ভবিষ্যতবাণী করার ক্ষমতা, ভবিষ্যতবাণী করার (অন্তত আনুমানিক!) ভবিষ্যৎ ঘটনা যেকোন আধুনিক ব্যবসার একটি অবিচ্ছেদ্য এবং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ। অবশ্যই, এটি একগুচ্ছ পদ্ধতি এবং পদ্ধতির সাথে একটি পৃথক, খুব জটিল বিজ্ঞান, তবে প্রায়শই সাধারণ কৌশলগুলি পরিস্থিতির মোটামুটি দৈনন্দিন মূল্যায়নের জন্য যথেষ্ট। তাদের মধ্যে একটি ফাংশন পূর্ববর্তী (পূর্বাভাস), যা একটি রৈখিক প্রবণতায় পূর্বাভাস গণনা করতে পারে।
এই ফাংশনের ক্রিয়াকলাপের নীতিটি সহজ: আমরা ধরে নিই যে প্রাথমিক ডেটা ক্লাসিক্যাল রৈখিক সমীকরণ y=kx+b সহ একটি নির্দিষ্ট সরল রেখা দ্বারা প্রসারিত (মসৃণ) হতে পারে:
এই সরলরেখাটি তৈরি করে এবং পরিচিত সময়সীমার বাইরে ডানদিকে প্রসারিত করে, আমরা কাঙ্খিত পূর্বাভাস পেতে পারি।
এই সরল রেখাটি তৈরি করতে, এক্সেল সুপরিচিত ব্যবহার করে সর্বনিম্ন বর্গ পদ্ধতি. সংক্ষেপে, এই পদ্ধতির সারমর্ম হল যে প্রবণতা লাইনের ঢাল এবং অবস্থান বেছে নেওয়া হয়েছে যাতে নির্মিত ট্রেন্ড লাইন থেকে উৎস ডেটার বর্গক্ষেত্রের বিচ্যুতির যোগফল ন্যূনতম হয়, অর্থাৎ ট্রেন্ড লাইনটি প্রকৃত ডেটাকে মসৃণ করে সর্বোত্তম সম্ভাব্য উপায়।
এক্সেল সারিতে ডান-ক্লিক করে চার্টে একটি ট্রেন্ড লাইন তৈরি করা সহজ করে তোলে - ট্রেন্ডলাইন যোগ করুন (ট্রেন্ডলাইন যোগ করুন), কিন্তু প্রায়শই গণনার জন্য আমাদের একটি লাইনের প্রয়োজন হয় না, তবে পূর্বাভাসের সংখ্যাসূচক মানগুলির প্রয়োজন হয়। যে এটি সঙ্গতিপূর্ণ. এখানে, শুধু, তারা ফাংশন দ্বারা গণনা করা হয় পূর্ববর্তী (পূর্বাভাস).
ফাংশন সিনট্যাক্স নিম্নরূপ
=প্রেডিকশন(X; পরিচিত_মান_Y; পরিচিত_X মান)
কোথায়
- Х - সময়ের বিন্দু যার জন্য আমরা একটি পূর্বাভাস করি
- পরিচিত_মান_Y - নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল (লাভ) এর মান আমাদের কাছে পরিচিত
- পরিচিত_X মান - আমাদের কাছে পরিচিত স্বাধীন পরিবর্তনশীলের মান (তারিখ বা পিরিয়ডের সংখ্যা)
- সলভার অ্যাড-ইন দিয়ে ব্যবসার মডেল অপ্টিমাইজ করা
- পছন্দসই পরিমাণ পেতে শর্তাবলী নির্বাচন