Прогнозирование временных рядов методом скользящего среднего в Excel

@Matt Macarty #Excel #Прогнозирование #скользящеесреднее #ВременныеРяды #АнализДанные #БизнесРазведка https://alphabench.com/data/excel-mov... ✅ Пожалуйста, ПОДПИШИТЕСЬ: https://www.youtube.com/subscription_... Прогнозирование с использованием скользящих средних для анализа временных рядов Часть I вводной серии по прогнозированию временных рядов Введение в прогнозирование временных рядов с использованием скользящих средних ✅ Части II и III можно найти по ссылкам ниже: Прогнозирование с использованием экспоненциального сглаживания и взвешенного скользящего среднего: https://alphabench.com/data/excel-tim... Проверка качества прогноза с помощью метода Тейла U: https://alphabench.com/data/excel-the... Введение в прогнозирование временных рядов на примерах прогнозирования с использованием скользящих средних. Мы попытаемся спрогнозировать цену золота, используя ETF GLD в качестве аппроксимации цены золота. Включает обсуждение часто используемых показателей ошибок: среднего абсолютного отклонения (MAD), среднеквадратичной ошибки (MSE, RMSE) и средней абсолютной процентной ошибки (MAPE). Показатели ошибок используются для определения того, насколько хорош ваш прогноз, другими словами, они измеряют, насколько в среднем он отклоняется от нормы. Узнайте, как использовать возможности Excel для прогнозирования будущих тенденций с помощью методов скользящих средних. Это видео шаг за шагом проведет вас через процесс внедрения методов простых скользящих средних (SMA). Вы узнаете: Понимание данных временных рядов: Освоение основ данных временных рядов и их компонентов. Простые скользящие средние (SMA): Узнайте, как рассчитывать SMA и интерпретировать их результаты. Взвешенное скользящее среднее (WMA): Изучите концепцию присвоения весов последним точкам данных для более точных прогнозов. Применение в Excel: Пошаговое руководство по использованию функций и формул Excel для расчета скользящих средних и генерации прогнозов. Оценка модели: Оцените точность прогнозов с помощью ключевых показателей, таких как средняя абсолютная ошибка (MAE) и средняя квадратичная ошибка (MSE). Применение в реальных условиях: Узнайте, как эти методы могут быть применены к различным бизнес-сценариям, от прогнозирования продаж до управления запасами. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным аналитиком, это видео даст вам навыки для принятия обоснованных решений на основе данных.