3 เดือน ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่น

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ช่วงค่าเฉลี่ยที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเท่ากับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงจากราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ สมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงดังกล่าวข้างต้นคือ 90.66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่ง ข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูล นี่คือที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น ผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มได้ถึง 1 (หรือ 100) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบน ราคาปิดของ AAPLMoving เฉลี่ย: สิ่งที่พวกเขาเป็นตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับมันเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA กับ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA ถูกคำนวณไปแล้วลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้ทุกเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการหาว่าผลงานใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดลองกับช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะหาช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ในบทแนะนำสั้น ๆ นี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีคำนวณอย่างง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ฟังก์ชันที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันสัปดาห์เดือนหรือปีที่ผ่านมาและวิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ Excel ในสองบทความล่าสุดเราได้ดูใกล้เคียงกับการคำนวณค่าเฉลี่ยใน Excel หากคุณติดตามบล็อกของเราแล้วคุณรู้วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยปกติและหน้าที่ใดที่จะใช้เพื่อหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำในปัจจุบันเราจะพูดถึงสองเทคนิคพื้นฐานในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (โดยเฉลี่ยหมายถึงค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) สามารถกำหนดเป็นชุดค่าเฉลี่ยสำหรับชุดย่อยที่ต่างกันของชุดข้อมูลเดียวกันได้ เป็นตัวเลขที่ใช้บ่อยในสถิติการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจและพยากรณ์อากาศที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลเพื่อทำความเข้าใจกับแนวโน้มพื้นฐาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่แสดงมูลค่าเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด ในธุรกิจการคำนวณยอดขายโดยเฉลี่ยสำหรับช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาเพื่อหาแนวโน้มล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในการเคลื่อนย้ายอุณหภูมิในช่วงสามเดือนสามารถคำนวณได้โดยการใช้อุณหภูมิโดยเฉลี่ยตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมจากนั้นให้ใช้อุณหภูมิเฉลี่ยตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนเมษายนถึงเดือนมีนาคมถึงเดือนพฤษภาคมเป็นต้นไป มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันเช่นแบบเรียบง่าย (เรียกอีกอย่างว่าเลขคณิต) เลขชี้กำลังตัวแปรสามเหลี่ยมและมีการถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำนี้เราจะพิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาที่ใช้บ่อยที่สุด การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยใน Excel โดยรวมแล้วมีสองวิธีในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel โดยใช้สูตรและตัวเลือกเส้นแนวโน้ม ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงทั้งสองเทคนิค ตัวอย่าง 1. การคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สําหรับช่วงเวลาหนึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสามารถคํานวณได้ตลอดเวลาโดยใช้ฟังก์ชัน AVERAGE สมมติว่าคุณมีรายการอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนในคอลัมน์ B และต้องการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเวลา 3 เดือน (ดังแสดงในภาพด้านบน) เขียนสูตร AVERAGE ตามปกติสำหรับ 3 ค่าแรกแล้วป้อนลงในแถวที่ตรงกับค่าที่ 3 จากด้านบน (เซลล์ C4 ในตัวอย่างนี้) จากนั้นคัดลอกสูตรลงไปที่เซลล์อื่นในคอลัมน์: คุณสามารถแก้ไข คอลัมน์ที่มีการอ้างอิงแบบสัมบูรณ์ (เช่น B2) หากต้องการ แต่ต้องแน่ใจว่าได้ใช้การอ้างอิงแถวสัมพัทธ์ (ไม่มีเครื่องหมาย) เพื่อให้สูตรปรับค่าอย่างเหมาะสมสำหรับเซลล์อื่น จำได้ว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าแล้วแบ่งผลรวมตามจำนวนค่าที่จะเฉลี่ยคุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้โดยใช้สูตร SUM ตัวอย่างเช่น 2. ให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันที่ผ่านมาเป็นสัปดาห์เดือนปี ในคอลัมน์สมมติว่าคุณมีรายการข้อมูลเช่น ตัวเลขการขายหรือราคาหุ้นและคุณต้องการทราบค่าเฉลี่ยของช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา ณ จุดใดก็ได้ สำหรับนี้คุณต้องมีสูตรที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยทันทีที่คุณป้อนค่าสำหรับเดือนถัดไป ฟังก์ชัน Excel ใดที่สามารถทำสิ่งนี้ได้ AVERAGE เก่าที่ดีพร้อมกับ OFFSET และ COUNT AVERAGE (OFFSET (เซลล์แรก COUNT (ช่วงทั้งหมด) - N, 0, N, 1)) โดยที่ N คือจำนวนวันสุดท้ายของสัปดาห์ที่ผ่านมาปีรวมอยู่ในค่าเฉลี่ย ไม่แน่ใจว่าจะใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ในแผ่นงาน Excel ของคุณตัวอย่างต่อไปนี้จะทำให้ทุกอย่างชัดเจนขึ้น สมมติว่าค่าเฉลี่ยอยู่ในคอลัมน์ B เริ่มต้นในแถว 2 สูตรจะเป็นดังนี้และตอนนี้ลองพยายามทำความเข้าใจกับสิ่งที่ Excel สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่กำลังทำอยู่ COUNT ฟังก์ชัน COUNT (B2: B100) นับจำนวนค่าที่ป้อนไว้ในคอลัมน์ B แล้วเราเริ่มนับเป็น B2 เนื่องจากแถวที่ 1 เป็นส่วนหัวของคอลัมน์ ฟังก์ชัน OFFSET จะนำเซลล์ B2 (อาร์กิวเมนต์ 1) เป็นจุดเริ่มต้นและจะชดเชยจำนวน (ค่าที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน COUNT) โดยย้ายแถว 3 แถวขึ้น (-3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 2) เป็นผลลัพธ์จะแสดงผลรวมของค่าในช่วงที่ประกอบด้วย 3 แถว (3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 4) และ 1 คอลัมน์ (1 ในอาร์กิวเมนต์สุดท้าย) ซึ่งเป็น 3 เดือนล่าสุดที่เราต้องการ สุดท้ายผลตอบแทนที่ส่งผ่านจะถูกส่งไปยังฟังก์ชัน AVERAGE เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปลาย หากคุณกำลังทำงานกับแผ่นงานที่ปรับปรุงใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งมีแถวใหม่ที่จะเพิ่มในอนาคตให้แน่ใจว่าได้ใส่จำนวนแถวที่เพียงพอให้กับฟังก์ชัน COUNT เพื่อรองรับรายการใหม่ที่อาจเป็นไปได้ ไม่ใช่ปัญหาถ้าคุณมีแถวมากกว่าที่ต้องการจริงตราบเท่าที่คุณมีเซลล์แรกถูกต้องฟังก์ชัน COUNT จะละทิ้งแถวว่างทั้งหมดต่อไป ดังที่คุณอาจสังเกตเห็นตารางในตัวอย่างนี้มีข้อมูลเป็นเวลา 12 เดือนและยังอยู่ในช่วง B2: B100 ให้กับ COUNT เพียงเพื่อให้อยู่ในด้านที่ประหยัด :) ตัวอย่างที่ 3. ให้ค่าเฉลี่ยสำหรับค่า N ล่าสุดใน แถวถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับ N วันเดือนปี ฯลฯ ในแถวเดียวกันคุณสามารถปรับสูตรออฟเซ็ทด้วยวิธีนี้: สมมติว่า B2 เป็นหมายเลขแรกในแถวและคุณต้องการ เมื่อต้องการรวมตัวเลข 3 อันดับสุดท้ายในค่าเฉลี่ยสูตรจะมีรูปร่างดังนี้: การสร้างแผนภูมิโดยเฉลี่ยของ Excel moving ถ้าคุณได้สร้างแผนภูมิสำหรับข้อมูลแล้วการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยสำหรับแผนภูมินั้นเป็นเรื่องของเสี้ยววินาที ในกรณีนี้เราจะใช้คุณลักษณะ Excel Trendline และขั้นตอนโดยละเอียดดังนี้ สำหรับตัวอย่างนี้ Ive ได้สร้างแผนภูมิคอลัมน์ 2 มิติ (แทรกแท็บ gt กลุ่มแผนภูมิ) สำหรับข้อมูลการขายของเรา: และตอนนี้เราต้องการเห็นภาพการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเป็นเวลา 3 เดือน ใน Excel 2010 และ Excel 2007 ไปที่เค้าโครง gt Trendline gt More Trendline Options ปลาย หากคุณไม่จำเป็นต้องระบุรายละเอียดเช่นช่วงเวลาหรือชื่อเฉลี่ยที่เคลื่อนที่คุณสามารถคลิกออกแบบ gt เพิ่มองค์ประกอบแผนภูมิ gt แนวโน้มการเคลื่อนไหว gt เฉลี่ยสำหรับผลทันที บานหน้าต่าง Format Trendline จะเปิดขึ้นทางด้านขวามือของแผ่นงานใน Excel 2013 และกล่องโต้ตอบที่เกี่ยวข้องจะปรากฏขึ้นใน Excel 2010 และ 2007 เพื่อปรับแต่งการแชทของคุณคุณสามารถเปลี่ยนไปใช้แถบ Fill amp Line หรือ Effects ได้ที่ แถบเส้นแนวโน้มการจัดรูปแบบและเล่นกับตัวเลือกต่างๆเช่นประเภทเส้นสีความกว้าง ฯลฯ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพคุณอาจต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่เส้นกับช่วงเวลาต่างๆเพื่อดูแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มการเคลื่อนไหวเฉลี่ย 2 เดือน (สีเขียว) และ 3 เดือน (อิฐแดง): นี่คือข้อมูลเกี่ยวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel แผ่นงานตัวอย่างที่มีสูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเส้นแนวโน้มสามารถดาวน์โหลดได้ - เลื่อนสเปรดชีตเฉลี่ย ขอขอบคุณสำหรับการอ่านและหวังว่าจะได้พบคุณในสัปดาห์หน้าตัวอย่างที่ 3 ข้างต้น (รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับค่า N ล่าสุดในแถว) ทำงานได้ดีสำหรับฉันหากทั้งแถวมีตัวเลข ฉันทำเช่นนี้สำหรับลีกกอล์ฟของฉันที่เราใช้ค่าเฉลี่ยการกลิ้ง 4 สัปดาห์ บางครั้งนักกอล์ฟไม่อยู่ดังนั้นแทนที่จะเป็นคะแนนผมจะใส่ ABS (ข้อความ) ไว้ในเซลล์ ฉันยังคงต้องการสูตรเพื่อหาคะแนนสุดท้าย 4 และไม่นับ ABS ทั้งในตัวเศษหรือในส่วน ฉันจะปรับเปลี่ยนสูตรเพื่อให้บรรลุได้อย่างไรฉันได้สังเกตเห็นว่าเซลล์ว่างเปล่าการคำนวณไม่ถูกต้อง ในสถานการณ์ของฉันฉันติดตามมากกว่า 52 สัปดาห์ แม้ในช่วง 52 สัปดาห์ที่ผ่านมามีข้อมูลการคำนวณไม่ถูกต้องหากเซลล์ใด ๆ ก่อน 52 สัปดาห์ว่างเปล่า อิ่มพยายามที่จะสร้างสูตรที่จะได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลา 3 ขอบคุณถ้าคุณสามารถช่วย pls วันที่ราคาผลิตภัณฑ์ 1012016 A 1.00 1012016 B 5.00 1012016 C 10.00 1022016 A 1.50 1022016 B 6.00 1022016 C 11.00 1032016 A 2.00 1032016 B 15.00 1032016 C 20.00 1042016 A 4.00 1042016 B 20.00 1042016 C 40.00 1052016 A 0.50 1052016 B 3.00 1052016 C 5.00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 สวัสดีฉันประทับใจกับความรู้และคำแนะนำที่รัดกุมและมีประสิทธิภาพที่คุณให้ ฉันก็มีข้อความค้นหาที่ฉันหวังว่าคุณจะสามารถให้ความช่วยเหลือกับโซลูชันได้เช่นกัน ฉันมีคอลัมน์ A ของ 50 (รายสัปดาห์) ช่วงวันที่ ฉันมีคอลัมน์ B อยู่ข้างๆโดยมีการวางแผนโดยเฉลี่ยสัปดาห์ละครั้งเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย 700 รายการ (70050) ในคอลัมน์ถัดไปฉันจะเพิ่มทีละรายของฉันเป็นรายวัน (เช่น 100 ตัวอย่าง) และคำนวณค่าเฉลี่ยการคาดการณ์ที่เหลือของ qty ต่อสัปดาห์ที่เหลือ (เช่น 700-10030) ฉันต้องการจะ replot รายสัปดาห์กราฟที่เริ่มต้นด้วยสัปดาห์ปัจจุบัน (ไม่ใช่วันที่เริ่มต้นแกน x ของแผนภูมิ) โดยมียอดรวม (100) เพื่อให้จุดเริ่มต้นของฉันเป็นสัปดาห์ปัจจุบันบวกกับ avgweek ที่เหลือ (20) และ สิ้นสุดกราฟเชิงเส้น ณ จุดสิ้นสุดของสัปดาห์ที่ 30 และจุด y ของ 700 ตัวแปรของการระบุวันที่เซลล์ที่ถูกต้องในคอลัมน์ A และสิ้นสุดที่เป้าหมาย 700 โดยมีการอัปเดตอัตโนมัติจากวันนี้ทำให้ฉันสับสน คุณช่วยกรุณาด้วยสูตร (Ive พยายาม IF ตรรกะกับวันนี้และเพียงแค่ไม่สามารถแก้ได้) ขอบคุณขอความช่วยเหลือด้วยสูตรที่ถูกต้องในการคำนวณผลรวมของชั่วโมงที่ป้อนในช่วง 7 วันย้าย ตัวอย่างเช่น. ฉันจำเป็นต้องรู้ว่าการทำงานล่วงเวลาทำงานโดยบุคคลผ่านช่วงเวลาที่กลิ้ง 7 วันคำนวณจากจุดเริ่มต้นของปีจนถึงสิ้นปี จำนวนชั่วโมงที่ทำงานทั้งหมดจะต้องมีการปรับปรุงเป็นเวลา 7 วันนับจากวันที่ฉันเข้าสู่ชั่วโมงทำงานล่วงเวลาในแต่ละวันขอบคุณมีวิธีใดในการรับผลรวมของตัวเลขในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาฉันต้องการคำนวณ รวม 6 เดือนที่ผ่านมาทุกวัน ดังนั้นไม่จำเป็นต้องมีการปรับปรุงทุกวัน ฉันมีแผ่นงาน Excel กับคอลัมน์ของทุกวันสำหรับปีที่แล้วและในที่สุดจะเพิ่มมากขึ้นทุกปี ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมากในขณะที่ฉันนิ่งงันฉันมีความต้องการที่คล้ายกัน ฉันจำเป็นต้องสร้างรายงานที่จะแสดงการเข้าชมจากลูกค้ารายใหม่การเข้าชมของลูกค้าทั้งหมดและข้อมูลอื่น ๆ เขตข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการอัปเดตทุกวันในสเปรดชีตฉันจำเป็นต้องดึงข้อมูลดังกล่าวในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยแบ่งตามเดือน 3 สัปดาห์โดยสัปดาห์และ 60 วันที่ผ่านมา มี VLOOKUP หรือสูตรหรือสิ่งที่ฉันสามารถทำเพื่อเชื่อมโยงกับแผ่นงานที่มีการอัปเดตทุกวันซึ่งจะช่วยให้รายงานของฉันสามารถอัปเดตได้ทุกวัน