ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ (ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲਗਭਗ!) ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੋਰਸ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਹਨ, ਪਰ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਇੱਕ ਮੋਟੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਪਰੇਸ਼ਾਨ (ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ), ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਰੁਝਾਨ 'ਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਰੇਖਿਕ ਸਮੀਕਰਨ y=kx+b ਨਾਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਿੱਧੀ ਰੇਖਾ ਦੁਆਰਾ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਸਿੱਧੀ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਵਧਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਲੋੜੀਦਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਐਕਸਲ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਵਿਧੀ. ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਨਿਚੋੜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਦੀ ਢਲਾਨ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਿਰਮਿਤ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਰਗ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋਵੇ, ਭਾਵ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਤਰੀਕਾ.
ਐਕਸਲ ਕਤਾਰ 'ਤੇ ਸੱਜਾ-ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਚਾਰਟ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਟ੍ਰੈਂਡਲਾਈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ (ਟਰੈਂਡਲਾਈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ), ਪਰ ਅਕਸਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਪਰ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਬਸ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਪਰੇਸ਼ਾਨ (ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ).
ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੰਟੈਕਸ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ
= PREDICTION(X; ਜਾਣਿਆ_ਮੁੱਲ_ਵਾਈ; ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ_X ਮੁੱਲ)
ਜਿੱਥੇ ਕਿ
- Х - ਸਮੇਂ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਜਿਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ
- ਜਾਣਿਆ_ਮੁੱਲ_ਵਾਈ - ਸਾਡੇ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਮੁਨਾਫ਼ਾ) ਦੇ ਮੁੱਲ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
- ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ_X ਮੁੱਲ - ਸਾਡੇ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਮੁੱਲ (ਤਰੀਕ ਜਾਂ ਮਿਆਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ)
- ਸੌਲਵਰ ਐਡ-ਇਨ ਨਾਲ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ
- ਲੋੜੀਂਦੀ ਰਕਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਚੋਣ