Спрогнозируйте е значение ряда используйте уравнение линейного тренда google sheets

Видео:Excel. Линия трендаСкачать

Cоветы и руководства по Google Таблицам

Мастер Google Таблиц с полезными советами и руководствами

Видео:Прогнозирование в Excel с помощью линий трендаСкачать

Как добавить линию тренда в Google Таблицы

Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков может быть отличным способом понять ваши данные и отношения между переменными в данных. Более того, добавление к графику линии тренда (также называемой линией наилучшего соответствия) может помочь вам глубже понять график.

В этом руководстве я покажу вам, как добавить «линию тренда» к вашим диаграммам в Google Таблицах , чтобы помочь вам лучше понять свои данные.

Видео:Excel для полных чайников Урок 16 Линия трендаСкачать

Что такое линия тренда?

Линия тренда или «линия наилучшего соответствия» — это линия, которая накладывается на диаграмму для понимания тенденций в данных. Эти линии могут помочь вам понять направление данных, делать прогнозы и понимать отношения между элементами данных.

Например, если вы посмотрите на точечную диаграмму ниже, вы можете в некоторой степени сказать, как распределены точки данных, но трудно сказать, есть ли восходящий или нисходящий тренд. Также немного сложно понять распределение.

Что произойдет, если я добавлю к этой диаграмме линию тренда?

Добавление линии тренда, как показано выше, помогает увидеть многие вещи в перспективе.

Теперь мы видим, что данные движутся вверх.

Мы также можем экстраполировать линию, чтобы делать прогнозы относительно будущих точек данных, и я могу сказать, какие точки данных являются выбросами или полностью далеки от общей тенденции.

Линии тренда можно добавлять на гистограммы, линейные, столбчатые или точечные диаграммы. В следующем разделе я покажу вам, как добавить лучшую линию к диаграмме рассеивания.

Видео:Как в Excel добавить линию на график быстроСкачать

Как добавить линию тренда в Google Таблицы

Прежде чем я покажу вам, как добавить линию наилучшего соответствия, давайте сначала быстро рассмотрим, как вы можете создать диаграмму для данных, показанных ниже:

На изображении выше у меня есть данные о количестве размещенных объявлений и количестве сделанных продаж.

Для визуализации данных этого типа отлично подойдет точечная диаграмма.

Вот как вы можете быстро использовать эти данные для создания точечной диаграммы в Google Таблицах.

Создание точечной диаграммы в Google Таблицах

Чтобы создать точечную диаграмму на основе наших данных, выполните следующие действия:

• Выберите диапазон данных, включая заголовки столбцов. В нашем случае выберите диапазон A1: B22.
• Щелкните меню «Вставка» в строке меню.

• Выберите в этом меню опцию «Диаграмма».

• Вы увидите диаграмму, отображаемую на листе, и боковую панель редактора диаграмм в правой части окна.

• Google обычно пытается предсказать и рекомендовать диаграмму в зависимости от выбранных вами данных. Если отображаемая диаграмма не является точечной диаграммой, перейдите к шагу 6. ​​В противном случае остановитесь здесь.
• Чтобы преобразовать отображаемую диаграмму в диаграмму рассеяния, выберите вкладку «Настройка» в редакторе диаграмм и щелкните раскрывающееся меню в разделе «Тип диаграммы».
• В параметрах диаграммы выберите «Точечная диаграмма», которую вы должны найти в категории «Предлагаемые» или «Другое».

Теперь вы должны увидеть точечную диаграмму на своем листе. Затем пришло время добавить строку наилучшего соответствия, чтобы вы могли понять тенденции в ваших данных.

Добавление линии тренда в точечную диаграмму

Боковая панель редактора диаграмм состоит из вкладок — «Настройка». На вкладке «Настроить» есть различные параметры, которые помогут вам настроить различные параметры диаграммы.

Чтобы добавить линию, наиболее подходящую для созданной мною точечной диаграммы, вам необходимо перейти на вкладку «Настройка». Следуйте инструкциям ниже:

• Щелкните вкладку «Настроить» в редакторе диаграмм.

• Выберите раскрывающееся меню Series.

• Если вы прокрутите раскрывающееся меню, вы увидите три флажка.

• Установите флажок «Линия тренда».

Это отобразит линию тренда (или линию наилучшего соответствия) на точечной диаграмме.

В нашем примере вы заметите, что график тренда показывает восходящий тренд. Это означает, что по мере увеличения количества объявлений продажи начинают расти.

Внесение изменений в линию тренда

Если вы хотите дополнительно настроить линию тренда, вот что вам нужно сделать. Под флажком «Линия тренда» имеется ряд параметров для настройки линии тренда. Например, вы можете:

• Измените тип линии тренда. У вас есть возможность выбрать линейные, экспоненциальные, полиномиальные, логарифмические, степенные ряды и линии тренда скользящего среднего.
• Измените цвет линии.
• Измените прозрачность и толщину линии тренда.
• Измените метку линии тренда.
• Отобразите значение R2. Это значение помогает увидеть, насколько точно линия тренда соответствует данным. Чем ближе это значение к 1, тем точнее соответствие.

• Если вы выберете «Полиномиальный» в качестве типа линии тренда, вы также получите возможность выбрать степени полинома.

• Если вы выберете скользящую среднюю в качестве типа линии тренда, вы получите возможность выбрать тип средней, то есть скользящую или центрированную. Вы также можете выбрать количество периодов для линии тренда скользящего среднего.

Поэкспериментируйте с различными вариантами, пока, наконец, не получите линию тренда, которая предоставит вам достаточно информации о ваших данных.

В этом руководстве я показал вам, как использовать диаграммы вместе с наиболее подходящей линией для анализа и создания эффективных выводов о ваших данных.

Линия наилучшего соответствия (или линия тренда) может помочь вам наблюдать тенденции и закономерности в ваших данных, может помочь вам понять, насколько близко ваши точки данных связаны друг с другом, и может помочь вам определить выбросы в данных, которые в противном случае трудно узнать.

Видео:Объединение текста и значений ячеек Таблицы GoogleСкачать

Два способа быстро построить прогноз в «Google Таблицах»

В крупных компаниях действуют целые подразделения аналитики, они изучают данные, ищут причинно-следственные связи в прошлом, чтобы закрепить успех и предотвратить проблемы. Если у вас пока нет аналитика или простой прогноз нужен срочно, используйте нашу инструкцию.

Мы в Ringostat — настоящие фанаты аналитики, статистики и электронных таблиц. Каждый отдел мониторит свою работу с помощью автоматизированных дашбордов, созданных в Google Spreadsheets.

Там же мы строим простые прогнозы для некоторых KPI, чтобы понимать, придерживаться ли тех же темпов и стратегии или нужно искать новые подходы, ведь с нынешними в ближайшем будущем нас ждёт спад. Способом построения такого простого прогноза в Google Spreadsheets мы и поделимся в этой статье.

Такие прогнозы пригодятся, чтобы:

• показать промежуточные цифры клиентам и начальству;
• следить за трендами;
• заранее реагировать на проблемы.

Мы, например, используем подобные формулы, чтобы прогнозировать количество лидов на разных этапах воронки продаж. Но сегодня рассмотрим пример полегче: предскажем доходы вымышленного магазина, чтобы понять, пора ли ему что-то менять в работе или достаточно просто держать темп.

Нам понадобятся данные, которые будем прогнозировать, и их периодичность. Например, в соседние столбцы можно прописать:

• количество звонков и даты, когда они поступили;
• недельный доход от продаж и порядковый номер недели с начала года;
• месячный охват аудитории сайта и номер месяца.

Данные придётся или вписывать в Google Spreadsheets вручную, или подтянуть из нужной системы (отчётов, бухгалтерии, CRM). Для примера: придумаем доход воображаемого магазина за восемь месяцев и рассчитаем, сколько он заработает до конца года, если будет продолжать работать как раньше.

Когда мы внесли данные, в свободных ячейках под ними добавляем несколько временных ячеек, а рядом пишем формулу forecast, или «предсказ» в русской локализации. Выглядит она так:

=FORECAST(X; Известные_значения_Y; Известные_значения_X)

• Х — точка во времени, для которой мы делаем прогноз;
• известные_значения_Y — известные нам значения зависимой переменной (на основе которых делаем прогноз);
• известные_значения_X — известные нам значения независимой переменной (даты или номера периодов).

В примере с доходом магазина это будет выглядеть следующим образом:

В целом этого достаточно для прогноза в одной ячейке, но у такой формулы есть небольшой недостаток: если попытаться её «растянуть» на следующие ячейки, отмеченные диапазоны «сползут».

В их подсчёте вместо изначальных существующих данных будет учитываться сам прогноз, как на скрине ниже.

Если хотите большей точности, добавьте знак «$» в диапазонах известных данных. После этого можно «растягивать» формулу на другие ячейки не теряя связи с исходной информацией.

Эта формула выдаёт те же числа, что и прошлая, хотя математически приходит к ним немного другим путем. С точки зрения пользователя, принципиален тот факт, что её не нужно «растягивать» на соседние ячейки, достаточно в одной формуле прописать диапазон результатов.

Благодаря этому таблица будет меньше тупить над большими массивами информации (если речь идёт о сотнях показателей), да и знаки доллара прописывать не придется.

Выглядит формула trend или «тенденция» следующим образом:

=TREND(исходные_данные_y; [известные_даные_x]; [новые_данные_x])

• Х — точка во времени, для которой мы делаем прогноз;
• исходные_данные_y — известные нам значения зависимой переменной (revenue);
• известные_данные_x — известные нам значения независимой переменной (даты или номера периодов);
• новые_данные_x — значения независимой переменной, для которых нужно сделать прогноз.

Возвращаясь к нашему примеру, формула будет выглядеть так:

Теперь у нас есть исходные данные и прогноз на их основе, но всё ещё не хватает общей картины. Чтобы её получить построим график с имеющейся информацией. Для этого в меню выбираем «Вставка» → «Диаграмма» и строим линейный график. По оси X размещаем даты, а числовые показатели помечаем как данные оси Y. Получаем график изменений Revenue с прогнозом на сентябрь, октябрь, ноябрь и декабрь.

Чтобы увидеть тренд, намеченный таблицей, заходим в настройки диаграммы, «Дополнительные» → «Серии», проматываем этот раздел в самый низ и отмечаем чекбокс «Линия тренда». Наблюдаем, как на графике появляется линия, совпадающая с данными от сентября и позже.

Теперь понятно, что у нашего вымышленного магазина дела идут не слишком хорошо и пора что-то менять в работе. График не объясняет, почему тренд стал падать, но владелец магазина должен уже подумывать о решении проблемы с первых спадов в июне, а теперь и вовсе срочно решаться на изменения в работе.

Подобный график уже не стыдно показать клиенту или руководству, он чётко показывает, что было раньше и куда это всё ведёт. Пропуская через такую таблицу KPI проекта, можно отследить превращение пары слабых месяцев в стагнацию и вовремя принять меры. Или же, наоборот, при восходящем тренде продолжать работать в том же темпе.

Видео:Парная регрессия: линейная зависимостьСкачать

5 способов расчета значений линейного тренда в MS Excel

Видео:Аппроксимация в ExcelСкачать

Добавление трендовой линии на график

Данный элемент технического анализа позволяет визуально увидеть изменение цены за указанный период времени . Это может быть месяц, год или несколько лет. Информация будет отображать значение средних показателей в виде геометрических фигур . Добавить линию тренда в Excel 2010 можно с помощью встроенных стандартных инструментов.

Построение графика

Чтобы правильно строить трендовые линии, нужно соблюдать функциональную зависимость y=f(x) . Для получения корректного прогноза в столбец А вносится информация о временном периоде, а в столбец В — цена в указанный промежуток.

Построение графика выполняется по следующему алгоритму:

1. Первым действием нужно выделить диапазон данных , например это А1:В9, затем активировать инструмент: «Вставка»-«Диаграммы»-«Точечная»-«Точечная с гладкими кривыми и маркерами».
2. После открытия графика пользователю станет доступна еще одна панель управления данными , на которой нужно выбрать следующее: «Работа с диаграммами»-«Макет»-«Линия тренда»-«Линейное приближение».
3. Следующим шагом требуется выполнить двойной клик по образовавшейся линии тенденции в Excel . Когда появиться вспомогательное окно, отметить птичкой опцию «показывать уравнение на диаграмме».

Важно помнить, что если на графике имеется 2 или более линий , отображающих анализ данных, то перед выполнением 3 пункта нужно будет выбрать одну из них и включить в тенденцию. Эта короткая инструкция поможет начинающим специалистам разобраться, как строится линия тренда в Экселе.

Создание линии

Дальнейшая работа будет происходить непосредственно с трендовой линией.

Добавление тренда на диаграмму происходит следующим образом:

1. Перейти во вкладку «Работа с диаграммами» , затем выбрать раздел «Макет»-«Анализ» и после подпункт «Линия тенденции» . Появится выпадающий список, в котором необходимо активировать строку «Линейное приближение».
2. Если все выполнено правильно, в области построения диаграмм появится кривая линия черного цвета . По желанию цветовую гамму можно будет изменить на любую другую.

Этот способ поможет создать и построить тренд в Excel 2016 или более ранних версиях.

Однако важно помнить, что вставить линию нельзя для диаграмм и графиков следующего типа:

• лепесткового;
• кругового;
• поверхностного;
• кольцевого;
• объемного;
• с накоплением.

Настройка линии

Построение линий тренда имеет ряд вспомогательных настроек , которые помогут придать графику законченный и презентабельный вид.

Необходимо запомнить следующее:

1. Чтобы добавить название диаграмме , нужно дважды кликнуть по ней и в появившемся окне ввести заголовок. Для выбора расположения имени графика необходимо перейти во вкладку «Работа с диаграммами», затем выбрать «Макет» и «Название диаграммы». После этого появится список с возможным расположением заглавия.
2. Дополнительно в этом же разделе можно найти пункт, отвечающий за названия осей и их расположение относительно графика. Интересно, что для вертикальной оси разработчики программы продумали возможность повернутого расположения наименования, чтобы диаграмма читалась удобно и выглядела гармонично.
3. Чтобы внести изменения непосредственно в построение линий , нужно в разделе «Макет» найти «Анализ», затем «Прямая тренда» и в самом низу списка нажать «Дополнительные параметры…». Здесь можно изменить цвет и формат линии , выбрать один из параметров сглаживания и аппроксимации (степенный, полиноминальный, логарифмический и т.д.).
4. Еще есть функция определения достоверности построенной модели . Для этого в дополнительных настройках требуется активировать пункт «Разместить на график величину достоверности аппроксимации» и после этого закрыть окно. Наилучшим значением является 1. Чем сильнее полученный показатель отличается от нее, тем ниже достоверность модели.

Прогнозирование

Для получения наиболее точного прогноза необходимо сменить построенный график на гистограмму . Это поможет сравнить уравнения.

Для этого выполняем последовательность действий:

1. Вызвать для графика контекстное меню и выбрать «Изменить тип диаграммы» .
2. Появится новое окно с настройками , в котором требуется найти опцию «Гистограмма» и после выбрать подвид с группировкой.

Теперь пользователю должны быть видны оба графика . Они визуализируют одни и те же данные, но имеют разные уравнения для образования тенденции.

Следующим шагом необходимо сравнить уравнения точки пересечения с осями на разных диаграммах .

Для визуального отображения нужно сделать следующее:

1. Перевести гистограмму в простой точечный график с гладкими кривыми и маркерами . Процесс выполняется через пункт контекстного меню «Изменить тип диаграммы…».
2. Выполнить двойной клик по прямой образовавшейся тенденции , задать ей параметр прогноза назад на 12,0 и сохранить изменения.

Такая настройка поможет увидеть, что угол наклона тенденции меняется в зависимости от вида графика , но общее направление движения остается неизменным. Это свидетельствует о том, что построить линию тренда в Эксель можно лишь в качестве дополнительного инструмента анализа и брать его в расчет следует только как приближающий параметр. Строить аналитические прогнозы, основываясь лишь на этой прямой, не рекомендуется.

Видео:Google Sheets - как объединить значения ячеек по совпадающему параметруСкачать

Базовые понятия

Думаю, еще со школы все знакомы с линейной функцией, она как раз и лежит в основе тренда:

Y — это объем продаж, та переменная, которую мы будем объяснять временем и от которого она зависит, то есть Y(t);

t — номер периода (порядковый номер месяца), который объясняет план продаж Y;

a0 — это нулевой коэффициент регрессии, который показывает значение Y(t), при отсутствии влияния объясняющего фактора (t=0);

a1 — коэффициент регрессии, который показывает, на сколько исследуемый показатель продаж Y зависит от влияющего фактора t;

E — случайные возмущения, которые отражают влияния других неучтенных в модели факторов, кроме времени t.

Видео:Апроксимация набора данных в Excel инструментом Линия трендаСкачать

Определение коэффициентов модели

Строим график. По горизонтали видим отложенные месяцы, по вертикали объем продаж:

В Google Sheets выбираем Редактор диаграмм -> Дополнительные и ставим галочку возле Линии тренда. В настройках выбираем Ярлык — Уравнение и Показать R^2.

Если вы делаете все в MS Excel, то правой кнопкой мыши кликаем на график и в выпадающем меню выбираем «Добавить линию тренда».

По умолчанию строится линейная функция. Справа выбираем «Показывать уравнение на диаграмме» и «Величину достоверности аппроксимации R^2».

Вот, что получилось:

На графике мы видим уравнение функции:

y = 4856*x + 105104

Она описывает объем продаж в зависимости от номера месяца, на который мы хотим эти продажи спрогнозировать. Рядом видим коэффициент детерминации R^2, который говорит о качестве модели и на сколько хорошо она описывает наши продажи (Y). Чем ближе к 1, тем лучше.

У меня R^2 = 0,75. Это средний показатель, он говорит о том, что в модели не учтены какие-то другие значимые факторы помимо времени t, например, это может быть сезонность.

Способ расчета значений линейного тренда в Excel с помощью графика

Выделяем анализируемый объём продаж и строим график, где по оси Х — наш временной ряд (1, 2, 3… — январь, февраль, март …), по оси У – объёмы продаж. Добавляем линию тренда и уравнение тренда на график. Получаем уравнение тренда y=135134x+4594044

Для прогнозирования нам необходимо рассчитать значения линейного тренда, как для анализируемых значений, так и для будущих периодов.
При расчете значений линейного тренде нам будут известны:

1. Время – значение по оси Х;
2. Значение “a” и “b” уравнения линейного тренда y(x)=a+bx;

Рассчитываем значения тренда для каждого периода времени от 1 до 25, а также для будущих периодов с 26 месяца до 36.
Например, для 26 месяца значение тренда рассчитывается по следующей схеме: в уравнение подставляем x=26 и получаем y=135134*26+4594044=8107551

27-го y=135134*27+4594044=8242686

Способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ТЕНДЕНЦИЯ

Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

=ТЕНДЕНЦИЯ(известные значения y; известные значения x; новые значения x; конста)

Подставляем в формулу

1. известные значения y – это объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);
2. известные значения x – это номера периодов x для известных значений объёмов продаж y;
3. новые значения x – это номера периодов, для которых мы хотим рассчитать значения линейного тренда;
4. константа – ставим 1, необходимо для того, чтобы значения тренда рассчитывались с учетом коэффицента (a) для линейного тренда y=a+bx;

Для того чтобы рассчитать значения тренда для всего временного диапазона, в “новые значения x” вводим диапазон значений X, выделяем диапазон ячеек равный диапазону со значениями X с формулой в первой ячейке и нажимаем клавишу F2, а затем — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

Видео:Графики SPARKLINE прямо в ячейках. Google-таблицыСкачать

Уравнение линии тренда в Excel

В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.

Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.

Линейная аппроксимация

Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.

Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:

На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):

Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).

Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:

y = 4,503x + 6,1333

• где 4,503 – показатель наклона;
• 6,1333 – смещения;
• y – последовательность значений,
• х – номер периода.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.

Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.

Экспоненциальная линия тренда

Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.

Уравнение имеет следующий вид:

• где 7,6403 и -0,084 – константы;
• е – основание натурального логарифма.

Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.

Логарифмическая линия тренда в Excel

Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.

На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.

Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:

R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.

Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Видео:Линия тренда в гугл таблицах внутри ячейкиСкачать

Общая информация

Линия тренда – это инструмент статистического анализа, который позволяет спрогнозировать дальнейшее развитие событий. Чтобы построить кривую, необходимо иметь массив данных, который отображает изменение величины во времени. На основании этой информации строится график, а затем применятся специализированная функция. Рассмотрим изменение цены золота за грамм в долларах с 2015 по 2019 год.

1. Составляете небольшую таблицу.

1. На основании этих данных строите линейный график. Для этого переходите во вкладку Вставка на Панели инструментов и выбираете нужный тип диаграммы.

1. Получается некоторая кривая.

1. Необходимо отредактировать график при помощи стандартных инструментов, которые находятся во вкладках Конструктор, Макет и Формат. Переименовываете диаграмму, выставляете пределы по вертикальной оси, чтобы изменения величины были более явными, подписываете оси, добавляете контрольные точки, а также подпись данных. После этого проводите окончательное форматирование.

1. Чтобы добавить линию тренда, необходимо во вкладке Макет нажать одноименную кнопку и выбрать нужный тип приближения.

На заметку! Если линия тренда не активна, то используется не тот тип диаграммы. Данная функция работает только с диаграммами типа гистограмма, график, линейчатая и точечная.

6. Так выглядит линия тренда на графике.

На заметку! Построение линии приближения идентично для редакторов 2007, 2010 и 2016 годов выпуска.

Видео:Google Таблицы. Урок 41. Построение графиков в таблицах Google (Google Sheets)Скачать

Возможности инструмента

Рассмотрим подробнее настройки функции. Для перехода в окно параметров из выпадающего списка нужно выбрать последнюю строчку.

Окно содержит четыре настройки, в которые входят цвет, объем и тип линии, а также параметры самого инструмента.

Параметры линии тренда можно условно поделить на четыре блока:

1. Тип приближения.
2. Название полученной кривой, которое формируется автоматически или может быть задано пользователем.
3. Блок прогнозирования, который позволяет продлить линию тренда на заданное количество периодов вперед или назад, на основании имеющихся данных. Что позволяет оценить дальнейшее изменение исследуемой величины.
4. Дополнительные опции, которые отражают математическую составляющую кривой. Самой интересной и полезной строчкой здесь является величина достоверности. Если значение коэффициента близко к единице, то ошибка минимальна и дальнейший прогноз будет достаточно точным.

Выведем на исходный график уравнение линии и коэффициент достоверности.

Как видите, значение близко к 0,5, это говорит о низкой достоверности полученной линии тренда, и дальнейший прогноз будет ошибочным.

Видео:Как быстро построить график (диаграмму) в гугл таблицеСкачать

Разновидности

1 Линейная аппроксимация отлично подойдет для исследования величины, которая стабильно растет или убывает. Тогда кривая будет иметь вид прямой. Формула будет содержать одну переменную. Коэффициент достоверности близок к единице, что говорит о высокой точности совпадения прямой и массива данных. На основании такой линии тренда прогноз будет достаточно точным.

2. Экспоненциальная кривая используется только для массивов с положительными значениями, которые изменяются непрерывно.

3. Логарифмическую линию тренда целесообразнее использовать, если на первоначальном этапе наблюдается резкое увеличение или снижение показателя, а потом наступает период стабильности. Здесь формула содержит логарифм натуральный.

4. Полиномиальная аппроксимация применяется при большом количестве неоднородных данных. В основе лежит степенное уравнение, при этом количество степеней зависит от числа максимумов. Применим этот тип для первоначального примера с золотом.

Уравнение показывает переменные до третьей степени, поскольку график имеет два пика. Также видим, что коэффициент достоверности близок к единице (вместо 0,5 при линейной аппроксимации), значит линия тренда выбрана правильно и дальнейший прогноз будет точным.

Как видите, для статистического анализа данных необходимо правильно выбрать тип математического уравнения, которое максимально точно будет соответствовать характеру изменения величины. На основании полученных кривых можно осуществлять прогноз, подставляя в уравнение необходимое число.

Видео:Гугл таблицы. Как сделать графическую шкалу выполнения задач. Трюки Google Sheets.Скачать

Разбираемся с трендами в MS Excel

Большой ошибкой со стороны владельца сайта будет воспринимать диаграмму как есть. Да, невооруженным взглядом видно, что синий и оранжевый столбики «осени» выросли по сравнению с «весной» и тем более «летом». Однако важны не только цифры и величина столбиков, но и зависимость между ними. То есть в идеале, при общем росте, «оранжевые» столбики просмотров должны расти намного сильнее «синих», что означало бы то, что сайт не только привлекает больше читателей, но и становится больше и интереснее.

Что же мы видим на графике? Оранжевые столбики «осени» как минимум ни чем не больше «весенних», а то и меньше. Это свидетельствует не об успехе, а скорее наоборот — посетители прибывают, но читают в среднем меньше и на сайте не задерживаются!

Самое время бить тревогу и… знакомится с такой штукой как линия тренда .

Видео:LibreOffice Calc. Урок 25. Линия тренда в диаграммах. | Работа с таблицамиСкачать

Зачем нужна линия тренда

Линия тренда «по-простому», это непрерывная линия составленная на основе усредненных на основе специальных алгоритмов значений из которых строится наша диаграмма. Иными словами, если наши данные «прыгают» за три отчетных точки с «-5» на «0», а следом на «+5», в итоге мы получим почти ровную линию: «плюсы» ситуации очевидно уравновешивают «минусы».

Исходя из направления линии тренда гораздо проще увидеть реальное положение дел и видеть те самые тенденции, а следовательно — строить прогнозы на будущее. Ну а теперь, за дело!

Видео:Как импортировать динамический диапазон из другой Google таблицы. Трюки google sheets.Скачать

Как построить линию тренда в MS Excel

Щелкните правой кнопкой мыши по одному из «синих» столбцов, и в контекстном меню выберите пункт «Добавить линию тренда» .

На листе диаграммы теперь отображается пунктирная линия тренда. Как видите, она не совпадает на 100% со значениями диаграммы — построенная по средневзвешенным значениям, она лишь в общих чертах повторяет её направление. Однако это не мешает нам видеть устойчивый рост числа посещений сайта — на общем результате не сказывается даже «летняя» просадка.

Линия тренда для столбца «Посетители»

Теперь повторим тот же фокус с «оранжевыми» столбцами и построим вторую линию тренда. Как я и говорил раньше: здесь ситуация не так хороша. Тренд явно показывает, что за расчетный период число просмотров не только не увеличилось, но даже начало падать — медленно, но неуклонно.

Ещё одна линия тренда позволяет прояснить ситуацию

Мысленно продолжив линию тренда на будущие месяцы, мы придем к неутешительному выводу — число заинтересованных посетителей продолжит снижаться. Так как пользователи здесь не задерживаются, падение интереса сайта в ближайшем будущем неизбежно вызовет и падение посещаемости.

Следовательно, владельцу проекта нужно срочно вспоминать чего он такого натворил летом («весной» все было вполне нормально, судя по графику), и срочно принимать меры по исправлению ситуации.

🌟 Видео

Лайфхак создание таблицы посещаемости онлайн с флажками в google sheetsСкачать

Google таблицы.Функция Sparkline. Все виды в одном видеоСкачать

Линейный прогноз с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в ExcelСкачать

Решение задачи линейного программирования при помощи надстройки Поиск решенияСкачать