Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average Forecasting Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sich um die folgenden handelt. Erstellen eines einfachen Verschiebens Dies ist einer der folgenden drei Artikel auf der Zeitreihenanalyse in Excel Überblick über den bewegten Durchschnitt Der gleitende Durchschnitt Ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um kurzfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten zu glätten, um längerfristige Trends oder Zyklen leichter zu erkennen. Der gleitende Durchschnitt wird manchmal als rollender Durchschnitt oder ein laufender Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, von denen jeder den Durchschnitt eines Intervalls der spezifizierten Anzahl von vorherigen Perioden darstellt. Je größer das Intervall ist, desto mehr Glättung tritt auf. Je kleiner das Intervall ist, desto mehr gleicht der gleitende Durchschnitt den tatsächlichen Datenreihen. Durchgehende Mittelwerte führen die folgenden drei Funktionen aus: Glättung der Daten, was bedeutet, dass die Anpassung der Daten an eine Zeile verbessert wird. Verringerung der Wirkung von vorübergehender Variation und zufälligem Rauschen. Hervorhebung von Ausreißern oberhalb oder unterhalb des Trends. Der gleitende Durchschnitt ist eine der am weitesten verbreiteten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren. Zum Beispiel, Sales-Manager häufig sehen dreimonatige gleitende Durchschnitte der Verkaufsdaten. Der Artikel wird eine zweimonatige, dreimonatige und sechsmonatige einfache gleitende Durchschnitte der gleichen Verkaufsdaten vergleichen. Der gleitende Durchschnitt wird in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienrenditen und in der Ökonomie häufig verwendet, um Trends in makroökonomischen Zeitreihen wie Beschäftigung zu finden. Es gibt eine Reihe von Variationen des gleitenden Durchschnitts. Am häufigsten sind der einfache gleitende Durchschnitt, der gewichtete gleitende Durchschnitt und der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die Durchführung jeder dieser Techniken in Excel wird im Detail in separaten Artikeln in diesem Blog abgedeckt werden. Hier ist ein kurzer Überblick über jede dieser drei Techniken. Simple Moving Average Jeder Punkt in einem einfachen gleitenden Durchschnitt ist der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden. Dieser Blog Artikel wird eine detaillierte Erklärung der Umsetzung dieser Technik in Excel. Die gewichteten beweglichen Mittelpunkte im gewichteten gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wendet eine gewisse Gewichtung auf bestimmte vorherige Perioden an, oft sind die jüngsten Perioden größeres Gewicht. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erklärung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, ist wie folgt: Exponentielle Moving Average Points im exponentiellen gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Exponentielle Glättung wendet Gewichtungsfaktoren auf vorhergehende Perioden an, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen. Infolgedessen berücksichtigt die exponentielle Glättung alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl von Vorperioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt hat. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, ist wie folgt: Im Folgenden wird der 3-stufige Prozess der Erstellung eines einfachen gleitenden Durchschnitts von Zeitreihendaten in Excel beschrieben. Schritt 1 8211 Graph Die ursprünglichen Daten in einer Zeitreihen-Plot Das Liniendiagramm ist das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihendaten zu grafisch darzustellen. Ein Beispiel für ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu zeichnen, wird wie folgt gezeigt: Schritt 2 8211 Erstellen des Moving Average in Excel Excel bietet das Moving Average Tool im Menü Datenanalyse. Das Moving Average Tool schafft einen einfachen gleitenden Durchschnitt aus einer Datenreihe. Die Moving Average Dialogbox sollte wie folgt ausgefüllt werden, um einen gleitenden Durchschnitt der vorherigen 2 Perioden von Daten für jeden Datenpunkt zu erstellen. Die Ausgabe des 2-Perioden-gleitenden Durchschnitts wird zusammen mit den Formeln gezeigt, die verwendet wurden, um den Wert jedes Punktes im gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Schritt 3 8211 Hinzufügen der Moving Average Series zum Diagramm Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in der Tabelle hinzugefügt. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü öffnet sich. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufügen. Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem man die Dialogbox "Edit Series" wie folgt vervollständigt: Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält und diese Daten8217s 2-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt wird wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende durchschnittliche Linie ziemlich viel glatter ist und Rohdaten8217s Abweichungen oberhalb und unterhalb der Trendlinie sind viel deutlicher. Der Gesamttrend ist jetzt auch deutlich deutlicher. Ein 3-Intervall-Gleitende Durchschnitt kann erstellt und auf dem Diagramm mit dem gleichen Verfahren wie folgt platziert werden: Es ist interessant zu bemerken, dass der 2-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt einen glatteren Graphen erzeugt als der 3-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt. In diesem Fall kann der 2-Intervall-Gleitender Durchschnitt um so wünschenswerter sein als der durchschnittliche Gleitdurchschnitt von 3 Intervallen. Zum Vergleich wird ein 6-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefügt: Wie erwartet, ist der 6-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt signifikant glatter als der 2 oder 3-Intervall einfache gleitende Mittelwerte. Ein glatteres Graphen passt genau zu einer Geraden. Analysieren der Prognose Genauigkeit Genauigkeit kann als Güte der Passform beschrieben werden. Die beiden Komponenten der Prognosegenauigkeit sind folgende: Prognose Bias 8211 Die Tendenz einer Prognose ist konsequent höher oder niedriger als die tatsächlichen Werte einer Zeitreihe. Prognose Bias ist die Summe aller Fehler geteilt durch die Anzahl der Perioden wie folgt: Eine positive Bias zeigt eine Tendenz zur Unterprognose. Eine negative Vorspannung weist auf eine Tendenz zur Überprognose hin. Bias misst nicht die Genauigkeit, da sich positive und negative Fehler gegenseitig aufheben. Prognosefehler 8211 Die Differenz zwischen Istwerten einer Zeitreihe und den vorhergesagten Werten der Prognose. Die häufigsten Maßnahmen des Prognosefehlers sind folgende: MAD 8211 Mittlere Absolute Abweichung MAD berechnet den durchschnittlichen Absolutwert des Fehlers und wird mit folgender Formel berechnet: Die Mittelwertbildung der Fehler beseitigt den Abbruch von positiven und negativen Fehlern. Je kleiner der MAD ist, desto besser ist das Modell. MSE 8211 Mean Squared Error MSE ist ein populäres Maß an Fehler, der die abbrechende Wirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der Quadrate des Fehlers mit der folgenden Formel eliminiert: Große Fehlerausdrücke neigen dazu, MSE zu übertreiben, weil die Fehlerterme alle quadriert sind. RMSE (Root Square Mean) reduziert dieses Problem, indem er die Quadratwurzel von MSE nimmt. MAPE 8211 Mittlerer absoluter Prozentfehler MAPE eliminiert auch den abbrechenden Effekt von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der absoluten Werte der Fehlerterme. MAPE berechnet die Summe der Prozentfehlertermine mit folgender Formel: Durch das Summieren von Prozentfehlerbegriffen kann MAPE verwendet werden, um Prognosemodelle zu vergleichen, die unterschiedliche Maßstäbe verwenden. Berechnen von Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die Simple Moving Average Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE wird in Excel berechnet, um das 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall einfaches Bewegen zu bewerten Durchschnittliche Prognose in diesem Artikel erhalten und wie folgt gezeigt: Der erste Schritt ist, E t zu berechnen. E t 2. E t, E t Y t-act Und dann summieren sie wie folgt: Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 3-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 6-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE sind für die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-Einfachbewegungsdurchschnitte wie folgt zusammengefasst. Der 3-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt ist das Modell, das am ehesten zu den tatsächlichen Daten passt. 160 Excel-Master-Serie Blog-Verzeichnis Statistische Themen und Artikel In jedem Thema Für alle, die auf einem hohen Niveau mit dem Excel Solver schnell arbeiten wollen, ist dies das Buch für Sie. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver ist ein 200 Seiten. pdf e-Handbuch von einfachen, aber gründlichen Erklärungen, wie man den Excel Solver benutzt, um heute8217s am weitesten bekannte Optimierungsprobleme zu lösen. Loaded mit Screenshots, die mit einfach zu befolgenden Anweisungen gekoppelt sind, wird dieses Buch viele schwierige Optimierungsprobleme vereinfachen und Ihnen einen Meister des Excel Solver fast sofort machen. Hier sind nur einige der Lösungsoptimierungsprobleme, die mit einfach zu verstehenden Anleitungen und Screenshots in diesem e-Handbuch komplett gelöst werden: 8226 Das berühmte 8220Traveling Salesman8221 Problem mit Solver8217s Alldifferent Constraint und die Solver8217s Evolutionäre Methode, um den kürzesten Weg zu finden Erreichen alle Kunden. Dies bietet auch eine erweiterte Verwendung der Excel INDEX-Funktion. 8226 Die bekannte 8220Knapsack Problem8221, die zeigt, wie optimieren die Nutzung von begrenzten Platz bei der Befriedigung zahlreicher anderer Kriterien. 8226 So führen Sie eine nichtlineare Regression und Kurvenanpassung auf den Solver mit der Solver8217s GRG Nichtlineare Lösungsmethode durch. 8226 So lösen Sie die 8220Cutting Stock Problem8221 konfrontiert von vielen Herstellern, die versuchen, die optimale Art und Weise zu bestimmen, um Material zu mischen, um Abfälle zu minimieren, während zufriedenstellende Kunden Bestellungen. 8226 Portfolio-Optimierung zur Maximierung der Rendite oder Minimierung des Risikos 8226 Venture Capital Investitionsauswahl mit dem Solver8217s Binäre Einschränkung zur Maximierung des Net Present Value der ausgewählten Cashflows im Jahr 0. Die kluge Nutzung der If-Then-Else-Aussagen macht dies zu einem einfachen Problem. 8226 Wie verwenden Sie Solver, um die Gesamtkosten für den Einkauf und Versand von Waren von mehreren Lieferanten zu mehreren Standorten zu minimieren. 8226 Wie man die Auswahl der verschiedenen Produktionsmaschine optimiert, um die Kosten bei der Erfüllung einer Bestellung zu minimieren. 8226 Wie man ein Marketingbudget optimal verteilt, um die grösste Reichweite und Häufigkeit oder Anzahl der eingehenden Leads zu den niedrigsten Kosten zu generieren. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver haben komplette Anleitungen und zahlreiche Tipps zu jedem Aspekt des Betriebes des Excel Solver. You8217ll versteht die Berichte und weiß genau, wie man alle Solver8217s Einstellungen für die gesamte benutzerdefinierte Verwendung tweek. Dieses e-Handbuch bietet auch viele Insider-Ratschläge und Anleitungen zur Einrichtung des Modells in Excel, so dass es so einfach und intuitiv wie möglich zu arbeiten ist. 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Dies bietet auch eine erweiterte Verwendung der Excel INDEX-Funktion. 8226 Die bekannte 8220Knapsack Problem8221, die zeigt, wie optimieren die Nutzung von begrenzten Platz bei der Befriedigung zahlreicher anderer Kriterien. 8226 So führen Sie eine nichtlineare Regression und Kurvenanpassung auf den Solver mit der Solver8217s GRG Nichtlineare Lösungsmethode durch. 8226 So lösen Sie die 8220Cutting Stock Problem8221 konfrontiert von vielen Herstellern, die versuchen, die optimale Art und Weise zu bestimmen, um Material zu mischen, um Abfälle zu minimieren, während zufriedenstellende Kunden Bestellungen. 8226 Portfolio-Optimierung zur Maximierung der Rendite oder Minimierung des Risikos 8226 Venture Capital Investitionsauswahl mit dem Solver8217s Binäre Einschränkung zur Maximierung des Net Present Value der ausgewählten Cashflows im Jahr 0. Die kluge Nutzung der If-Then-Else-Aussagen macht dies zu einem einfachen Problem. 8226 Wie verwenden Sie Solver, um die Gesamtkosten für den Einkauf und Versand von Waren von mehreren Lieferanten zu mehreren Standorten zu minimieren. 8226 Wie man die Auswahl der verschiedenen Produktionsmaschine optimiert, um die Kosten bei der Erfüllung einer Bestellung zu minimieren. 8226 Wie man ein Marketingbudget optimal verteilt, um die grösste Reichweite und Häufigkeit oder Anzahl der eingehenden Leads zu den niedrigsten Kosten zu generieren. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver haben komplette Anleitungen und zahlreiche Tipps zu jedem Aspekt des Betriebes des Excel Solver. You8217ll versteht die Berichte und weiß genau, wie man alle Solver8217s Einstellungen für die gesamte benutzerdefinierte Verwendung tweek. Dieses e-Handbuch bietet auch viele Insider-Ratschläge und Anleitungen zur Einrichtung des Modells in Excel, so dass es so einfach und intuitiv wie möglich zu arbeiten ist. 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This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. 8226 The well-known 8220Knapsack Problem8221 which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. 8226 How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver8217s GRG Nonlinear solving method. 8226 How to solve the 8220Cutting Stock Problem8221 faced by many manufacturing companies who are trying to determine the optimal way to cut sheets of material to minimize waste while satisfying customer orders. 8226 Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. 8226 Venture capital investment selection using the Solver8217s Binary constraint to maximize Net Present Value of selected cash flows at year 0. Clever use of the If-Then-Else statements makes this a simple problem. 8226 How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. 8226 How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 8226 How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver. You8217ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver8217s settings for total custom use. This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. All of the optimization problems in this book are solved step-by-step using a 6-step process that works every time. In addition to detailed screen shots and easy-to-follow explanations on how to solve every optimization problem in the book, a link is provided to download an Excel workbook that has all problems completed exactly as they are in this e-manual. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. It39s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied. In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That Youve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual. Guaranteed For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you. 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