique et multiple

Regardons un exemple d'utilisation de FORECAST. Formule LINEAIRE pour les prédictions simples et multiples.

• Prédiction unique : supposons que vous disposiez d'un ensemble de données représentant les ventes d'un produit particulier au cours des derniers mois. Si vous souhaitez prédire les ventes du mois prochain, vous utiliserez la formule "=PRÉVISIONS. LINEAR(7,B2:B10,A2:A10)" où 7 représente le mois suivant sur l'axe des x, B2:B10 représente la plage des valeurs des ventes et A2:A10 représente la plage des valeurs mensuelles.
• Prédictions multiples : si vous souhaitez prédire les ventes pour les trois prochains mois, vous devez sélectionner une plage de trois cellules et saisir la formule "=PRÉVISION. LINEAR(8,B2:B10,A2:A10)" où 8 représente le mois suivant sur l'axe des x. Vous maintenez ensuite les touches CTRL et MAJ enfoncées et appuyez sur Entrée pour appliquer la formule à la plage de cellules sélectionnée.

Utilisation de la PRÉVISION. La formule LINEAR pour les prédictions simples et multiples peut être un outil inestimable lors de l'analyse et de la prévision des tendances dans les données. Ces étapes simples vous permettront de prévoir facilement et avec précision les résultats futurs, vous aidant à prendre des décisions commerciales éclairées et à identifier de nouvelles opportunités de croissance.

Erreurs courantes et dépannage

Comme pour toute formule dans Excel, il n'est pas rare de rencontrer des erreurs ou des résultats inattendus lors de l'utilisation de FORECAST. Fonction linéaire. Ici, nous allons passer en revue certaines des erreurs les plus courantes et comment les résoudre.

Explication des erreurs courantes commises lors de l'utilisation de la formule

• #VALEUR ! error: Cette erreur se produit lorsqu'une ou plusieurs des valeurs d'entrée de la formule ne sont pas numériques. Cela peut être dû à une faute de frappe ou à un problème de formatage. Vérifiez que toutes les entrées sont des nombres valides et qu'il n'y a pas d'espaces ou de caractères supplémentaires.
• #REF ! erreur : Cette erreur se produit lorsqu'une référence de cellule dans la formule n'est pas valide. Cela peut être dû à la suppression ou au déplacement de cellules qui faisaient partie de la formule. Vérifiez que toutes les références de cellule sont toujours valides.
• #N/A error : Cette erreur se produit lorsque la formule est incapable de calculer un résultat. Cela peut être dû à des données manquantes ou incomplètes. Vérifiez que toutes les données d'entrée requises sont présentes et exactes.

Comment résoudre les problèmes liés à la formule

Lors du dépannage de problèmes avec le FORECAST. fonction LINEAR, il est important de revérifier toutes les valeurs d'entrée et les références de cellule pour s'assurer qu'elles sont exactes et complètes. Il peut également être utile de décomposer la formule en composants plus petits et de vérifier chacun individuellement.

Si vous rencontrez toujours des problèmes, pensez à essayer ce qui suit :

• Recherchez les compléments ou plug-ins tiers susceptibles d'interférer avec la formule.
• Essayez d'utiliser un autre ensemble de données ou testez les données pour voir si le problème persiste.
• Vérifiez le formatage des données d'entrée pour vous assurer qu'il est cohérent et compatible avec la formule.
• Consultez les forums Excel en ligne ou les communautés d'assistance pour obtenir des conseils de dépannage ou une assistance supplémentaires.

Exemples d'erreurs courantes et comment les corriger

Regardons quelques erreurs courantes et comment les corriger :

• La cellule d'entrée contient du texte : Si l'une des cellules d'entrée contient du texte au lieu d'un nombre, la formule renverra une #VALEUR ! erreur. Pour résoudre ce problème, assurez-vous que toutes les cellules d'entrée contiennent des données numériques valides.
• Plage de cellules incorrecte : Si la plage de cellules utilisée comme données d'entrée est incorrecte, la formule peut renvoyer des résultats inattendus ou incorrects. Vérifiez que la plage de cellules est exacte et contient tous les points de données nécessaires.
• Données d'entrée manquantes : Si un ou plusieurs points de données requis sont manquants, la formule renverra une erreur #N/A. Vérifiez que toutes les données nécessaires sont présentes et complètes.

En minimisant les erreurs courantes et en résolvant efficacement les problèmes, vous pouvez vous assurer que le FORECAST. La fonction LINEAIRE fournit des résultats précis et fiables pour vos besoins de prévision.

Meilleures pratiques d'utilisation de FORECAST. Formule LINEAIRE

PRÉVISION d'Excel. La formule LINEAR est un outil puissant qui aide les utilisateurs à prévoir les tendances futures en fonction des données existantes. Cependant, des inexactitudes peuvent se produire si la formule n'est pas utilisée correctement. Voici quelques bonnes pratiques que les utilisateurs doivent suivre pour garantir des résultats précis et tirer le meilleur parti des fonctionnalités de la formule :

Explication des meilleures pratiques lors de l'utilisation de la formule

• Utiliser des données réelles : pour obtenir des prévisions précises, la formule nécessite des données réelles. Assurez-vous que les données que vous fournissez sont fiables et proviennent d'une source valide. Les données collectées sur une longue période sont généralement plus précises.
• Choisissez le bon ensemble de données : assurez-vous que l'ensemble de données que vous sélectionnez est pertinent pour votre prédiction. Sélectionnez le bon ensemble de données qui fournit une représentation précise de votre prédiction.
• Vérifiez vos valeurs d'entrée : vérifiez que vos valeurs d'entrée sont correctes et complètes. Des valeurs d'entrée incorrectes ou incomplètes affecteront la précision de vos prédictions.
• Inclure des données supplémentaires : pour des prévisions plus précises, des données supplémentaires peuvent être ajoutées à la formule. Par exemple, des indicateurs économiques peuvent être ajoutés aux données de ventes pour prédire les ventes futures.

Comment garantir des résultats précis

• Tester la formule : pour garantir des résultats précis, testez la formule à l'aide de données historiques. Cela vous donnera une idée de la précision de la formule.
• Utilisez des méthodes statistiques : pour garantir des prévisions précises, utilisez des méthodes statistiques pour analyser l'ensemble de données avant de l'intégrer à la formule. La moyenne, le mode et la médiane peuvent vous aider à déterminer l'exactitude et la pertinence des données.
• Utilisez plusieurs ensembles de données : plus il y a d'ensembles de données disponibles, meilleures sont les chances d'obtenir des prédictions précises. Utilisez plusieurs ensembles de données pour vous assurer que les prédictions sont exactes.
• Vérifiez vos résultats : une fois que vous avez votre prédiction, vérifiez le résultat en effectuant une analyse des tendances. Comparez les résultats prévus avec les résultats réels et faites des ajustements si nécessaire.

Conseils pour tirer le meilleur parti des capacités de la formule

• Utilisez des graphiques et des tableaux : pour représenter visuellement votre prédiction, utilisez des graphiques et des tableaux. Cela peut aider à expliquer les données aux parties prenantes.
• Mise à jour continue des données : à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles, mettez à jour votre formule. Cela garantira que vos prédictions sont toujours à jour.
• Documentez votre méthodologie : gardez une trace de la méthodologie utilisée pour dériver la formule. Cela vous aidera à mettre à jour la formule et à expliquer la logique aux parties prenantes.
• Demandez l'avis d'un expert : si vous n'êtes pas sûr de l'utilisation de la formule, demandez l'avis d'un expert. Cela vous aidera à éviter les erreurs dans vos prédictions.

Conclusion

Après avoir discuté des PRÉVISIONS. Formule Excel LINEAIRE, voici ce que nous avons couvert :

A. Récapitulatif des principaux points abordés dans l'article

• PRÉVISION. LINEAR est une fonction de prévision que vous pouvez utiliser dans Excel pour prédire une valeur future basée sur des données historiques.
• La formule a deux arguments obligatoires : la valeur x cible et le tableau ou la plage des y_connus. En option, vous pouvez également spécifier des x_connus, qui sont les valeurs x des y_connus.
• La PRÉVISION. La fonction LINEAR utilise la régression linéaire pour calculer sa prédiction.
• Vous pouvez utiliser la valeur R au carré pour évaluer la qualité de l'ajustement et la précision du modèle de régression.

B. Importance de comprendre la formule

Comprendre les PRÉVISIONS. La formule LINEAR est importante car elle peut vous aider à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Vous pouvez l'utiliser pour prédire les chiffres des ventes, les demandes des clients et d'autres mesures critiques qui vous permettent de planifier et d'allouer efficacement les ressources.

De plus, connaître la formule et les hypothèses sous-jacentes, telles que la linéarité et l'indépendance des variables, peut vous aider à éviter les erreurs et à faire de meilleures estimations. Vous pouvez également utiliser ces connaissances pour créer des modèles personnalisés ou modifier des modèles existants pour plus de précision.

C. Encouragement à appliquer les connaissances acquises du poste dans l'utilisation future d'Excel.

Nous espérons que vous avez trouvé cet article utile pour comprendre le fonctionnement des PRÉVISIONS. La fonction LINEAIRE fonctionne dans Excel. Nous vous encourageons à appliquer les connaissances que vous avez acquises dans votre future utilisation d'Excel, surtout si vous travaillez avec des données et avez besoin de faire des prédictions.

N'oubliez pas de vérifier la linéarité, l'indépendance et les valeurs aberrantes de vos données avant d'utiliser la PRÉVISION. Fonction linéaire. N'oubliez pas non plus que la formule suppose que les relations entre les données restent constantes dans le temps et ne tient pas compte des tendances non linéaires ou de la saisonnalité.

Merci d'avoir lu, et nous vous souhaitons le meilleur dans vos efforts de prévision des données !