Tahmin ve modelleme (Forecasting and Modeling), geçmiş verilerdeki örüntüyü kullanarak gelecekteki değerleri öngörmeyi ve değişkenler arasındaki ilişkiyi bir model olarak ifade etmeyi sağlar. Excel'de bunu TAHMİN.DOĞRUSAL, TAHMİN.ETS, EĞİLİM gibi işlevlerle, grafik eğilim çizgileriyle ve Tahmin Sayfası aracıyla yapabilirsiniz. Bu sayfada hangi yöntemin hangi veriye uygun olduğunu ve üç uygulamalı örnekle nasıl kurulacağını bulacaksınız.
En pratik yol Veri > Tahmin > Tahmin Sayfası (Data > Forecast > Forecast Sheet) komutudur. Zaman çizelgesi ile değer sütununu seçip komutu çalıştırdığınızda Excel, güven aralığı içeren bir tahmin tablosu ve grafiği oluşturur. Bu araç arka planda üstel düzleştirme (ETS) algoritmasını kullanır.
ARIMA, SARIMA, Kalman filtresi, Ridge ve Lasso regresyonu gibi yöntemler Excel'de yerleşik olarak bulunmaz. Bunlar için genellikle Python ya da R gibi araçlar kullanılır; sonuçlar daha sonra Excel'e aktarılıp raporlanabilir.
İlk bağımsız değişken tahmin edilecek x değeri, ikincisi bilinen y değerleri, üçüncüsü bilinen x değerleridir. Mevsimsel veride TAHMİN.ETS işlevine dördüncü bağımsız değişken olarak mevsim uzunluğunu verebilirsiniz:
Bu örnekte veri çeyreklik olduğu için mevsim uzunluğu 4'tür.
Ayrıntılı çıktı için Analysis ToolPak eklentisini etkinleştirin: Dosya > Seçenekler > Eklentiler (File > Options > Add-ins) bölümünde Yönet kutusundan Excel Eklentileri'ni seçip Git düğmesine tıklayın. Ardından Veri > Veri Çözümleme > Regresyon (Data > Data Analysis > Regression) aracı kullanılabilir. Bu araç birden çok bağımsız değişkeni de kabul ettiği için çoklu doğrusal regresyon için uygundur; katsayılar, standart hatalar ve R kare değerini yeni bir tabloda verir.
R kare değeri 1'e yaklaştıkça model veriyi daha iyi açıklar. Ancak yüksek bir R kare, iki değişken arasında neden sonuç ilişkisi olduğunu kanıtlamaz.
Eylül için tahmin 167.157, Ekim için tahmin 173.039 olarak hesaplanır. Formülde bilinen aralıklar mutlak satır başvurusuyla sabitlendiği için formülü aşağı kopyalayarak sonraki aylara uzatabilirsiniz.
Eğim 4,50 olarak bulunur; yani reklam bütçesi bir TL arttığında satışın ortalama bu kadar değişmesi beklenir. Kesme noktası 50.039,31, R kare değeri 1,000 çıkar. R kare 1'e ne kadar yakınsa doğrusal model veriyi o kadar iyi açıklar. Son satırdaki formül, y = eğim × x + kesme noktası denklemiyle 30.000 TL bütçe için 185.176 TL satış tahmini verir.
TAHMİN.ETS sonuçları ilk çeyrek için 499, ikinci çeyrek için 385, üçüncü çeyrek için 348 olarak gelir ve mevsimsel düşüşü yansıtır. Doğrusal yöntem ise aynı dönemler için 458, 471 ve 485 verir; mevsim etkisini hesaba katmadığı için dalgalanmayı yakalayamaz. Dördüncü bağımsız değişken olan 4, bir mevsim döngüsünün dört dönemden oluştuğunu belirtir.
Excel'de tahmin ve modelleme nedir
Excel, geçmiş verilerden geleceğe dönük sayısal tahmin üretmek için yerleşik işlevler, grafik eğilim çizgileri ve bir tahmin aracı sunar. Zaman serisi tahmini verinin zaman içindeki seyrine bakar. Regresyon ise bir değişkenin (örneğin satış) başka bir değişkenle (örneğin reklam bütçesi) ilişkisini modeller.En pratik yol Veri > Tahmin > Tahmin Sayfası (Data > Forecast > Forecast Sheet) komutudur. Zaman çizelgesi ile değer sütununu seçip komutu çalıştırdığınızda Excel, güven aralığı içeren bir tahmin tablosu ve grafiği oluşturur. Bu araç arka planda üstel düzleştirme (ETS) algoritmasını kullanır.
ARIMA, SARIMA, Kalman filtresi, Ridge ve Lasso regresyonu gibi yöntemler Excel'de yerleşik olarak bulunmaz. Bunlar için genellikle Python ya da R gibi araçlar kullanılır; sonuçlar daha sonra Excel'e aktarılıp raporlanabilir.
Tahmin işlevleri ve hangisini seçmeli
Veri yapınıza göre şu işlevlerden biri öne çıkar:- TAHMİN.DOĞRUSAL (FORECAST.LINEAR): Doğrusal bir eğilime göre tek bir değer tahmin eder.
- EĞİLİM (TREND): Doğrusal eğilime göre birden çok değeri tek formülle döndürür.
- BÜYÜME (GROWTH): Doğrusal değil, üstel büyüyen verilerde kullanılır.
- TAHMİN.ETS (FORECAST.ETS): Mevsimsel dalgalanması olan zaman serilerinde tercih edilir.
- EĞİM (SLOPE), KESMENOKTASI (INTERCEPT), RKARE (RSQ): Doğrusal modelin katsayılarını ve uyum düzeyini verir.
Regresyon modeli Excel'de nasıl kurulur
En hızlı yöntem grafiktir. Verilerinizden bir dağılım grafiği oluşturun, veri noktalarına sağ tıklayıp Eğilim Çizgisi Ekle (Add Trendline) komutunu seçin ve Denklemi grafikte göster ile R-kare değerini grafikte göster seçeneklerini işaretleyin. Doğrusal, üstel, logaritmik, polinom ve kuvvet gibi eğilim türleri bu menüde bulunur.Ayrıntılı çıktı için Analysis ToolPak eklentisini etkinleştirin: Dosya > Seçenekler > Eklentiler (File > Options > Add-ins) bölümünde Yönet kutusundan Excel Eklentileri'ni seçip Git düğmesine tıklayın. Ardından Veri > Veri Çözümleme > Regresyon (Data > Data Analysis > Regression) aracı kullanılabilir. Bu araç birden çok bağımsız değişkeni de kabul ettiği için çoklu doğrusal regresyon için uygundur; katsayılar, standart hatalar ve R kare değerini yeni bir tabloda verir.
R kare değeri 1'e yaklaştıkça model veriyi daha iyi açıklar. Ancak yüksek bir R kare, iki değişken arasında neden sonuç ilişkisi olduğunu kanıtlamaz.
1. Doğrusal eğilimle satış tahmini
Ocak-Ağustos arası aylık satışlar girilmiş. Eylül ve Ekim için satış tutarını TAHMİN.DOĞRUSAL işleviyle tahmin edeceğiz. Ay numarası x değeri, satış tutarı y değeri olarak kullanılır.Tahmin ve Modelleme
Formülünü incelemek için bir hücre seçin.| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ay No | Ay | Satış (TL) | Tür |
| 2 | 1 | Ocak | 120.000 | Gerçekleşen |
| 3 | 2 | Şubat | 126.500 | Gerçekleşen |
| 4 | 3 | Mart | 131.200 | Gerçekleşen |
| 5 | 4 | Nisan | 138.900 | Gerçekleşen |
| 6 | 5 | Mayıs | 142.300 | Gerçekleşen |
| 7 | 6 | Haziran | 149.800 | Gerçekleşen |
| 8 | 7 | Temmuz | 155.100 | Gerçekleşen |
| 9 | 8 | Ağustos | 161.700 | Gerçekleşen |
| 10 | 9 | Eylül | 167.157 | Tahmin |
| 11 | 10 | Ekim | 173.039 | Tahmin |
Satış TahminiExcelDepo v1.0.0
2. Reklam bütçesi ile satış arasında regresyon
Aylık reklam bütçesi ile satış tutarı arasındaki ilişki doğrusal bir model olarak kuruluyor. EĞİM, KESMENOKTASI ve RKARE işlevleri modelin katsayılarını ve uyumunu verir; son satırda belirli bir bütçe için satış tahmini yapılır.Tahmin ve Modelleme
Formülünü incelemek için bir hücre seçin.| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Ay | Reklam Bütçesi (TL) | Satış (TL) | Gösterge | Değer |
| 2 | Ocak | 10.000 | 95.000 | Eğim | 4,50 |
| 3 | Şubat | 12.000 | 104.000 | Kesme noktası | 50.039,31 |
| 4 | Mart | 15.000 | 118.000 | R kare | 1,000 |
| 5 | Nisan | 18.000 | 131.000 | 30.000 TL bütçe için tahmin | 185.176 |
| 6 | Mayıs | 20.000 | 140.000 | ||
| 7 | Haziran | 22.000 | 149.000 | ||
| 8 | Temmuz | 25.000 | 163.000 | ||
| 9 | Ağustos | 28.000 | 176.000 |
Reklam RegresyonuExcelDepo v1.0.0
3. Mevsimsel satışlarda TAHMİN.ETS
Soba satışları kış çeyreğinde yükselip yazın düşüyor. İki yıllık çeyreklik veriden sonraki üç çeyrek, mevsimselliği dikkate alan TAHMİN.ETS ile ve karşılaştırma için doğrusal yöntemle tahmin ediliyor. Zaman çizelgesi eşit aralıklı dönem numaralarıdır.Tahmin ve Modelleme
Formülünü incelemek için bir hücre seçin.| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Dönem No | Dönem | Satış (adet) | Tür | Doğrusal Tahmin |
| 2 | 1 | 2023 1. Çeyrek | 420 | Gerçekleşen | |
| 3 | 2 | 2023 2. Çeyrek | 310 | Gerçekleşen | |
| 4 | 3 | 2023 3. Çeyrek | 280 | Gerçekleşen | |
| 5 | 4 | 2023 4. Çeyrek | 510 | Gerçekleşen | |
| 6 | 5 | 2024 1. Çeyrek | 460 | Gerçekleşen | |
| 7 | 6 | 2024 2. Çeyrek | 345 | Gerçekleşen | |
| 8 | 7 | 2024 3. Çeyrek | 300 | Gerçekleşen | |
| 9 | 8 | 2024 4. Çeyrek | 565 | Gerçekleşen | |
| 10 | 9 | 2025 1. Çeyrek | 499 | Tahmin | 458 |
| 11 | 10 | 2025 2. Çeyrek | 385 | Tahmin | 471 |
| 12 | 11 | 2025 3. Çeyrek | 348 | Tahmin | 485 |
Mevsimsel TahminExcelDepo v1.0.0
Sık sorulan sorular
- Excel'de ARIMA modeli kurulabilir mi? Excel'de yerleşik bir ARIMA işlevi yoktur. Zaman serisi için TAHMİN.ETS ya da Tahmin Sayfası kullanılır; ARIMA için Python veya R gibi araçlar gerekir.
- Tahmin Sayfası hangi sürümlerde bulunur? Excel 2016 ve sonrasındaki sürümlerde ve Microsoft 365'te bulunur. Daha eski sürümlerde TAHMİN.ETS ailesi yoktur.
- Kaç veri noktası gerekir? Kesin bir sayı yoktur, ancak mevsimsel tahmin için en az iki tam mevsim döngüsü olması sonucu belirgin biçimde iyileştirir.
- Tahmin sonuçları kesin midir? Hayır. Tahmin, geçmişteki örüntünün süreceği varsayımına dayanır. Fiyat değişikliği veya kampanya gibi beklenmedik etkenler sonucu değiştirebilir.
Kullanırken dikkat edin
- Zaman çizelgesi eşit aralıklı olmalı: TAHMİN.ETS işlevinde zaman çizelgesindeki adımlar sabit olmalıdır. Aralıklar düzensizse işlev #SAYI! hatası verebilir. Eksik dönemleri doldurmak ya da veriyi düzenlemek gerekir.
- Aralık boyutları eşleşmeli: TAHMİN.DOĞRUSAL, EĞİM, KESMENOKTASI ve RKARE işlevlerinde y ve x aralıklarının satır sayısı aynı olmalıdır. Aksi halde #YOK hatası alırsınız. Aralıkların başlık satırını içermemesine de dikkat edin.
- Eski sürümlerde işlev adı farkı: Excel 2013 ve öncesinde yalnızca TAHMİN (FORECAST) işlevi bulunur. TAHMİN.DOĞRUSAL ve TAHMİN.ETS ailesi Excel 2016 ile gelmiştir. Dosyayı eski sürüm kullanan biriyle paylaşacaksanız bunu göz önünde bulundurun.
- Tahmin sınırlarını bilin: Doğrusal model veriyi düz bir çizgiyle özetler; veri üstel ya da eğrisel ise BÜYÜME veya polinom eğilim çizgisi daha uygun olabilir. Ayrıca modelin veri aralığının çok ötesine uzatılan tahminleri güvenilirliğini yitirir.
- İlgili konular: TAHMİN.DOĞRUSAL, TAHMİN.ETS, EĞİLİM, BÜYÜME, EĞİM, KESMENOKTASI, RKARE, KORELASYON, Tahmin Sayfası, eğilim çizgisi ve Veri Çözümleme eklentisi.
Ekli dosyalar
Son düzenleme:
