2012-05-25 6 views
1

У меня 36 столбцов составляет столько же месяцев, что и значения в этих столбцах показывают количество единиц ИТ-ресурсов, используемых кучей приложений на моем рабочем месте (каждое приложение представляет собой строку) , Я хочу рассчитать процентный рост для каждого приложения.Excel: любая формула для вычисления процентного прироста с течением времени

Я понимаю, что можно просто использовать уравнение:

(M36 - m1)/m1 * 100

Однако, если m1 или M36 представляют собой нетипичное значение, то это будет искажать результат , Скорее я хочу более последовательное среднее. Есть ли в excel формула для этого или кто-нибудь знает лучшее уравнение?

+0

Если вы _know_, конечные точки являются выбросами, я предлагаю вам посмотреть промежуточные точки разработки 'm2/m1',' m3/m2' и т. Д. Существует ли более стабильный шаблон? Если это так, вы можете выбрать разумный средний месячный коэффициент роста _mf_ и масштабировать его до любого временного интервала, необходимого вам, например, _ (mf^36 -1) * 100_ для ожидаемого роста за 36 месяцев. –

+0

Если вы обеспокоены изменчивостью результата (и, возможно, вам стоит), проверьте, вычислив, скажем, _ [(m36/m1)/(mf^36)] - 1_. Это 10%? 20%? Вы можете разумно отложить ожидаемый рост на некоторую часть этой суммы. Фракция должна представлять, насколько вероятно, что вы считаете, что аберрация произойдет в период интереса. –

ответ

4

Конвертировать в лог-домен (чтобы вы могли получить прямую линию, несмотря на выбросы), а затем применить linear regression.

+0

Привет, Оли. Я фактически использую функцию FORECAST в некоторых других столбцах, чтобы прогнозировать рост необработанных чисел (например, по одному числу в месяц 37-48). Я считаю, что это использует некоторую форму линейной регрессии. Однако то, что я хочу здесь, - это одно процентное число: как то, что будет дано из формулы в моем первом сообщении, но с учетом искаженных значений. – Swiftslide

+1

@ user1249196: Вы ищете подходящую кривую через свои очки. Одним из способов добиться этого является преобразование данных, а затем выполнение линейной регрессии. –

+0

Хорошо, Оли, я посмотрю. Спасибо. – Swiftslide