पूर्वानुमान

Excel में Data Analysis

Nick Edwards

Analyst at Mynd

Forecasting क्या है?

  • Forecasting वह प्रक्रिया है जिसमें ऐतिहासिक डेटा के आधार पर सांख्यिकीय तकनीकों से भविष्य के नतीजे और रुझान अनुमानित किए जाते हैं।
    • Forecasts अनुमान होते हैं, वास्तविक नतीजे नहीं

मौसम प्रस्तोता पूर्वानुमान दिखाते हुए

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Seasonality

  • Seasonality वर्ष के समय और प्रदर्शन के बीच सहसंबंध है।

2018 से 2020 के बीच रिटेल बिक्री का लाइन ग्राफ, मौसमी रुझान धूसर में हाइलाइट

1 https://www.census.gov/retail/sales.html
Excel में Data Analysis

यह तो थोड़ा पक्षपाती है...

लैपटॉप के साथ सोचती हुई महिला

Bias वह विकृति है जो विश्लेषण की सेटअप के कारण पूर्वानुमान परिणामों में आती है।

  1. Sampling bias: डेटा ऐसे तरीके से इकट्ठा होना जो प्रतिनिधिक नहीं है
  2. Confirmation bias: केवल वही परिणाम मानना जो विश्लेषक पहले से सही मानता है
  3. Anchoring bias: नए डेटा या बदलते रुझानों के लिए पर्याप्त समायोजन न करना
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Confidence intervals

निम्न और उच्च सीमा चिह्नित एक वितरण वक्र

  • Confidence intervals वह परास है जिसमें वास्तविक परिणाम आने की संभावना होती है
  • Confidence level: वह प्रायिकता कि वास्तविक परिणाम इन्हीं intervals के भीतर होगा
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Confidence intervals

90% क्षेत्र हाइलाइट वाला वितरण वक्र

  • Confidence intervals वह परास है जिसमें वास्तविक परिणाम आने की संभावना होती है
  • Confidence level: वह प्रायिकता कि वास्तविक परिणाम इन्हीं intervals के भीतर होगा
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Confidence intervals

95% क्षेत्र हाइलाइट वाला वितरण वक्र

  • Confidence intervals वह परास है जिसमें वास्तविक परिणाम आने की संभावना होती है
  • Confidence level: वह प्रायिकता कि वास्तविक परिणाम इन्हीं intervals के भीतर होगा
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Moving averages

एक मूविंग एवरेज का ग्राफ

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Weighted averages

Weighted moving average

  • डेटा सीरीज़ के मानों को उनकी सौपी गई महत्वता से गुणा करता है

Weighted moving average का सूत्र

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Weighted averages

Weighted moving average

  • डेटा सीरीज़ के मानों को उनकी सौपी गई महत्वता से गुणा करता है

Weighted moving average का सूत्र

उदाहरण weighted average निकालें

मान Weights
2 0.15
3 0.35
4 0.50
[(2 x 0.15) + (3 x 0.35) + (4 x 0.50)]/
(0.15 + 0.35 + 0.50)

3.6/1 = 3.6

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