Формула коэффициента вариации для xyz анализа

XYZ анализ — коэффициент вариации — подготовка данных к прогнозу

Коэффициент вариации — это показатель, отражающий разброс значений относительно среднего (отношение стандартного отклонения к среднему значению). Коэффициент вариации измеряется в процентах и отражает однородность временного ряда.

Коэффициент вариации — это отличный показатель, который поможет вам в подготовке данных для прогноза. Коэффициент вариации — индикатор, который поможет вам выделить ряды, на которые стоит обратить внимание перед расчетом прогноза и очистить данные от случайных факторов.

Если коэффициент равен 0%, то ряд абсолютно однородный, т.е. все значения между собой равны.

Если коэффициент вариации больше 33%, то по классической теории ряд считается неоднородным, т.е. большой разброс данных относительно среднего значения.

Как рассчитать коэффициент вариации в Excel

Коэффициент вариации = отношение стандартного отклонения к среднему

В Excel коэффициент вариации можно рассчитать с помощью следующей формулы:

=СТАНДОТКЛОНПА(ссылка на ряд)/(СУММ(ссылка на ряд)/СЧЁТЕСЛИ(ссылка на ряд;»>0″))

• СТАНДОТКЛОНПА(J6:M6) — формула для расчета значения стандартного отклонения в Excel за анализируемый период;
• (СУММ(J6:M6)/СЧЁТЕСЛИ(J6:M6;»>0″)) — среднее за анализируемый период;

Вводим формулу в ячейку, получаем расчет коэффициента вариации

Протягиваем формулу на весь массив данных.

Как сделать XYZ анализ?

Теперь сегментируем наши коэффициенты вариации и присваиваем каждому одну из 3-х букв X Y и Z

• X — для рядов с коэффициентом вариации от 0% до 10%
• Y — для рядов с коэффициентом вариации от 10% до 25%
• Z — для рядов с коэффициентом вариации от 25% и больше

Вводим в ячейку Excel формулу

N3 — ссылка на коэффициент вариации

Применение XYZ анализа при подготовке данных к прогнозу

Работая с большим массивом данных при подготовке данных к прогнозу, необходим индикатор, который будет подсказывать, на какие временные ряды в первую очередь стоит обратить внимание. В качестве индикатора вы можете использовать «коэффициент вариации» или XYZ анализ.

Если коэффициент вариации больше 10 — 25% или для Y и Z рядов, то изучаем данные (например, продажи товара по месяцам в разрезе направлений продаж) и определяем факторы, повлиявшие на отклонение.

Добавляем фильтр на столбец XYZ анализ и анализируем ряды.

Сначала отфильтруем ряды с коэффициентом вариации больше 25% или Z

Изучаем ряды с большими отклонениями фактических данных за последние 4-5 месяцев. Определяем причины провалов или резких подъёмов продаж. Готовим данные для прогноза. Очищаем данные от влияния случайных факторов или корректируем дефицит.

Также, если в ряду большая неоднородность, то имеет смысл группировать временной ряд. Например,

• Неоднородные продажи по месяцам свернуть до продаж по кварталам,
• Продажи по неделям свернуть до продаж по месяцам,
• Продажи по товарам свернуть до товарных групп.

Сделать прогноз по однородной группе более высокого уровня, а затем распределить пропорционально логики внутри группы.

О том, как сгруппировать временной ряд, читайте статью «Как сделать сводную и сгруппировать временные ряды?»

Затем выделяем ряды с коэффициентом вариации Y

Аналогично просматриваем каждый ряд, и в случае, если замечаете нестандартное поведение ряда, выявляете причины и в случае необходимости очищаете данные.

Рекомендуем создать список факторов (например, акции по стимулированию сбыта, отсутствие товара на складе, спец клиенты. ), и для каждого из факторов определить показатель, который вычитаем или прибавляем к данным для прогноза.

После того, как данные очищены от факторов, которые в будущем не повторятся и подготовлены для прогноза, мы рассчитываем прогноз продаж.

Теперь при расчете прогноза на большом количестве временных рядов, вы можете придерживаться следующей схемы:

1. Рассчитываем коэффициент вариации;
2. Делаем XYZ анализ;
3. Готовим данные для прогноза (очищаем от случайных факторов или группируем временные ряды);
4. Строим прогноз;
5. Учитываем дополнительные факторы в прогнозе;

Точных вам прогнозов!

Присоединяйтесь к нам!

Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

• Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel .
• 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
• Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений:

• Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

Источник



ABC и XYZ анализ в Excel: таблицы, примеры расчетов, формулы

ABC XYZ анализ — удобный метод оценки эффективности работы «жизненно важных» отделов компании: продаж, маркетинга, склада, финансов. Представляем подробную инструкцию, как выполнить ABC и XYZ-анализ в Excel.

Новости бизнеса и подборка кейсов — в вашей почте:

С общими принципами проведения ABC и XYZ-анализа можно ознакомиться здесь. А ниже — пошаговая инструкция, как сделать ABC-анализ в Excel.

Содержание:

4 вопроса до начала ABC-анализа

1. Цель. Зачем вы проводите исследование? Увеличить выручку компании, исключить возможность упущенной выгоды и т.п.
2. Результат. Как вы сможете применить полученные значения? Оптимизируем складские запасы, пересмотрим условия договоров и т.п.
3. Источники данных. Как вы соберете исходные данные: объект и параметр анализа? Объект анализа — перечень товаров, параметр — выручка в количественном и денежном выражении.
4. Матрица. Какое АВС XYZ процентное распределение закладывать в расчет? Классический вариант на основе принципа Парето: 80% приносят выручки приносят 20% ключевых клиентов. Чтобы назначить распределение по группам, нужно знать специфику работы компании, жизненные циклы и сезональность. Ошибки в матрице могут привести к тому, что в неприбыльной группе С окажутся важные покупатели с редкими закупками.

ABC и XYZ анализ: суть, методика, расшифровка результатов

ABC-анализ в Excel: пошаговая инструкция, рабочие образцы с формулами

Ассортиментный ABC анализ проведем на примере компании по продаже запасный частей для сельскохозяйственной техники.

Количество товара — более 5 000 позиций. Объединяем их в группы по видам номенклатуры.

Из учетной системы выгружаем данные за 2020 год:

• количество продаж с разбивкой по кварталам;
• цена реализации за единицу;
• выручка итого за год в рублях. Важно использовать одну валюту для всего отчета, чтобы исключить влияние курсовых разниц.

Сортировка выручки по убыванию

Выделяем диапазон ячеек: вся таблица вместе с заголовками без строки «Итого».

В ниспадающем меню выбираем:

Данные — Сортировка — Сортировать по:

• столбец «Выручка»
• сортировка «Значения»
• порядок «По убыванию»

Система выстраивает таблицу по убыванию размера выручки в столбце D.

Доля каждой строки в общем параметре

Определяем долю каждой номенклатуры в выручке:

• добавляем графу Доля (Е). Формат ячеек процентный;
• в строку 2 для товара 6 вводим формулу: выручка товара 6 / выручка итого;
• протягиваем формулу вниз по всем товарам.

Добавляем графу F и рассчитываем Долю накопительным итогом: складываем текущее значение со всеми предыдущими.

Символ & предупреждает Excel, что формулу нельзя двигать:

• & перед буквой — по столбцам;
• & перед цифрой — по строкам.

Перед тем как создавать ABC-таблицу проверьте долю каждого товара в общем значении (выручки, запасах, себестоимости и пр.). Проводить ABC аналитику бессмысленно, если объект распределяется примерно в равных долях. Каждый показатель вносит одинаковый вклад в результат.

Определяем группу

Создаем графу Группа. Каждому товару присваиваем значения А, В, С в зависимости от доли в выручке.

Руководство утвердило матрицу:

Группа	Диапазон
A	до 70%
B	70-90%
C	90-100%

В ячейке G2 прописываем формулу =ЕСЛИ(F2<=70%;»A»;ЕСЛИ(F2>=90%;»C»;»В»)) . Протягиваем формулу вниз по всем товарам.

В примере для наглядности проценты заданы цифрами.

В рабочем файле Excel вместо процентов ссылки на ячейки со значениями матрицы. При изменении параметров матрицы формула будет автоматически пересчитываться по всем товарам.

В столбце G каждой номенклатурной группе присвоен код А, В, С.

В группу А попали товары, которые приносят основную прибыль.

В группу В — продукция компании, на которую нерегулярный спрос.

Группа С — товары, которые зарабатывают только 10% от выручки.

XYZ-анализ в Excel: оценка динамики продаж

XYZ исследование позволит увидеть изменения спроса на продукцию компании.

Выгружаем данные из учётной системы

Создаем таблицу с количеством продаж за 2020 год по каждой товарной группе по каждому кварталу.

Рассчитываем коэффициент вариации

Вариация — степень разброса значений в числовой последовательности. Показывает насколько данные отклоняются от средних показателей. В финансах этот коэффициент оценивает изменчивость, волатильность, сезональнальность. Чем он меньше, тем стабильнее оцениваемый параметр (спрос на товар, движение по складу, платежи и т.д.).

Создаем графу Средние продажи. В строку 3 вводим формулу =СРЗНАЧ(B3:E3) и копируем ее для всех товарных позиций.

Создаем графу Стандартное отклонение. Стандартное отклонение / Средние продажи.

В строку 3 вводим формулу =СТАНДОТКЛОН(B3:E3) и копируем ее для всех товарных позиций.

Создаем графу Вариация, %. Вводим формулу:

Столбец Стандартное отклонение / Столбец Средние продажи

XYZ-анализ: таблицы Excel. Пример

Присваиваем значения XZY и соединяем с ABC

Руководство утвердило матрицу XYZ аналитики:

Группа	Диапазон
X — постоянный спрос	до 15%
Y — изменчивый спрос, сезональность	от 15% до 50%
Z — случайный спрос	больше 50%

Ранжируем полученные результаты с помощью функции Excel «ЕСЛИ».

В ячейку J3 вводим формулу: =ЕСЛИ(I3<=15%;»X»;ЕСЛИ(I3>=50%;»Z»;»Y»)) . Копируем формулу по всем товарным срокам.

XYZ-анализ в Excel: группы товаров по методу XYZ

Создаем графу Группа по методу ABC. Подтягиваем код группы из таблицы ABC анализа с помощью формулы: =ВПР(A3;ABC!$A$1:$G$12;7;0)

Как настроить формулу ВПР:

Задача функции: по коду товара в исходной таблице найти значение А, В или С и перенести его отчётную таблицу XYZ.

А3 — параметр, по которому ищем значение, например «Товар 6».

ABC!$A$1:$G$12 — ссылка на диапазон исходной таблицы. В ней строго в первом столбце должен быть параметр, по которому ищем значение «Товар 6».

7 — порядковый номер столбца, в котором в исходной находятся значения (коды А, В, С)

— значение ЛОЖЬ. Для Ecxel признак того, что искомый результат должен соответствовать всем 3-м предыдущим условиям.

ABC и XYZ-анализ: таблицы Excel

По каждому товару получаем двойную кодировку ABC и XYZ аналитики.

Для наглядности можно скрепить лва кода по каждому товару.

В столбец L для каждой строки вводим формулу =K&J .

ABC-анализ в сводной таблице Excel

Товары AX — высокоприбыльные позиции, которые формируют 70% выручки. На них стабильный спрос.

Товары CZ — позиции с самым низким спросом. Сюда могут попасть как неликвиды, так и элитные товары с редким спросом. Требуется дополнительная аналитика.

Подробнее о сути, эффективности и недостатках ABC XYZ анализа читайте здесь.

Источник

XYZ анализ: об управлении ассортиментом простыми словами

Категория X – есть товары, характеризуются стабильностью продаж и, как следствие, высокими возможностями прогноза продаж Отклонение от средних продаж незначительно (в ту или иную сторону). Отклонение от среднего значения называется коэффициентом вариации.

Для товаров Х коэффициент вариации не превышает 10%. Колебания спроса незначительны, спрос на них устойчив, следовательно, можно по этим товарам делать оптимальные запасы и использовать математические методы прогноза спроса и оптимального запаса. Так же ниже рассмотрим возможность заказа фиксированной партии – насколько это возможно для товаров группы Х.

Категория Y – товары, имеющие колебания в спросе и как следствие, средний прогноз продаж.

Для товаров Y коэффициент вариации составляет 10% – 25%. Отклонение от средней величины продаж существует, но оно колеблется в разумных пределах – в пределах 25%.

Категория Z – товары с нерегулярным потреблением, какие-либо
тенденции отсутствуют, точность прогноза продаж невысокая.

Для товаров Z коэффициент вариации превышает 25% и может быть более 100%. Это может быть группа товаров, привозимая по заказу клиентов или недавно поступившая в продажу или товары уникальные, особенные, подверженные сезонному спросу и так далее.

Этапы XYZ анализа

1 шаг

2 шаг

3 шаг

Расчет коэффициента вариации

Пример расчета коэффициента вариации по формулам в Excel

4 шаг

Вывод: как видим, некоторые категории пользуются постоянным спросом и по ним можно прогнозировать последующие продажи довольно точно. Однако некоторые категории – «Средства от насекомых», «Бритвенные принадлежности», «Краски для волос» продаются нерегулярно.

Стоит внимательнее отнестись к этим категориям – возможно, поставки этих товаров идут с перебоями, или на эти товары проходила акция, которая кратковременно простимулировала спрос.

Так же особого внимания требуют товары группы Х – особенно, если их вклад в общий оборот или прибыль невелик. Вероятно, поставки идут фиксированным заказом и товар продается с нулевым остатком до следующей поставки. В таком случае следует дополнительно исследовать спрос на такой товар – возможно, мы недодаем покупателям нужный им товар.

Источник

XYZ анализ — коэффициент вариации — подготовка данных к прогнозу

Коэффициент вариации — это показатель, отражающий разброс значений относительно среднего (отношение стандартного отклонения к среднему значению). Коэффициент вариации измеряется в процентах и отражает однородность временного ряда.

Коэффициент вариации — это отличный показатель, который поможет вам в подготовке данных для прогноза. Коэффициент вариации — индикатор, который поможет вам выделить ряды, на которые стоит обратить внимание перед расчетом прогноза и очистить данные от случайных факторов.

Если коэффициент равен 0%, то ряд абсолютно однородный, т.е. все значения между собой равны.

Если коэффициент вариации больше 33%, то по классической теории ряд считается неоднородным, т.е. большой разброс данных относительно среднего значения.

Как рассчитать коэффициент вариации в Excel

Коэффициент вариации = отношение стандартного отклонения к среднему

В Excel коэффициент вариации можно рассчитать с помощью следующей формулы:

=СТАНДОТКЛОНПА(ссылка на ряд)/(СУММ(ссылка на ряд)/СЧЁТЕСЛИ(ссылка на ряд;»>0″))

• СТАНДОТКЛОНПА(J6:M6) — формула для расчета значения стандартного отклонения в Excel за анализируемый период;
• (СУММ(J6:M6)/СЧЁТЕСЛИ(J6:M6;»>0″)) — среднее за анализируемый период;

Вводим формулу в ячейку, получаем расчет коэффициента вариации

Протягиваем формулу на весь массив данных.

Как сделать XYZ анализ?

Теперь сегментируем наши коэффициенты вариации и присваиваем каждому одну из 3-х букв X Y и Z

• X — для рядов с коэффициентом вариации от 0% до 10%
• Y — для рядов с коэффициентом вариации от 10% до 25%
• Z — для рядов с коэффициентом вариации от 25% и больше

Вводим в ячейку Excel формулу

N3 — ссылка на коэффициент вариации

Применение XYZ анализа при подготовке данных к прогнозу

Работая с большим массивом данных при подготовке данных к прогнозу, необходим индикатор, который будет подсказывать, на какие временные ряды в первую очередь стоит обратить внимание. В качестве индикатора вы можете использовать «коэффициент вариации» или XYZ анализ.

Если коэффициент вариации больше 10 — 25% или для Y и Z рядов, то изучаем данные (например, продажи товара по месяцам в разрезе направлений продаж) и определяем факторы, повлиявшие на отклонение.

Добавляем фильтр на столбец XYZ анализ и анализируем ряды.

Сначала отфильтруем ряды с коэффициентом вариации больше 25% или Z

Изучаем ряды с большими отклонениями фактических данных за последние 4-5 месяцев. Определяем причины провалов или резких подъёмов продаж. Готовим данные для прогноза. Очищаем данные от влияния случайных факторов или корректируем дефицит.

Также, если в ряду большая неоднородность, то имеет смысл группировать временной ряд. Например,

• Неоднородные продажи по месяцам свернуть до продаж по кварталам,
• Продажи по неделям свернуть до продаж по месяцам,
• Продажи по товарам свернуть до товарных групп.

Сделать прогноз по однородной группе более высокого уровня, а затем распределить пропорционально логики внутри группы.

О том, как сгруппировать временной ряд, читайте статью «Как сделать сводную и сгруппировать временные ряды?»

Затем выделяем ряды с коэффициентом вариации Y

Аналогично просматриваем каждый ряд, и в случае, если замечаете нестандартное поведение ряда, выявляете причины и в случае необходимости очищаете данные.

Рекомендуем создать список факторов (например, акции по стимулированию сбыта, отсутствие товара на складе, спец клиенты. ), и для каждого из факторов определить показатель, который вычитаем или прибавляем к данным для прогноза.

После того, как данные очищены от факторов, которые в будущем не повторятся и подготовлены для прогноза, мы рассчитываем прогноз продаж.

Теперь при расчете прогноза на большом количестве временных рядов, вы можете придерживаться следующей схемы:

1. Рассчитываем коэффициент вариации;
2. Делаем XYZ анализ;
3. Готовим данные для прогноза (очищаем от случайных факторов или группируем временные ряды);
4. Строим прогноз;
5. Учитываем дополнительные факторы в прогнозе;

Точных вам прогнозов!

Присоединяйтесь к нам!

Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

• Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel .
• 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
• Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений:

• Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

Источник