Выполнение плана формула

Как вычислить процент выполнения от общего плана

Теперь усложним задачу. Допустим нам нужно отдельно сравнить каждый фактический показатель по отношению к общему поставленному плану для всех регионов. Поставленная задача, наглядно проиллюстрированная ниже на рисунке:

На этот раз регионы не имеют столбца со своим собственным планом. Вместо этого сразу идет столбец «Доля», где каждый показатель продаж сравнивается с общим планом, указанным в ячейке E2. Формула в столбце «Доля» на этот раз выглядит следующим образом =B2/$E$2.

Обратите внимание на то, что в знаменателе формулы используется абсолютная ссылка на ячейку $E$2. Символы доллара указывают нам на то, что ссылка на ячейку с значением общего плана заблокирована. Благодаря этому она не изменяется при копировании формулы в другие ячейки столбца «Доля». В ячейке C6 мы суммируем все проценты чтобы убедиться в точности результата. Как видим снова и на втором рисунке мы получили такое же перевыполнение общего плана – 105%. Итоговые значения в процентах у нас совпали, значит все вычисления формул верны.

Источник: https://exceltable.com/formuly/procent-vypolneniya-plana

Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.

Процедура прогнозирования

Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.

Способ 1: линия тренда

Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.

Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.

  1. Строим график зависимости на основе табличных данных, состоящих из аргументов и значений функции. Для этого выделяем табличную область, а затем, находясь во вкладке «Вставка», кликаем по значку нужного вида диаграммы, который находится в блоке «Диаграммы». Затем выбираем подходящий для конкретной ситуации тип. Лучше всего выбрать точечную диаграмму. Можно выбрать и другой вид, но тогда, чтобы данные отображались корректно, придется выполнить редактирование, в частности убрать линию аргумента и выбрать другую шкалу горизонтальной оси.
  2. Теперь нам нужно построить линию тренда. Делаем щелчок правой кнопкой мыши по любой из точек диаграммы. В активировавшемся контекстном меню останавливаем выбор на пункте «Добавить линию тренда».
  3. Открывается окно форматирования линии тренда. В нем можно выбрать один из шести видов аппроксимации:
    • Линейная;
    • Логарифмическая;
    • Экспоненциальная;
    • Степенная;
    • Полиномиальная;
    • Линейная фильтрация.

    Давайте для начала выберем линейную аппроксимацию.

    В блоке настроек «Прогноз» в поле «Вперед на» устанавливаем число «3,0», так как нам нужно составить прогноз на три года вперед. Кроме того, можно установить галочки около настроек «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)». Последний показатель отображает качество линии тренда. После того, как настройки произведены, жмем на кнопку «Закрыть».

  4. Линия тренда построена и по ней мы можем определить примерную величину прибыли через три года. Как видим, к тому времени она должна перевалить за 4500 тыс. рублей. Коэффициент R2, как уже было сказано выше, отображает качество линии тренда. В нашем случае величина R2 составляет 0,89. Чем выше коэффициент, тем выше достоверность линии. Максимальная величина его может быть равной 1. Принято считать, что при коэффициенте свыше 0,85 линия тренда является достоверной.
  5. Если же вас не устраивает уровень достоверности, то можно вернуться в окно формата линии тренда и выбрать любой другой тип аппроксимации. Можно перепробовать все доступные варианты, чтобы найти наиболее точный.

    Нужно заметить, что эффективным прогноз с помощью экстраполяции через линию тренда может быть, если период прогнозирования не превышает 30% от анализируемой базы периодов. То есть, при анализе периода в 12 лет мы не можем составить эффективный прогноз более чем на 3-4 года. Но даже в этом случае он будет относительно достоверным, если за это время не будет никаких форс-мажоров или наоборот чрезвычайно благоприятных обстоятельств, которых не было в предыдущих периодах.

Урок: Как построить линию тренда в Excel

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ. Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:

=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)

«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.

«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.

«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.

Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.

При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.

Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.

  1. Выделяем незаполненную ячейку на листе, куда планируется выводить результат обработки. Жмем на кнопку «Вставить функцию».
  2. Открывается Мастер функций. В категории «Статистические» выделяем наименование «ПРЕДСКАЗ», а затем щелкаем по кнопке «OK».
  3. Запускается окно аргументов. В поле «X» указываем величину аргумента, к которому нужно отыскать значение функции. В нашем случаем это 2018 год. Поэтому вносим запись «2018». Но лучше указать этот показатель в ячейке на листе, а в поле «X» просто дать ссылку на него. Это позволит в будущем автоматизировать вычисления и при надобности легко изменять год.

    В поле «Известные значения y» указываем координаты столбца «Прибыль предприятия». Это можно сделать, установив курсор в поле, а затем, зажав левую кнопку мыши и выделив соответствующий столбец на листе.

    Аналогичным образом в поле «Известные значения x» вносим адрес столбца «Год» с данными за прошедший период.

    После того, как вся информация внесена, жмем на кнопку «OK».

  4. Оператор производит расчет на основании введенных данных и выводит результат на экран. На 2018 год планируется прибыль в районе 4564,7 тыс. рублей. На основе полученной таблицы мы можем построить график при помощи инструментов создания диаграммы, о которых шла речь выше.
  5. Если поменять год в ячейке, которая использовалась для ввода аргумента, то соответственно изменится результат, а также автоматически обновится график. Например, по прогнозам в 2019 году сумма прибыли составит 4637,8 тыс. рублей.

Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.

Урок: Экстраполяция в Excel

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ. Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:

=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;)

Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ, а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа», но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.

Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.

Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.

  1. Производим обозначение ячейки для вывода результата и запускаем Мастер функций обычным способом. В категории «Статистические» находим и выделяем наименование «ТЕНДЕНЦИЯ». Жмем на кнопку «OK».
  2. Открывается окно аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. В поле «Известные значения y» уже описанным выше способом заносим координаты колонки «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вводим адрес столбца «Год». В поле «Новые значения x» заносим ссылку на ячейку, где находится номер года, на который нужно указать прогноз. В нашем случае это 2019 год. Поле «Константа» оставляем пустым. Щелкаем по кнопке «OK».
  3. Оператор обрабатывает данные и выводит результат на экран. Как видим, сумма прогнозируемой прибыли на 2019 год, рассчитанная методом линейной зависимости, составит, как и при предыдущем методе расчета, 4637,8 тыс. рублей.

Способ 4: оператор РОСТ

Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:

=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;)

Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ, так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.

  1. Выделяем ячейку вывода результата и уже привычным путем вызываем Мастер функций. В списке статистических операторов ищем пункт «РОСТ», выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».
  2. Происходит активация окна аргументов указанной выше функции. Вводим в поля этого окна данные полностью аналогично тому, как мы их вводили в окне аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. После того, как информация внесена, жмем на кнопку «OK».
  3. Результат обработки данных выводится на монитор в указанной ранее ячейке. Как видим, на этот раз результат составляет 4682,1 тыс. рублей. Отличия от результатов обработки данных оператором ТЕНДЕНЦИЯ незначительны, но они имеются. Это связано с тем, что данные инструменты применяют разные методы расчета: метод линейной зависимости и метод экспоненциальной зависимости.

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ. Его синтаксис имеет такой вид:

=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;;)

Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН, умноженный на количество лет.

  1. Производим выделение ячейки, в которой будет производиться вычисление и запускаем Мастер функций. Выделяем наименование «ЛИНЕЙН» в категории «Статистические» и жмем на кнопку «OK».
  2. В поле «Известные значения y», открывшегося окна аргументов, вводим координаты столбца «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вносим адрес колонки «Год». Остальные поля оставляем пустыми. Затем жмем на кнопку «OK».
  3. Программа рассчитывает и выводит в выбранную ячейку значение линейного тренда.
  4. Теперь нам предстоит выяснить величину прогнозируемой прибыли на 2019 год. Устанавливаем знак «=» в любую пустую ячейку на листе. Кликаем по ячейке, в которой содержится фактическая величина прибыли за последний изучаемый год (2016 г.). Ставим знак «+». Далее кликаем по ячейке, в которой содержится рассчитанный ранее линейный тренд. Ставим знак «*». Так как между последним годом изучаемого периода (2016 г.) и годом на который нужно сделать прогноз (2019 г.) лежит срок в три года, то устанавливаем в ячейке число «3». Чтобы произвести расчет кликаем по кнопке Enter.

Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ. Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:

= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;;)

Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.

  1. В списке операторов Мастера функций выделяем наименование «ЛГРФПРИБЛ». Делаем щелчок по кнопке «OK».
  2. Запускается окно аргументов. В нем вносим данные точно так, как это делали, применяя функцию ЛИНЕЙН. Щелкаем по кнопке «OK».
  3. Результат экспоненциального тренда подсчитан и выведен в обозначенную ячейку.
  4. Ставим знак «=» в пустую ячейку. Открываем скобки и выделяем ячейку, которая содержит значение выручки за последний фактический период. Ставим знак «*» и выделяем ячейку, содержащую экспоненциальный тренд. Ставим знак минус и снова кликаем по элементу, в котором находится величина выручки за последний период. Закрываем скобку и вбиваем символы «*3+» без кавычек. Снова кликаем по той же ячейке, которую выделяли в последний раз. Для проведения расчета жмем на кнопку Enter.

Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.

Урок: Другие статистические функции в Excel

Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Источник: http://lumpics.ru/forecasting-in-excel/

Как посчитать процент выполнения плана в Excel?

Для того, чтобы рассчитать процент выполнения плана, нужно воспользоваться формулой:

%плана = (факт / план) * 100%.

Эти показатели могут быть выражены как в количественных, так и в стоимостных единицах, а также складываться из нескольких компонентов.

Теперь рассмотрим принцип расчёта выполнения плана в программе Excel.

Например, у нас есть данные по плановому и фактическому выпуску продукции за 1 квартал.

С помощью Excel можно легко посчитать процент выполнения плана как за весь квартал, так и по каждому месяцу в отдельности.

Для этого достаточно сделать следующее:

1) В ячейку с результатом записываем формулу вида:

«Ячейка с фактом» / «Ячейка с планом».

Например: в ячейке C7 — план, в ячейке D7 — факт. Формула в ячейке E7 выглядит следующим образом:

= D7 / C7

2) Далее нужно сделать процентный формат ячейки с результатом и установить у неё разрядность 2 знака после запятой.

В контекстном меню ячейки выбираем «Формат ячейки» и устанавливаем необходимые параметры.

После этого в ячейке будет содержаться информация о выполнении плана в процентах.

Может возникнуть и другая задача — нужно рассчитать прогнозный процент выполнения плана.

Например, за 10 дней марта было выпущено 400 единиц продукции. Нужно узнать, какой процент плана будет по итогам месяца, если темп производства останется аналогичным.

Для этого используем формулу:

%плана_прогноз = (факт / текущий день) (план / количество дней в месяце) * 100%.

Вот как выглядит эта формула в Excel:

Если нужно взять именно текущий день, то пишем такую формулу:

= (C4/ДЕНЬ(СЕГОДНЯ()))­/(J7/31).

Источник: http://www.bolshoyvopros.ru/questions/2705793-kak-poschitat-procent-vypolnenija-plana-v-excel.html

​3 крутых Excel отчета для продуктивного планирования продаж для малого бизнеса

За последние десять лет Тим Бранк, как фаундер успешного бизнеса и аналитик, провел бесчисленное количество часов в Microsoft Excel. С его помощью бизнесмену удавалось строить комплексные алгоритмы продаж на бирже и анализировать активность больших корпораций с помощью сложных математических формул.

В своей статье он делится несколькими наиболее часто используемыми отчетами, которые позволяют оценить риски, прогнозы по объемам продаж и правильность выбранной стратегии развития малого бизнеса.

Честно говоря, я так много провел в Excel, что начал думать в терминах таблиц и даже мечтать в колонках и строчках. Много моделей назад, когда я бы аналитиком хэдж-фондов, мой босс, один из двух гениев, которых я когда-либо встречал, дал мне небольшой совет, который определил мое будущее с финансовыми моделями: “Всегда следуй за деньгами”. Я анализировал потенциальные инвестиции в фонд и пытался понять некоторые последние стратегические решения компании. Комментарий моего босса только усилил мое новое увлечение и желание хорошо проработать финансовую модель, которая бы отражала, сколько денег проходит через организацию и насколько эффективно работают менеджеры по продажам, — делится в своей статье Тим Бранк.

Если вы управляете небольшой компанией, то умение связать стратегию с реальными цифрами действительно критично. Например вы уверены, что вы можете увеличивать вашу прибыль каждый месяц на 25% в следующем году. Какими показателями вы будете руководствоваться, чтобы достичь такого роста? Какую вы должны будете иметь CAC (Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента) в связи с такой задачей?

Учитывая, какими были эти затраты в прошлом, как много денег вам необходимо потратить на маркетинг/рекламу, чтобы обеспечить заданный рост доходов? Есть ли у вас вообще столько денег, которые вы можете вложить в маркетинг? Кроме того, каким образом остальная организация будет справляться с увеличивающимся потоком новых клиентов?

Как только вы потратите немного времени, чтобы проиграть эти сценарии во времени и через все отделы вашего бизнеса, вы сможете понять насколько ваши изначальные предположения были реалистичными. Если они были безоосновательными, то это могло бы привести к проблемам с наличностью денег, увольнениям и даже разрушению вашего бизнеса.

Три следующие модели помогут избежать таких ситуаций:

  1. Отчет по прогнозированию на три года.
  2. Модель последних четырех месяцев.
  3. Когортный анализ доходов.

Прогнозирование на три года

О чем:

Позволяет подсчитать простой доход и модель прогнозирования стоимости.

Описание:

Эта модель очень поможет для стратегического подхода к анализу деятельности. Как будет выглядеть ваши доходы с учетом разных вариантов развития событий? Как много инженеров (в зависимости от типа бизнеса) или специалистов по работе с клиентами будет необходимо нанять, чтобы достичь и поддерживать запланированный рост? Сколько это будет стоить? Как много капитала будет нужно, чтобы финансировать план по росту?

Что нужно делать:

  1. Поставить стратегические цели, которых ваш бизнес должен достичь.
  2. Просчитать план роста.
  3. Провести стресс-тест (увеличить и уменьшить запланированную прибыль и посмотреть на способность вашего бизнеса справиться в новых условиях)/
  4. Установить ключевые метрики (KPI).
  5. Спланировать потребность в персонале, исходя из разных сценариев (обычно на 12 месяцев).
  6. Установить черту, сколько минимум/максимум капитала вы планируете привлечь.

Оговорки:

  • Тут легко потеряться в цифрах. Важно не терять “лес среди деревьев”. Это особенно необходимо помнить, когда вы делаете прогноз на два или три года вперед. Используйте эту модель, как инструмент для мышления, который поможет вам справиться со списком выше. Не стоит пытаться учесть все возможные расходы до каждого рубля, с учетом коммунальных услуг.
  • Постарайтесь определить лучший способ посчитать прибыль. Подумайте над тем, благодаря чему вы планируете получать прибыль и убедитесь в том, что план полностью соответствует вашим возможностям.

Если интересно разобраться, то отчет можно посмотреть или скачать .

Когорный анализ доходов

О чем:

Статистика роста доходов, распределенная по когортам, и анализ самых результативных источников прибыли (ежемесячный текущий доход, количество клиентов и рост ACV (стоимость годового контракта).

Описание:

Эта модель позволяет глубже разобраться в росте прибыли, посмотрев на прошлые и ожидаемые изменения в ACV, количестве клиентов и MRR (ежемесячный текущий доход) в виде когорт. Когортный анализ оценить, что будет катализатором доходности — постепенное увеличение цены контракта или за счет роста объема клиентов (что может быть проблематично в определенном масштабе).

Что нужно делать:

  1. Распределить свой доход (прошлый и будущий) по когортам.
  2. Разобраться в показателях оттока клиентов и LTV.
  3. Расставить приоритеты в работе отдела продаж: необходимый объем контрактов или рост величины стоимости годового контракта.

Оговорки:

  • Эта модель позволяет спрогнозировать этапы наращивания контрактов, при условии, что у вас хорошая выборка для анализа. Этот анализ не поможет тем, у кого еще недостаточно статистики для выдвижения гипотез.
  • Эту модель можно использовать, для установки целей отделу продаж, правда не для всех ниш. Если вы работаете с крупными клиентами, то объем сделок редко будет расти линейно. Вы можете получить большой контакт в одном месяце, а в следующем один или несколько маленьких. Это ведет к рывкообразной динамике и плохо влияет на настрой в коллективе, так как невозможно точно спрогнозировать объем продаж.

Если интересно разобраться, то отчет можно посмотреть или скачать .

Выводы

Отчеты от Тима Бранка пригодятся как начинающим предпринимателям, так и опытным бизнесменам. Они позволяют построить графики роста для того, чтобы адекватно оценивать задачи, которые нужно ставить перед отделом продаж. Тим Бранк дает советы предпринимателям, начинающих свой бизнес в сфере SaaS-услуг, но его модели могут пригодиться и компаниям из других отраслей.

Не нужно быть финансовыми директором, чтобы понять каким образом добиться роста, если хорошо разобраться в этих трех моделях. Уверены, что если вы уделите этим Excel-таблицам достаточно времени, то скоро вы сможете строить комплексные бизнес-процессы и финансовые траектории. А если достигните настоящих высот в прогнозировании, то обязательно доберетесь и до моделирования в 3D-симуляторах.

Если вам интересна аналитика продаж, рекомендуем также прочитать статью на эту тему на блоге Ringostat.

Источник: https://spark.ru/startup/ringostat/blog/16027/3-krutih-excel-otcheta-dlya-produktivnogo-planirovaniya-prodazh-dlya-malogo-biznesa

Планирование продаж — отправная точка создания бюджета в Excel. Практически все коммерческие компании начинают планирование в Excel с этого шага.

При составлении плана продаж на основе данных прошлых периодов многим компаниям приходится учитывать сезонные колебания спроса. Для расчёта плановых данных необходимо будет учесть фактор сезонности с помощью вычисления так называемого индекса сезонности.

Ð?ндекс сезонности показывает, насколько конкретный период «выбивается» из основной тенденции повышения или понижения продаж.

Планирование будет состоять в следующем:

  1. Расчёт основной линии тренда (подробно о линии тренда – в предыдущем примере простого планирования) и продолжение тренда на прогнозный период.
  2. Расчёт индекса сезонности для каждого периода.
  3. Расчёт прогнозных данных на основе линии тренда и индекса сезонности.
  4. Отображение фактических и прогнозных данных на одном графике.

Скачайте и откройте файл примера Planirovanie-prodazh-s-uchetom-sezonnosti. В диапазоне С6:С17 расположены фактические данные продаж за 3 года (разбитые на 12 кварталов, это упрощённо; в реальности лучше оперировать месячными данными). Необходимо рассчитать значения продаж на следующие два года.

Расчёт и построение линии тренда

Расчёт линии тренда производится следующим образом. На основе данных диапазона В6:С17 строится обычная диаграмма типа график (можно также использовать гистограмму). На диаграмме можно увидеть колебания выручки, явно привязанные к сезонам.

Затем нужно нажать правой клавишей мыши на линии графика, в открывшемся контекстном меню выберите Добавить линию тренда… В открывшемся окне нужно выбрать параметры: Линейная, отметить Показывать уравнение на диаграмме. На графике появится прямая линия тренда и уравнение, её описывающее.

Planirovanie-prodazh-s-uchetom-sezonnostiС помощью этого уравнения рассчитываются данные тренда по каждому периоду. В ячейку А6 записана соответствующая формула «=A6*4359+117264», аналогично рассчитываются все значения столбца Е, включая плановые значения линии тренда в диапазоне Е18:Е25.

Расчёт фактического и планового индекса сезонности

Фактический индекс сезонности в Excel рассчитывается как отношение выручки за период к соответствующему значению линии тренда. В ячейке F6 записана формула «=C6/E6», аналогично рассчитаны значения ячеек F7:F17.

Плановый индекс сезонности рассчитывается несколько иначе. В ячейке F18 это значение рассчитано формулой «=СРЗНАЧ(F6;F10;F14)/СРЗНАЧ($F$6:$F$17)»: взято усреднённое значение фактических индексов сезонности за несколько одинаковых периодов (1 квартал) и разделено на среднее по всем индексам сезонности за весь период. Аналогичным образом рассчитываются плановые индексы сезонности по остальным периодам.

Расчёт прогнозных данных

Прогноз выручки рассчитывается на основе линии тренда и плановых индексов сезонности, эти величины нужно просто перемножить: в ячейке D18 формула «=E18*F18».

Отображение данных на одном графике

Обратите внимание на то, что фактические и прогнозные данные разнесены по разным столбцам таблицы. Это сделано специально для того, чтобы легко отобразить эти данные на графике разными цветами. Ещё одна хитрость: в ячейку С18 занесена формула «=D18», это нужно, чтобы фактические и прогнозные данные на графике отображались одной линией, если здесь будет пусто – на графике будет разрыв. Таблица готова, на основе диапазона B6:D25 строится обычная диаграмма-график.

Таким образом сформирован план продаж с учётом индекса сезонности в Excel. Теперь можно продолжать планирование бюджета в Excel, переходя от плана продаж к плану производства и административных расходов.

Смотрите также: План продаж в Excel

Источник: http://finexcel.ru/planirovanie-prodazh-v-excel-s-uchyotom-sezonnosti/