วันอังคารที่ 7 สิงหาคม พ.ศ. 2555

การใช้ excel พยากรณ์ยอดขายด้วยเทคนิด Monte Carlo Simulation 1

การใช้ excel บทความนี้ขอนำเสนอ ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขายด้วยเทคนิค  Monte Carlo Simulation ก่อนอื่นขอแจ้งก่อนว่าที่ผ่านมาเรานำเสนอการสร้างแผนภูมิฮิสโตแกรมกันมาหลายบทความแล้ว บทความนี้เป็นการนำฮิสโตแกรมมาใช้ประมาณการผลกำไรและหาความเสี่ยงของจากการพยากรณ์ยอดขายกันครับ โดยผมจะเริ่มจากการกล่าวถึงการสร้างแบบจำลองเพื่อพยากรณ์ยอดขายโดยใช้  Monte Carlo Simulation โดยผลที่ได้จากการจำลองจะนำไปสร้างแผนภูมิฮิสโตแกรมและนำไปสู่การวิเคราะห์แผนภูมิเป็นลำดับถัดไป สุดท้ายจะชี้ให้เห็นถึงแนวคิดการใช้ Monte Carlo Simulation กับการจำลองเหตุการณ์ต่างๆกันเพื่อให้เป็นประโยชน์กับท่านผู้อ่านต่อไป มาเริ่มกันเลยครับ
เริ่มจาก สมมุติว่าเราได้พัฒนาสินค้าใหม่ชนิดหนึ่งขึ้นมา เราต้องการคาดเดาผลกำไรจากการขายสินค้าชนิดนี้และความเสี่ยงที่สินค้าชนิดนี้จะขาดทุน ดังนั้นการจำลองเหตุการณ์เพื่อพยากรณ์ยอดขายและกำไรจึงเป็นวิธีการที่ถูกนำมาใช้ โดยมีขั้นตอนดังนี้
1. การสร้างแบบจำลองของเหตุการณ์ ในปัญหานี้ เราต้องการคำนวณผลกำไรจากการขายสินค้าใหม่ดังกล่าว ซึ่งผลกำไรสามารถเขียนเป็นแบบจำลองได้ดังนี้
กำไร(Y) = รายได้ - รายจ่าย
โดยรายได้เกิดจาก 
จำนวนการสั่งซื้อ (S) * กำไรต่อหน่วย (P) 
และจำนวนการสั่งซื้อสามารถคำนวณได้จากจำนวนลูกค้าเป้าหมายที่บริษัทต้องไปนำเสนอ (L) *โอกาสที่ลูกค้าจะสั่งซื้อสินค้าดังกล่าว (R)
ดังนั้นรายได้สามารถคำนวณได้จาก L*R*P

รายจ่ายคำนวณได้จาก
รายจ่ายคงที่(H) + รายจ่ายในการนำเสนอลูกค้าทั้งหมด
รายจ่ายในการนำเสนอลูกค้าทั้งหมดจะเท่ากับ รายจ่ายจากการไปนำเสนอลูกค้าต่อราย(C) *L
ดังนั้น รายจ่ายคำนวณได้จาก H + L*C

ดังนั้น    Y = L*R*P - (H+L*C)

จากแบบจำลองผลกำไรจะพบว่า ผลกำไรจะขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระ L, R, P, C, H โดยเราพบว่าตัวแปรบางตัวมีความผันผวนตลอดเวลา เรามาดูความผันผวนของแต่ละตัวแปรกันครับ

1. กำไรต่อหน่วยของสินค้า (P) อาจมีการผันผวนเนื่องจากต้นทุนการผลิต ค่าธรรมเนียมต่างๆ หรือแม้แต่ราคาตั้งต้นในการขาย สมมุติให้มีการผันผวน ระหว่าง 1,400 - 1,600 บาทต่อหน่วย
2. โอกาสที่ลูกค้าจะสั่งซื้อสินค้าดังกล่าว (R) อยู่ระหว่าง 5% - 20% จากกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย
3. จำนวนลูกค้าเป้าหมายที่ไปนำเสนอ(L) ผันผวนอยู่ที่ 1,300 - 1,700 ราย
4. รายจ่ายจากการไปนำเสนอลูกค้าต่อราย(C) ผันผวนอยู่ระหว่าง 10 - 25 บาท

จากความผันผวนของตัวแปรที่กล่าวมาจึงพบว่าผลกำไรมีได้หลากหลายค่า ขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระดังกล่าว ดังนั้นหากเราสามารถจำลองตัวแปรอิสระดังกล่าวขึ้นมาในแต่ละครั้งเราก็สามารถคำนวณผลกำไรในแต่ละครั้งได้เช่นกัน และหากเราดำเนินการคำนวณผลกำไรได้จำนวนครั้งมากขึ้น ก็จะสามารถวิเคราะห์หาโอกาสความน่าจะเป็นที่จะเกิดผลกำไรของการขายสินค้าและความเสี่ยงของการขายสินค้าดังกล่าวได้จากการวิเคราะห์ฮิสโตแกรมของผลกำไร ซึ่งวิธีการจำลองตัวแปรอิสระให้อยู่ในช่วงที่ผกผันเพื่อคำนวณหาผลกำไรด้วยจำนวนชุดของคำตอบมากๆนั้นจะเรียกว่าเทคนิคการจำลองด้วย Monte Carlo โดยในที่นี้จะขอคำนวณค่าผลกำไรที่เป็นไปได้จำนวน 5000 ครั้ง ก่อนนำไปสร้างฮิสโตแกรมผลกำไรต่อไป

2. การจำลองตัวแปรอิสระให้อยู่ในช่วงผกผันในแต่ละครั้ง จะใช้สูตร excel : RAND()  ซึ่ง จะคืนค่าตัวเลขที่สุ่มได้ระหว่าง มากกว่าหรือเท่ากับ 0 ถึงน้อยกว่า 1 โดยค่าที่ถูกสุ่มมีโอกาสเท่าๆกัน เราสามารถสั่งให้ excel สุ่มตัวเลขใหม่ได้โดยการกดปุ่ม F9 มาดูรูปแบบของ Worksheet ใน excel ก่อนทำการจำลองตัวแปรอิสระ ดังแสดงในภาพที่ 1


ภาพที่ 1 ค่าผกผันของตัวแปรอิสระ

3. สูตร excel สำหรับจำลองตัวแปรอิสระแต่ละตัวกำหนดได้ดังนี้ (เริ่มที่การจำลองครั้งที่ 1 แถวที่ 10)
  R : A10 = $B$2 + RAND()*($C$2 - $B$2)
  L : B10 = $B$3 + RAND()*($C$3 - $B$3)
  P : C10 = $B$4 + RAND()*($C$4 - $B$4)
  C : D10 = $B$5 + RAND()*($C$5 - $B$5)
4. สูตร excel สำหรับคำนวณผลกำไรจากการจำลองครั้งที่ 1
  F10 = $A10*$B10*$C10 - ($B$6 + $B10*$D10)
6. ผลการจำลองแสดงได้ดังภาพที่ 2


ภาพที่ 2 การจำลองผลกำไรจากการขายสินค้าครั้งที่ 1

7. ทำการสำเนาสูตร excel ในแถวที่ 10 ไปอีก 4,999 แถว (แถวที่ 5009 ) เพื่อจำลองผลกำไรให้ครบ 5,000 ครั้ง 
8. สังเกตุดูผลกำไรจะเปลี่ยนไปทุกครั้งที่มีการคำนวณใหม่ เนื่องจากสูตร excel: RAND (กดปุ่ม F9)
9. ดำเนินการเตรียมข้อมูลผลกำไรในช่วงข้อมูล F10:F5009 เพื่อเตรียมสร้างแผนภูมิฮิสโตแกรม ตามบทความ การใช้ excel สร้างแผนภูมิฮิสโตแกรม โดยใช้สูตร excel: FREQUENCY ได้รูปแบบของข้อมูลดังแสดงในภาพที่ 3


ภาพที่ 3 ข้อมูลสำหรับสร้างฮิสโตแกรมใน excel
10. ฮิสโตแกรมผลกำไรที่คาดว่าจะเกิดขึ้น ดังภาพที่ 4



ภาพที่ 4 ฮิสโตแกรมผลกำไรจากการพยากรณ์ยอดขายสินค้าใหม่

11. หากกดปุ่ม F9 รูปร่างฮิสโตแกรมจะเปลี่ยนไป

เพื่อให้การศึกษาการใช้ excel เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ผมขอจบเนื้อหาการพยากรณ์ยอดขายด้วยเทคนิค Monte Carlo Simulation เพียงเท่านี้ก่อน ในบทความถัดไปจะนำเสนอการวิเคราะห์ฮิสโตแกรมที่ได้จากการจำลองด้วยเทคนิค Monte Carlo Simulation  โดยจะกล่าวถึงความเป็นไปได้ในการทำกำไรและความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นในการขายสินค้า สวัสดีครับ















วันอาทิตย์ที่ 5 สิงหาคม พ.ศ. 2555

การใช้ excel สร้างแผนภูมิฮิสโตแกรมแบบ dot plot

การใช้ excel ในบทความนี้ขอเสนอการสร้างแผนภูมิฮิสโตแกรมแบบ dot plot โดยสามารถประยุกต์ใช้กับแผนภูมิพาเรโตก็ได้ จุดเด่นของแผนภูมิแบบ dot plot คือไม่ต้องใช้ chart object ใน excel สำหรับการสร้างแผนภูมิดังกล่าว เหมาะสำหรับใช้วิเคราะห์ข้อมูลที่มีจำนวนไม่มากนักหรือต้องการทราบรูปร่างการกระจายของข้อมูล ขอยกตัวอย่างข้อมูลเดิมในการสร้างแผนภูมิฮิสโตแกรมนะครับ ผมขอข้ามขั้นตอนของการสร้างชั้นข้อมูลและการใช้สูตร excel :  FREQUENCY ไปเลย หากต้องการทราบรายละเอียดสามารถศึกษาได้จากบทความ การสร้างแผนภูมิฮิสโตแกรมด้วยสูตร excel : FREQUENCY ครับ รูปแบบใน worksheet หลังจากเตรียมข้อมูลเรียบร้อยแล้วเป็นไปตามภาพที่ 1 


ภาพที่ 1 รูปแบบข้อมูลใน worksheet

จากภาพที่ 1 เราจะแทนที่จำนวนความถี่ของข้อมูล (D11:D18) ด้วยจำนวนของสัญลักษณ์ * แทนโดยให้เรียงตัวตามแนวนอนในเซลล์ F เราจะใช้สูตร excel : REPT เพื่อสร้างสัญลักษณ์ * ตามความถี่ของแต่ละชั้นข้อมูล โดยเขียนสูตร excel ได้ดังนี้ครับ F11 = REPT("*",D11) เมื่อทำการสำเนาสูตร excel และนำไปวางในเซลล์ F12:F18 จะได้แผนภูมิแบบ dot plot ดังภาพที่ 2 (ผมได้ซ่อนหลัก D ไว้แล้ว)


ภาพที่ 2 แผนภูมิฮิสโตแกรมแบบ dot plot

ในทำนองเดียวกันหากเราต้องการทำแผนภูมิแบบแท่งก็สามารถทำได้เช่นกัน โดยเริ่มจากจัดรูปแบบของข้อมูล Bin และ Frequency ใหม่ดังภาพที่ 3 ซึ่งใช้วิธีการสำเนาและวางแบบพิเศษเพื่อสลับข้อมูลในแนวนอนและแนวดิ่ง (G20:N21)


ภาพที่ 3 รูปแบบข้อมูล

ในเซลล์แสดงผลให้ท่านผู้อ่านเขียนสูตร excel ดังนี้ G19 = REPT("*",G21) และทำการสำเนาสุตร excel ไปยังเซลล์ H19:N19 จะได้แผนภูมิฮิสโตแกรมแบบ dot plot ดังภาพที่ 5
เทคนิคที่สำคัญของการนำเสนอเป็นแบบแท่งคือการวางแนวของตัวอักษรในเซลล์ G19:N19 เป็นมุม 90 องศา ดังภาพที่ 4


ภาพที่ 4 การจัดรูปแบบเซลล์


ภาพที่ 5 ฮิสโตแกรมแบบแท่ง
จากที่นำเสนอวิธีการสร้างฮิสโตแกรมมาหลายวิธี หวังว่าท่านผู้อ่านจะนำวิธีการสร้างฮิสโตแกรมแต่ละวิธีไปใช้ให้เหมาะสมกับรูปแบบข้อมูล







Yahoo bot last visit powered by  Ybotvisit.com