पूर्वानुमान।

परिचय

यदि आप एक्सेल में डेटा के साथ काम करते हैं, तो आप जानते हैं कि कार्यक्रम में उपलब्ध विभिन्न सूत्रों से परिचित होना कितना महत्वपूर्ण है। इनमें से, पूर्वानुमान.लाइन फॉर्मूला सबसे उपयोगी और बहुमुखी उपकरणों में से एक है जिसका उपयोग आप रुझानों और भविष्य के मूल्यों का पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं।

पूर्वानुमान ।Linear फॉर्मूला एक सांख्यिकीय सूत्र है जो आपको एक स्थापित प्रवृत्ति के आधार पर भविष्य के डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। यह विशेष रूप से उपयोगी है जब आप ऐतिहासिक डेटा के साथ काम कर रहे हैं और आप उस डेटा के आधार पर भविष्य में क्या हो सकता है, इसके बारे में सूचित अनुमान लगाना चाहते हैं।

पूर्वानुमान। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम पूर्वानुमान के आधार पर एक नज़र डालेंगे।

इस पोस्ट में शामिल विषय

• पूर्वानुमान कैसे काम करता है।
• पूर्वानुमान के लिए आवश्यक इनपुट।
• अभ्यास में पूर्वानुमान का उपयोग कैसे करें के उदाहरण
• पूर्वानुमान की सीमाएं और कमियां।

चाबी छीनना

• पूर्वानुमान.लाइन फॉर्मूला एक सांख्यिकीय सूत्र है जिसका उपयोग ऐतिहासिक डेटा में एक स्थापित प्रवृत्ति के आधार पर भविष्य के डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।
• यह सूचित निर्णय लेने और भविष्य के लिए प्रभावी ढंग से योजना बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।
• सूत्र को मौजूदा डेटा सेट और भविष्य की समय अवधि की संख्या जैसे इनपुट की आवश्यकता होती है।
• सूत्र की सीमाओं और कमियों में एक रैखिक प्रवृत्ति और सटीक इनपुट डेटा की आवश्यकता जैसी धारणाएं शामिल हैं।

पूर्वानुमान की परिभाषा।

जब एक्सेल में डेटा का पूर्वानुमान लगाने की बात आती है, तो आप पिछले वाले के आधार पर डेटासेट के भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए विभिन्न सूत्रों में आ सकते हैं। उन सूत्रों में से एक पूर्वानुमान है। इस लेख में, हम बताएंगे कि पूर्वानुमान क्या है।

A. सूत्र के उद्देश्य की व्याख्या

पूर्वानुमान। रेखीय सूत्र का उपयोग रैखिक प्रतिगमन के आधार पर डेटासेट के भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह एक सांख्यिकीय उपकरण है जो सबसे अच्छी सीधी रेखा (एक ट्रेंडलाइन के रूप में भी जाना जाता है) की गणना करता है जो डेटासेट फिट बैठता है और उस लाइन के आधार पर भविष्यवाणियां करता है। सूत्र का उद्देश्य आपको भविष्य के मूल्यों का पूर्वानुमान लगाने में मदद करना है जो मौजूदा डेटासेट की सीमा के भीतर आते हैं।

B. यह अन्य पूर्वानुमान सूत्रों से कैसे भिन्न होता है

पूर्वानुमान के बीच एक मुख्य अंतर। इसका मतलब यह है कि यह एक सीधी रेखा की गणना करता है जो डेटा को यथासंभव निकटता से फिट करता है, कम से कम वर्गों की विधि के आधार पर। अन्य सूत्र भविष्य के डेटा का पूर्वानुमान लगाने के लिए घातीय चौरसाई या चलती औसत का उपयोग कर सकते हैं। एक और अंतर यह है कि पूर्वानुमान के साथ। दूसरे शब्दों में, आप भविष्य में उस विशिष्ट बिंदु को चुन सकते हैं जिसकी आप भविष्यवाणी करना चाहते हैं।

C. यह कैसे काम करता है

पूर्वानुमान ।Linear फॉर्मूला में दो इनपुट की आवश्यकता होती है: ज्ञात_वाई और ज्ञात_एक्स। ज्ञात_वाई डेटासेट में मौजूदा मान हैं जिन्हें आप भविष्यवाणियों को बनाने के लिए उपयोग करना चाहते हैं, और ज्ञात_एक्स प्रत्येक ज्ञात_वाई के लिए संबंधित एक्स-मान हैं। एक बार जब आपके पास ये मान हो जाते हैं, तो आप किसी दिए गए एक्स-वैल्यू के लिए वाई-वैल्यू की भविष्यवाणी करने के लिए पूर्वानुमान का उपयोग कर सकते हैं। सूत्र निम्नलिखित वाक्यविन्यास का उपयोग करता है:

• पूर्वानुमान।

कहाँ:

• X: वह मान जिसे आप एक y-value के लिए भविष्यवाणी करना चाहते हैं
• ज्ञात_वाई: डेटासेट में मौजूदा वाई-मानों की सरणी या सीमा
• ज्ञात_एक्स: प्रत्येक ज्ञात_यू के लिए संबंधित एक्स-मानों की सरणी या सीमा

उदाहरण के लिए, यदि आपके पास निम्न डेटासेट है:

आप मई के महीने के लिए बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए निम्न सूत्र का उपयोग कर सकते हैं:

• = पूर्वानुमान।

इस मामले में, मान 5 मई के लिए एक्स-वैल्यू का प्रतिनिधित्व करता है, बी 2: बी 5 ज्ञात_वाई (बिक्री मूल्यों) का प्रतिनिधित्व करता है, और ए 2: ए 5 ज्ञात_एक्स (महीने के मूल्यों) का प्रतिनिधित्व करता है।

सूत्र का वाक्य रचना

FORECAST.LINEAR एक एक्सेल फ़ंक्शन है जो ज्ञात एक्स और वाई मानों के एक सेट के आधार पर एक मूल्य की भविष्यवाणी करने में मदद करता है। इस सूत्र के वाक्यविन्यास को समझना प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आवश्यक है।

वाक्यविन्यास की व्याख्या

पूर्वानुमान का वाक्यविन्यास.लियर फॉर्मूला इस प्रकार है:

• X - x मान जिसके लिए भविष्यवाणी की जा रही है
• ज्ञात_स - वाई मान जो पहले से ही ज्ञात हैं
• ज्ञात_एक्सएस - एक्स मान जो पहले से ही ज्ञात हैं

सूत्र ज्ञात y और x मानों के आधार पर निर्दिष्ट x मान के लिए अनुमानित y मान की गणना करता है।

ऑर्डर ऑफ द ऑर्डर

सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए पूर्वानुमान में तर्क का सही क्रम प्रदान करना महत्वपूर्ण है। सूत्र का सिंटैक्स क्रम निम्नानुसार है:

1. एक्स
2. Got_ys
3. Got_xs

आश्रित और स्वतंत्र चर की उचित तुलना के लिए एक ही क्रम में ज्ञात y और x मूल्यों को इनपुट करना आवश्यक है।

सही सिंटैक्स उपयोग के उदाहरण

पूर्वानुमान में सिंटैक्स के उपयोग को प्रदर्शित करने के लिए। नीचे दिए गए कुछ उदाहरण हैं:

उदाहरण 1:

Y मान की भविष्यवाणी करने के लिए, निम्नलिखित x और y मानों को देखते हुए:

• X: 10
• ज्ञात_स: 2, 6, 14, 22
• ज्ञात_एक्सएस: 1, 2, 3, 4

सूत्र का सिंटैक्स निम्नानुसार है: = पूर्वानुमान।

उदाहरण 2:

Y मान की भविष्यवाणी करने के लिए जब x मान 15 हो, तो निम्न x और y मानों को देखते हुए:

• X: 15
• ज्ञात_स: 10, 15, 20, 25
• ज्ञात_एक्सएस: 3, 5, 7, 9

सूत्र का सिंटैक्स निम्नानुसार है: = पूर्वानुमान।

उपरोक्त उदाहरण पूर्वानुमान के सही उपयोग के सही उपयोग को दर्शाते हैं। तर्क के सही क्रम के साथ।

एकल और कई भविष्यवाणियों के लिए सूत्र का उपयोग करना

अब जब आपको पूर्वानुमान की समझ है।

A. एकल भविष्यवाणियों के लिए सूत्र का उपयोग कैसे करें

पूर्वानुमान ।Linear फ़ंक्शन का उपयोग डेटा सेट की एक श्रृंखला से एकल मान की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। एकल भविष्यवाणियों के लिए इस सूत्र का उपयोग करने के लिए, आपको सबसे पहले ऐतिहासिक डेटा बिंदुओं का एक सेट होना चाहिए। एक बार आपके पास होने के बाद, आप एक ही परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए निम्नलिखित चरणों का उपयोग कर सकते हैं:

• उस सेल का चयन करें जहां आप अनुमानित मान प्रदर्शित करना चाहते हैं
• सूत्र में टाइप करें "= पूर्वानुमान। एक्स-वैल्यू।
• अनुमानित मान देखने के लिए ENTER दबाएँ।

B. कई भविष्यवाणियों के लिए सूत्र का उपयोग कैसे करें

ऐसे मामलों में जहां आप कई मूल्यों की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, आप एक ही सूत्र का भी उपयोग कर सकते हैं, लेकिन एक मामूली संशोधन के साथ। इन चरणों का पालन करें:

• उन कोशिकाओं की सीमा का चयन करें जहां आप अनुमानित मूल्यों को प्रदर्शित करना चाहते हैं।
• सूत्र में टाइप करें "= FORECAST.LINEAR (x, ज्ञात_y's, ज्ञात_एक्स)" पहले एक्स-वैल्यू के साथ एक्स की जगह, जिसके लिए आप वाई-वैल्यू की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, ज्ञात_यू के साथ y- मानों की सीमा के साथ, और ज्ञात_एक्स रेंज के साथ जाना जाता है एक्स-वैल्यू के।
• CTRL को पकड़ें और कुंजियों को शिफ्ट करें और कोशिकाओं की चयनित सीमा पर सूत्र को लागू करने के लिए Enter दबाएं।
• अनुमानित मूल्यों को अब कोशिकाओं की चयनित सीमा में प्रदर्शित किया जाएगा।

C. दोनों एकल और एकाधिक भविष्यवाणी उपयोग के उदाहरण

आइए एक उदाहरण पर एक नज़र डालते हैं कि एकल और कई भविष्यवाणियों दोनों के लिए पूर्वानुमान का उपयोग कैसे करें।

• एकल भविष्यवाणी: मान लीजिए कि आपके पास डेटा का एक सेट है जो पिछले कुछ महीनों में किसी विशेष उत्पाद की बिक्री का प्रतिनिधित्व करता है। यदि आप अगले महीने के लिए बिक्री की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो आप सूत्र का उपयोग करेंगे "= पूर्वानुमान। बिक्री मूल्यों की सीमा, और A2: A10 महीने के मूल्यों की सीमा का प्रतिनिधित्व करता है।
• एकाधिक भविष्यवाणियां: यदि आप अगले तीन महीनों के लिए बिक्री की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो आप तीन कोशिकाओं की एक श्रृंखला का चयन करेंगे और सूत्र में टाइप करेंगे "= पूर्वानुमान। अगले महीने एक्स-एक्सिस में। फिर आप CTRL को पकड़ेंगे और कुंजियों को शिफ्ट करेंगे और कोशिकाओं की चयनित सीमा पर सूत्र को लागू करने के लिए Enter दबाएंगे।

एकल और कई भविष्यवाणियों के लिए पूर्वानुमान का उपयोग करना। डेटा में रुझानों का विश्लेषण और भविष्यवाणी करते समय एक अमूल्य उपकरण हो सकता है। ये सरल कदम आपको भविष्य के परिणामों को आसानी से और सटीक रूप से पूर्वानुमानित करने में सक्षम होंगे, जिससे आपको सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने और विकास के लिए नए अवसरों की पहचान करने में मदद मिलेगी।

सामान्य त्रुटियां और समस्या निवारण

एक्सेल में किसी भी सूत्र के साथ, पूर्वानुमान का उपयोग करते समय त्रुटियों या अप्रत्याशित परिणामों का सामना करना असामान्य नहीं है। यहाँ हम कुछ सबसे आम त्रुटियों और उन्हें कैसे समस्या निवारण करेंगे।

सूत्र का उपयोग करते समय किए गए सामान्य त्रुटियों की व्याख्या

• #कीमत! गलती: यह त्रुटि तब होती है जब सूत्र में एक या अधिक इनपुट मान गैर-नामांकित होते हैं। यह एक टाइपो या स्वरूपण समस्या के कारण हो सकता है। डबल-चेक करें कि सभी इनपुट मान्य नंबर हैं और कोई अतिरिक्त स्थान या वर्ण नहीं हैं।
• #संदर्भ! गलती: यह त्रुटि तब होती है जब सूत्र में एक सेल संदर्भ अमान्य होता है। यह उन कोशिकाओं को हटाने या स्थानांतरित करने के कारण हो सकता है जो सूत्र का हिस्सा थे। डबल-चेक करें कि सभी सेल संदर्भ अभी भी मान्य हैं।
• #एन/ए त्रुटि: यह त्रुटि तब होती है जब सूत्र परिणाम की गणना करने में असमर्थ होता है। यह लापता या अपूर्ण डेटा के कारण हो सकता है। डबल-चेक करें कि सभी आवश्यक इनपुट डेटा मौजूद और सटीक हैं।

सूत्र के साथ मुद्दों का निवारण कैसे करें

जब पूर्वानुमान के साथ समस्याओं का निवारण किया जाता है। यह छोटे घटकों में सूत्र को तोड़ने और प्रत्येक एक को व्यक्तिगत रूप से जांचने में भी सहायक हो सकता है।

यदि आप अभी भी मुद्दों का सामना कर रहे हैं, तो निम्नलिखित प्रयास करने पर विचार करें:

• किसी भी तृतीय-पक्ष ऐड-इन या प्लगइन्स के लिए जाँच करें जो सूत्र के साथ हस्तक्षेप कर सकता है।
• एक अलग डेटा सेट या परीक्षण डेटा का उपयोग करने का प्रयास करें यह देखने के लिए कि क्या समस्या बनी रहती है।
• यह सुनिश्चित करने के लिए इनपुट डेटा के स्वरूपण की जाँच करें कि यह सूत्र के अनुरूप और संगत है।
• अतिरिक्त समस्या निवारण युक्तियों या सहायता के लिए ऑनलाइन एक्सेल मंचों या समर्थन समुदायों से परामर्श करें।

सामान्य त्रुटियों के उदाहरण और उन्हें कैसे ठीक किया जाए

आइए कुछ सामान्य त्रुटियों पर एक नज़र डालें और उन्हें कैसे ठीक करें:

• इनपुट सेल में पाठ होता है: यदि इनपुट कोशिकाओं में से एक में एक संख्या के बजाय पाठ होता है, तो सूत्र एक #value वापस कर देगा! गलती। इसे ठीक करने के लिए, सुनिश्चित करें कि सभी इनपुट कोशिकाओं में मान्य संख्यात्मक डेटा शामिल हैं।
• गलत सेल रेंज: यदि इनपुट डेटा के रूप में उपयोग की जाने वाली कोशिकाओं की सीमा गलत है, तो सूत्र अप्रत्याशित या गलत परिणाम वापस कर सकता है। डबल-चेक करें कि सेल रेंज सटीक है और इसमें सभी आवश्यक डेटा बिंदु हैं।
• गुम इनपुट डेटा: यदि एक या अधिक आवश्यक डेटा बिंदु गायब हैं, तो सूत्र #N/A त्रुटि वापस कर देगा। डबल-चेक करें कि सभी आवश्यक डेटा मौजूद हैं और पूर्ण हैं।

सामान्य त्रुटियों को कम करके और मुद्दों को प्रभावी ढंग से समस्या निवारण करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि पूर्वानुमान।

पूर्वानुमान का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास।

Excel का पूर्वानुमान। BLINEAR फॉर्मूला एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को मौजूदा डेटा के आधार पर भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने में मदद करता है। हालांकि, अशुद्धि हो सकती है यदि सूत्र का सही उपयोग नहीं किया जाता है। यहां कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं हैं जो उपयोगकर्ताओं को सटीक परिणाम सुनिश्चित करने और सूत्र की क्षमताओं का अधिकतम लाभ उठाने के लिए पालन करनी चाहिए:

सूत्र का उपयोग करते समय सर्वोत्तम प्रथाओं की व्याख्या

• वास्तविक डेटा का उपयोग करें: सटीक भविष्यवाणियां प्राप्त करने के लिए, सूत्र को वास्तविक डेटा की आवश्यकता होती है। सुनिश्चित करें कि आपके द्वारा प्रदान किया गया डेटा विश्वसनीय है और एक वैध स्रोत से है। लंबे समय तक एकत्र किए जाने वाले डेटा आमतौर पर अधिक सटीक होते हैं।
• सही डेटा सेट चुनें: सुनिश्चित करें कि आपके द्वारा चयनित डेटा सेट आपकी भविष्यवाणी के लिए प्रासंगिक है। सही डेटा सेट का चयन करें जो आपकी भविष्यवाणी का सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
• अपने इनपुट मानों की समीक्षा करें: जांचें कि आपके इनपुट मान सही और पूर्ण हैं। गलत या अपूर्ण इनपुट मान आपकी भविष्यवाणियों की सटीकता को प्रभावित करेंगे।
• अतिरिक्त डेटा शामिल करें: अधिक सटीक भविष्यवाणियों के लिए, अतिरिक्त डेटा को सूत्र में जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, भविष्य की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए आर्थिक संकेतकों को बिक्री डेटा में जोड़ा जा सकता है।

सटीक परिणाम कैसे सुनिश्चित करें

• सूत्र का परीक्षण करें: सटीक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए, ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके सूत्र का परीक्षण करें। यह आपको अंदाजा देगा कि सूत्र कितना सही है।
• सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें: सटीक भविष्यवाणियां सुनिश्चित करने के लिए, सूत्र में खिलाने से पहले सेट डेटा का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें। माध्य, मोड, और माध्य आपको डेटा की सटीकता और प्रासंगिकता निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं।
• कई डेटा सेट का उपयोग करें: अधिक डेटा सेट उपलब्ध होगा, सटीक भविष्यवाणियों की संभावना बेहतर होगी। यह सुनिश्चित करने के लिए कई डेटा सेट का उपयोग करें कि भविष्यवाणियां सटीक हैं।
• अपने परिणामों को सत्यापित करें: एक बार जब आप अपनी भविष्यवाणी कर लेते हैं, तो एक प्रवृत्ति विश्लेषण करके परिणाम को सत्यापित करें। वास्तविक परिणामों के साथ अनुमानित परिणामों की तुलना करें और यदि आवश्यक हो तो समायोजन करें।

सूत्र की क्षमताओं का अधिकतम लाभ उठाने के लिए टिप्स

• ग्राफ़ और चार्ट का उपयोग करें: अपनी भविष्यवाणी का प्रतिनिधित्व करने के लिए, ग्राफ़ और चार्ट का उपयोग करें। यह हितधारकों को डेटा समझाने में मदद कर सकता है।
• लगातार डेटा अपडेट करें: जैसे -जैसे नया डेटा उपलब्ध होता है, अपने फॉर्मूला को अपडेट करें। यह सुनिश्चित करेगा कि आपकी भविष्यवाणियां हमेशा अद्यतित हैं।
• अपनी कार्यप्रणाली का दस्तावेजीकरण करें: सूत्र को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली का ट्रैक रखें। यह आपको सूत्र को अपडेट करने और हितधारकों को औचित्य की व्याख्या करने में मदद करेगा।
• विशेषज्ञ सलाह लें: यदि आप सूत्र का उपयोग करने के बारे में अनिश्चित हैं, तो किसी विशेषज्ञ की सलाह लें। यह आपकी भविष्यवाणियों में त्रुटियों से बचने में मदद करेगा।

निष्कर्ष

पूर्वानुमान पर चर्चा करने के बाद।

A. पोस्ट में शामिल मुख्य बिंदुओं का पुनरावर्ती

• Forusast.Linear एक पूर्वानुमान फ़ंक्शन है जिसका उपयोग आप ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए एक्सेल में कर सकते हैं।
• सूत्र में दो आवश्यक तर्क हैं: लक्ष्य एक्स-वैल्यू और ज्ञात_वाई की सरणी या सीमा। वैकल्पिक रूप से, आप ज्ञात_एक्स को भी निर्दिष्ट कर सकते हैं, जो कि ज्ञात_वाई के एक्स-वैल्यू हैं।
• पूर्वानुमान.लाइनर फ़ंक्शन अपनी भविष्यवाणी की गणना करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करता है।
• आप FIT की अच्छाई और प्रतिगमन मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए R-Squared मूल्य का उपयोग कर सकते हैं।

B. सूत्र को समझने का महत्व

पूर्वानुमान को समझना। आप इसका उपयोग बिक्री के आंकड़ों, ग्राहक मांगों और अन्य महत्वपूर्ण मैट्रिक्स की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं जो आपको प्रभावी ढंग से संसाधनों की योजना और आवंटित करने की अनुमति देते हैं।

इसके अलावा, सूत्र और अंतर्निहित मान्यताओं को जानना, जैसे कि रैखिकता और चर की स्वतंत्रता, आपको त्रुटियों से बचने और बेहतर अनुमान लगाने में मदद कर सकती है। आप इस ज्ञान का उपयोग कस्टम मॉडल बनाने या अधिक सटीकता के लिए मौजूदा लोगों को संशोधित करने के लिए भी कर सकते हैं।

C. भविष्य के एक्सेल उपयोग में पोस्ट से सीखे गए ज्ञान को लागू करने के लिए प्रोत्साहन।

हम आशा करते हैं कि आपको यह लेख यह समझने में उपयोगी लगता है कि पूर्वानुमान कैसे एक्सेल में काम करता है। हम आपको अपने भविष्य के एक्सेल उपयोग में प्राप्त ज्ञान को लागू करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं, खासकर यदि आप डेटा के साथ काम करते हैं और भविष्यवाणियां करने की आवश्यकता है।

पूर्वानुमान का उपयोग करने से पहले रैखिकता, स्वतंत्रता और आउटलेयर के लिए अपने डेटा की जांच करना याद रखें। इसके अलावा, ध्यान रखें कि सूत्र मानता है कि डेटा के रिश्ते समय के साथ स्थिर रहते हैं और गैर-रैखिक रुझानों या मौसमी के लिए जिम्मेदार नहीं हैं।

पढ़ने के लिए धन्यवाद, और हम आपके डेटा पूर्वानुमान के प्रयासों में आपको शुभकामनाएं देते हैं!