Excel Interpolate (Inhaltsverzeichnis)

  • Einführung in die Interpolation in Excel
  • Beispiele für die Interpolation in Excel

Einführung in die Interpolation in Excel

Interpolation ist eine Methode, mit der ein Wert zwischen zwei bekannten Werten auf einer Linie oder Kurve geschätzt oder ermittelt wird. Diese Art der Prognose wird für viele Arten von Analysen verwendet, z. B. für Investitionen in Wachstum, Prognose von Zahlen, Festlegung von Strategien, Versicherungsentscheidungen, Preisbewegungen, Aktien- und Aktienmärkten usw.

Lineare Interpolation bedeutet, den zukünftigen Wert einer bestimmten Variablen basierend auf aktuellen Daten zu schätzen. In MS-Excel wird eine gerade Linie erstellt, die zwei bekannte Werte verbindet. Dabei wird der zukünftige Wert mithilfe einer einfachen mathematischen Formel oder der Funktion FORECAST berechnet.

Beispiele zum Interpolieren in Excel

Lassen Sie uns anhand einiger Beispiele verstehen, wie man in Excel interpoliert.

Sie können diese Excel-Vorlage hier herunterladen - Excel-Vorlage interpolieren

Beispiel # 1 - Verwenden einer einfachen Mathematikformel

Nehmen wir an, wir haben einen einfachen Datensatz mit zwei bekannten x- und y-Werten und möchten einen Wert wie folgt interpolieren (dh den entsprechenden y-Wert für den x-Wert ermitteln):

Die einfache Formel, mit der dieser Wert interpoliert wird, lautet also:

y = y 1 + (x - x 1 ) *

Hier ist x = 22, 5

Wenn wir diese Formel auf den angegebenen Datensatz anwenden, erhalten wir den interpolierten y-Wert als:

So können wir im obigen Screenshot sehen, dass wir einen Wert mit zwei bekannten Werten von x und y interpoliert haben. Es kann vorkommen, dass es schwierig wird, sich die Formel zu merken. Daher kann in solchen Fällen die FORECAST-Funktion verwendet werden.

Beispiel 2 - Verwenden der FORECAST-Funktion

Angenommen, wir möchten denselben Wert in Beispiel1 mit der Funktion FORECAST interpolieren.

Die Funktion FORECAST schätzt einen Wert basierend auf vorhandenen Werten zusammen mit einem linearen Trend. Es hat die folgende Syntax:

FORECAST (x, known_y's, known_x's)

Wo,

  • x: Dies ist der Wert oder Datenpunkt, dessen entsprechenden Wert wir interpolieren oder vorhersagen möchten.
  • known_y's: Dies ist der bekannte Bereich von y-Werten.
  • known_x's: Dies ist der bekannte Bereich von x-Werten.

Sehen wir uns also im folgenden Screenshot an, was passiert, wenn wir diese FORECAST-Funktion anwenden, um den angegebenen x-Wert zu interpolieren:

Auf dem obigen Screenshot sehen wir also, dass die FORECAST-Funktion auch dafür gut funktioniert.

Beispiel # 3 - Verwenden der Prognosefunktion

Nehmen wir nun an, wir haben einen Datensatz eines Einzelhandelsunternehmens mit einer Anzahl von Tagen und den entsprechenden Verkäufen des Unternehmens in diesen Tagen (dh einer Anzahl von Einheiten, die in diesen Tagen verkauft wurden) wie folgt:

Die Verkäufe sind in diesem Fall linear (was auch manuell oder mithilfe eines Liniendiagramms überprüft werden kann). Lassen Sie uns nun sehen, wie wir die FORECAST-Funktion verwenden, wenn die Funktionen known_y's und known_x mit den Funktionen OFFSET und MATCH berechnet werden:

Lassen Sie uns zuerst die Syntax von OFFSET-Funktion und MATCH-Funktion sehen:

Die Funktion OFFSET gibt eine Zelle oder einen Zellbereich zurück, für die eine bestimmte Anzahl von Zeilen und Spalten festgelegt wurde, abhängig von der Höhe und Breite in bestimmten Zeilen und Spalten. Es hat die folgende Syntax:

OFFSET (Referenz, Zeilen, Spalten, (Höhe), (Breite))

Wo

  • Referenz: Dies ist der Startpunkt, an dem die Anzahl der Zeilen und Spalten beginnt.
  • Zeilen: Dies ist die Anzahl der Zeilen, die unterhalb der anfänglichen Referenzzelle versetzt werden sollen.
  • Spalten: Dies ist die Anzahl der Spalten, die rechts von der anfänglichen Referenzzelle versetzt werden sollen.
  • Höhe: Optional; Aus der zurückgegebenen Referenz ergibt sich die Zeilenhöhe.
  • Breite: Optional; Aus der zurückgegebenen Referenz ergibt sich die Spaltenbreite.

Die Funktion MATCH gibt die relative Position eines Suchwerts in einer Zeile, Spalte oder Tabelle zurück, die mit dem angegebenen Wert in einer angegebenen Reihenfolge übereinstimmt. Es hat die folgende Syntax:

MATCH (lookup_value, lookup_array, (match_type))

Wo,

  • lookup_value: Dies ist der Wert, der vom lookup_array abgeglichen oder nachgeschlagen werden muss.
  • lookup_array: Dies ist das Array oder der Zellenbereich, in dem der lookup_value gesucht werden soll.
  • match_type: Optional; Dies kann die Werte 1, 0, -1 annehmen.

Der Standardwert für diesen match_type ist 1. Für den Wert 1 ermittelt die MATCH-Funktion den größten Wert, der kleiner oder gleich dem lookup_value ist, und der Wert sollte in aufsteigender Reihenfolge sein. Für den Wert 0 findet die MATCH-Funktion den ersten Wert, der genau dem lookup_value entspricht. Für den Wert -1 findet die Funktion den kleinsten Wert, der größer oder gleich dem Wert von lookup_value ist, und der Wert sollte in absteigender Reihenfolge sein.

Wenn wir nun den Umsatz für beispielsweise 28 Tage schätzen möchten, verwenden wir diese obigen Funktionen wie folgt:

Daher wird die erste OFFSET-Funktion, die als zweiter Parameter in der FORECAST-Funktion verwendet wird, verwendet, um die known_y's (abhängigen Werte, dh die Verkäufe) auszuwählen.

Mit der zweiten OFFSET-Funktion, die als dritter Parameter in der FORECAST-Funktion verwendet wird, werden die bekannten_x-Werte (unabhängige Werte, dh die Anzahl der Tage) ausgewählt.

Mit der Funktion MATCH, die als Parameter in der Funktion OFFSET verwendet wird, wird die Position des Werts generiert, der prognostiziert werden soll, und so die Anzahl der Zeilen berechnet. Spalten in der Funktion MATCH, dh der zweite Parameter darin sollte 0 sein, da der abhängige Wert für dieselbe Spalte gewünscht wird, die ausgewählt ist.

Für 28 Tage haben wir den Umsatz des Unternehmens auf 1120 geschätzt oder prognostiziert. Ebenso können wir den Umsatz des Unternehmens mit dieser Funktion FORECAST für eine andere Anzahl von Tagen schätzen.

Wichtige Informationen zum Interpolieren in Excel

  • Das Ableiten einer einfachen Funktion aus einem Datensatz mit diskreten Werten, sodass die Funktion alle angegebenen Werte durchläuft und somit zur Vorhersage von Werten zwischen den angegebenen Werten verwendet werden kann, wird als Interpolation bezeichnet.
  • Es wird verwendet, um zu bestimmen, welche Daten möglicherweise außerhalb der gesammelten Daten vorhanden sind.
  • Die lineare Interpolation ist in MS Excel keine genaue Methode, sie ist jedoch zeitsparend und schnell.
  • Die lineare Interpolation kann sogar zur Vorhersage von Regenwerten, geografischen Datenpunkten usw. verwendet werden.
  • Falls die Daten nicht linear sind, können in solchen Fällen auch folgende andere Methoden zur Interpolation verwendet werden: Polynominterpolation, Spline-Interpolation usw.
  • Die Prognosefunktion kann sogar verwendet werden, um die zukünftigen Werte zu extrapolieren oder vorherzusagen.

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Dies ist eine Anleitung zum Interpolieren in Excel. Hier diskutieren wir, wie in Excel interpoliert wird, zusammen mit praktischen Beispielen und einer herunterladbaren Excel-Vorlage. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen -

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