Einfache Gleitende Durchschnittliche Excel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, 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 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte, um die tatsächlichen Datenpunkte. Wie Berechnung der gleitenden Mittelwerte in Excel Excel-Datenanalyse für Dummies, 2. Edition Der Data Analysis-Befehl bietet ein Werkzeug für die Berechnung der Bewegung und exponentiell geglättete Mittelwerte in Excel. Nehmen Sie an, um zu veranschaulichen, dass Sie tägliche Temperaturinformationen gesammelt haben. Sie wollen den dreitägigen gleitenden Durchschnitt 8212 den Durchschnitt der letzten drei Tage 8212 als Teil einer einfachen Wettervorhersage berechnen. Gehen Sie folgendermaßen vor, um die gleitenden Mittelwerte für diesen Datensatz zu berechnen. Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Data tab8217s Data Analysis. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste den Eintrag Moving Average aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie im Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" in das Eingabebereichsfeld. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsbereich auswählen. Ihre Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden. Eine absolute Zellenadresse steht vor dem Spaltennamen und der Zeilennummer mit Vorzeichen, wie in A1: A10. Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Labels in First Row. Erklären Sie im Textfeld Interval, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden sollen. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden soll, geben Sie diesen Wert in das Textfeld Intervall ein. Sagen Sie Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in dem Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. In dem Arbeitsblattbeispiel wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10 platziert. (Optional) Geben Sie an, ob ein Diagramm gewünscht wird. Wenn Sie ein Diagramm möchten, das die gleitenden Durchschnittsinformationen darstellt, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Diagrammausgabe". (Optional) Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel legt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten fest. (Die Standardfehlerinformationen gehen zu C2: C10.) Nachdem Sie die Angabe, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen lassen möchten und wo Sie sie platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende Durchschnittsinformationen. Hinweis: Wenn Excel doesn8217t über genügend Informationen verfügt, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle. Sie können mehrere Zellen sehen, die diese Fehlermeldung als einen Wert anzeigen. Erstellen einer einfachen Verschiebung Dies ist einer der folgenden drei Artikel zur Zeitreihenanalyse in Excel Übersicht über den gleitenden Durchschnitt Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Methode, Um längerfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten zu erkennen, um längerfristige Trends oder Zyklen leichter zu erkennen. Der gleitende Durchschnitt wird manchmal als ein rollender Durchschnitt oder ein laufender Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, die jeweils den Durchschnitt eines Intervalls einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden darstellen. Je größer das Intervall, desto mehr Glättung erfolgt. Je kleiner das Intervall, desto mehr gleicht der gleitende Durchschnitt den tatsächlichen Datenreihen. Gleitende Mittelwerte führen die folgenden drei Funktionen aus: Glättung der Daten, was bedeutet, die Anpassung der Daten an eine Zeile zu verbessern. Verringerung der Wirkung von temporären Variation und zufälligen Rauschen. Hervorhebung von Ausreißern über oder unter dem Trend. Der gleitende Durchschnitt ist eine der am häufigsten verwendeten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren. Beispielsweise sehen Verkaufsmanager häufig dreimonatige Bewegungsdurchschnitte von Verkaufsdaten. Der Artikel wird einen zweimonatigen, dreimonatigen und sechsmonatigen einfachen gleitenden Durchschnitt der gleichen Verkaufsdaten vergleichen. Der gleitende Durchschnitt wird sehr häufig in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienrenditen und in der Volkswirtschaft verwendet, um Tendenzen in makroökonomischen Zeitreihen wie Beschäftigung zu lokalisieren. Es gibt eine Anzahl von Variationen des gleitenden Durchschnitts. Die am häufigsten verwendeten 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 behandelt 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 vorherigen Perioden. Dieser Blog-Artikel liefert eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel. Die gewichteten gleitenden Durchschnittspunkte im gewichteten gleitenden Durchschnitt repräsentieren ebenfalls den Durchschnitt einer vorgegebenen Anzahl vorheriger Perioden. Der gewichtete gleitende Durchschnitt bezieht sich auf eine unterschiedliche Gewichtung auf bestimmte vorhergehende Perioden, oft werden die jüngeren Perioden größeres Gewicht gegeben. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel bereitstellt, ist wie folgt: Exponential Moving Average Punkte im exponentiellen gleitenden Durchschnitt repräsentieren ebenfalls einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden. Exponentielle Glättung setzt Gewichtungsfaktoren auf frühere Perioden, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen. Als Ergebnis berücksichtigt die exponentielle Glättung alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt aufweist. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel bereitstellt, ist wie folgt: Im folgenden wird der 3-stufige Prozess zum Erstellen eines einfachen gleitenden Durchschnitts von Zeitreihendaten in Excel beschrieben Die ursprünglichen Daten in einem Zeitreihen-Diagramm Das Liniendiagramm ist das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihendaten zu grafisch darstellen. Ein Beispiel für ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu plotten, wird wie folgt gezeigt: Schritt 2 8211 Erstellen des gleitenden Mittelwertes in Excel Excel bietet das Werkzeug "Gleitender Durchschnitt" im Menü Datenanalyse. Das Tool Moving Average erzeugt einen einfachen gleitenden Durchschnitt aus einer Datenreihe. Das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" sollte wie folgt ausgefüllt werden, um für jeden Datenpunkt einen gleitenden Durchschnitt der vorhergehenden 2 Datenperioden zu erzeugen. Die Ausgabe des 2-Perioden-Bewegungsdurchschnitts wird zusammen mit den Formeln, die verwendet wurden, um den Wert jedes Punktes im gleitenden Durchschnitt zu berechnen, wie folgt gezeigt. Schritt 3 8211 Die verschiebende durchschnittliche Serie zum Diagramm hinzufügen Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in das Diagramm aufgenommen. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste irgendwo auf dem Diagramm und ein Menü wird Pop-up. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufügen. Die gleitende mittlere Reihe wird hinzugefügt, indem das Dialogfeld Edit-Serie wie folgt ergänzt wird: Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält, und das 2-Intervall-einfacher gleitender Durchschnitt wird wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende mittlere Linie ein wenig glatter ist und die Rohdatenwerte über und unter der Trendlinie deutlich sichtbarer sind. Auch der Gesamttrend ist deutlich sichtbarer. Ein gleitender 3-Intervall-Durchschnitt kann mit dem gleichen Verfahren wie folgt erstellt und auf dem Diagramm platziert werden: Es ist interessant zu bemerken, dass der einfache gleitende 2-Intervall-Durchschnitt einen glatteren Graphen als den einfachen gleitenden Durchschnitt von 3 Intervallen erzeugt. In diesem Fall kann der 2-Intervall-einfache gleitende Durchschnitt um so wünschenswerter sein als der 3-Intervall-gleitende Durchschnitt. Zum Vergleich wird ein einfacher 6-Intervall-Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefügt: Wie erwartet, ist der 6-Intervall-einfacher gleitender Durchschnitt signifikant glatter als die einfachen 2- oder 3-Intervall-Durchschnittswerte. Ein glatterer Graph paßt genau auf eine gerade Linie. Analysieren der Prognosegenauigkeit Die Genauigkeit kann als Güte der Anpassung beschrieben werden. Die beiden Komponenten der Prognosegenauigkeit sind die folgenden: Prognosevorhersage 8211 Die Tendenz einer Prognose, konsequent höher oder niedriger als tatsächliche Werte einer Zeitreihe zu sein. Die Prognosevorspannung ist die Summe aller Fehler, geteilt durch die Anzahl der Perioden, wie folgt: Eine positive Bias gibt eine Tendenz zur Unterprognose an. Eine negative Vorspannung zeigt eine Tendenz zur Überprognose an. Bias misst nicht die Genauigkeit, da positiver und negativer Fehler sich gegenseitig aufheben. Prognosefehler 8211 Die Differenz zwischen Istwerten einer Zeitreihe und den prognostizierten Werten der Prognose. Die gebräuchlichsten Maßnahmen des Prognosefehlers sind die folgenden: MAD 8211 Mean Absolute Deviation MAD berechnet den durchschnittlichen Absolutwert des Fehlers und wird mit folgender Formel berechnet: Die Mittelung der Absolutwerte der Fehler eliminiert den Abbruch von positiven und negativen Fehlern. Je kleiner der MAD, desto besser ist das Modell. MSE 8211 Mean Squared Error MSE ist ein beliebtes Maß für den Fehler, der die Abbruchwirkung von positiven und negativen Fehlern beseitigt, indem die Quadrate des Fehlers mit der folgenden Formel summiert werden: Große Fehlerterme tendieren dazu, MSE zu übertreiben, da die Fehlerterme alle quadriert sind. RMSE (Root Square Mean) reduziert dieses Problem, indem es die Quadratwurzel von MSE nimmt. MAPE 8211 Mittlerer absoluter Prozentfehler MAPE eliminiert auch den Abbrechen von positiven und negativen Fehlern durch Summieren der Absolutwerte der Fehlerterme. MAPE berechnet die Summe der prozentualen Fehlerterme mit folgender Formel: Durch Summieren von prozentualen Fehlertermen kann MAPE verwendet werden, um Prognosemodelle, die unterschiedliche Maßstäbe verwenden, zu vergleichen. Berechnen von Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die Simple Moving Average Bias werden MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel berechnet, um das 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-einfache Bewegen zu evaluieren Durchschnittliche Prognose in diesem Artikel erhalten und wie folgt dargestellt: Der erste Schritt ist die Berechnung von E t. E t 2. E t, E t Y t-act. Und können dann wie folgt berechnet werden: 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 einfachen gleitenden Durchschnitt von 3 Intervallen zu berechnen. Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 6-Intervall-einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE sind für die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-einfachen Bewegungsdurchschnitte wie folgt zusammengefasst. Das 3-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt ist das Modell, das am ehesten passt, dass tatsächliche Daten. 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 möchten, ist dies das Buch für Sie. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver ist ein 200-seitiges. pdf e-Handbuch der einfachen dennoch gründlichen Erklärungen auf, wie man den Excel-Löser benutzt, um today8217s am allgemeinsten Optimierungsprobleme zu lösen. Mit Screenshots, die mit einfach zu befolgenden Anweisungen gekoppelt sind, vereinfacht dieses Buch viele schwierige Optimierungsprobleme und macht Sie zum Meister des Excel Solver fast sofort. Hier sind nur einige der Lösungs-Optimierungsprobleme, die mit einfach zu verstehenden Anweisungen und Screenshots in diesem E-Handbuch vollständig gelöst werden: 8226 Das berühmte 8220Traveling Salesman8221 Problem mit Solver8217s Alldifferent Einschränkung 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 Das bekannte 8220Knapsack-Problem8221, das zeigt, wie die Nutzung von begrenztem Platz optimiert wird, während zahlreiche andere Kriterien erfüllt werden. 8226 Durchführen der nichtlinearen Regression und Kurvenanpassung auf dem Solver mit der Solver8217s GRG Nichtlinearen Lösungsmethode. 8226 Wie zu lösen, die 8220Cutting Stock Problem8221 konfrontiert von vielen Herstellern, die versuchen, die optimale Möglichkeit, Stücke von Material zu reduzieren, um Abfälle zu minimieren und gleichzeitig zufriedenstellende Kundenaufträge zu bestimmen. 8226 Portfoliooptimierung zur Maximierung der Rendite oder Minimierung des Risikos. 8226 Risikokapitalanlageauswahl unter Verwendung der Solver8217s-Binär-Einschränkung zur Maximierung des Netto-Barwertes ausgewählter Cashflows im Jahr 0. Durch die geschickte Verwendung der If-Then-Else-Aussagen ist dies ein einfaches Problem. 8226 Verwendung von Solver zur Minimierung der Gesamtkosten für den Einkauf und Versand von Waren von mehreren Lieferanten an mehrere Standorte. 8226 So optimieren Sie die Auswahl der verschiedenen Produktionsmaschinen, um Kosten bei der Erfüllung einer Bestellung zu minimieren. 8226 Die optimale Zuteilung eines Marketingbudgets, um die größtmögliche Reichweite und Häufigkeit oder Anzahl der eingehenden Leads zu den niedrigsten Kosten zu erzielen. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver verfügt über vollständige Anleitungen und zahlreiche Tipps zu allen Aspekten des Betriebs des Excel Solver. You8217ll vollständig verstehen die Berichte und wissen genau, wie tweek alle Solver8217s Einstellungen für die gesamte benutzerdefinierte Verwendung. 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In anderen Worten, wenn jede Excel-Master-Serie eManual, die Sie hier gekauft haben, bietet keine Anweisungen, die CRYSTAL KLAR und einfach zu verstehen sind, erhalten Sie alle Ihre Geld zurück sofort und halten Sie die eManual. Garantiert Für alle, die mit dem Excel Solver schnell arbeiten möchten, ist dies das Buch für Sie. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver ist ein 200-seitiges. pdf e-Handbuch der einfachen dennoch gründlichen Erklärungen auf, wie man den Excel-Löser benutzt, um today8217s am allgemeinsten Optimierungsprobleme zu lösen. Mit Screenshots, die mit einfach zu befolgenden Anweisungen gekoppelt sind, vereinfacht dieses Buch viele schwierige Optimierungsprobleme und macht Sie zum Meister des Excel Solver fast sofort. Hier sind nur einige der Lösungs-Optimierungsprobleme, die mit einfach zu verstehenden Anweisungen und Screenshots in diesem E-Handbuch vollständig gelöst werden: 8226 Das berühmte 8220Traveling Salesman8221 Problem mit Solver8217s Alldifferent Einschränkung 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 Das bekannte 8220Knapsack-Problem8221, das zeigt, wie die Nutzung von begrenztem Platz optimiert wird, während zahlreiche andere Kriterien erfüllt werden. 8226 Durchführen der nichtlinearen Regression und Kurvenanpassung auf dem Solver mit der Solver8217s GRG Nichtlinearen Lösungsmethode. 8226 Wie zu lösen, die 8220Cutting Stock Problem8221 konfrontiert von vielen Herstellern, die versuchen, die optimale Möglichkeit, Stücke von Material zu reduzieren, um Abfälle zu minimieren und gleichzeitig zufriedenstellende Kundenaufträge zu bestimmen. 8226 Portfoliooptimierung zur Maximierung der Rendite oder Minimierung des Risikos. 8226 Risikokapitalanlageauswahl unter Verwendung der Solver8217s-Binär-Einschränkung zur Maximierung des Netto-Barwertes ausgewählter Cashflows im Jahr 0. Durch die geschickte Verwendung der If-Then-Else-Aussagen ist dies ein einfaches Problem. 8226 Verwendung von Solver zur Minimierung der Gesamtkosten für den Einkauf und Versand von Waren von mehreren Lieferanten an mehrere Standorte. 8226 So optimieren Sie die Auswahl der verschiedenen Produktionsmaschinen, um Kosten bei der Erfüllung einer Bestellung zu minimieren. 8226 Die optimale Zuteilung eines Marketingbudgets, um die größtmögliche Reichweite und Häufigkeit oder Anzahl der eingehenden Leads zu den niedrigsten Kosten zu erzielen. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver verfügt über vollständige Anleitungen und zahlreiche Tipps zu allen Aspekten des Betriebs des Excel Solver. You8217ll vollständig verstehen die Berichte und wissen genau, wie tweek alle Solver8217s Einstellungen für die gesamte benutzerdefinierte Verwendung. Dieses e-Handbuch bietet auch viele Insider-Tipps und Anleitung für die Einrichtung des Modells in Excel, so dass es so einfach und intuitiv wie möglich zu arbeiten. Alle Optimierungsprobleme in diesem Buch werden Schritt für Schritt durch einen 6-stufigen Prozess gelöst, der jedes Mal funktioniert. Neben detaillierten Screenshots und leicht verständlichen Erklärungen, wie man jedes Optimierungsproblem im Buch lösen kann, wird ein Link zum Herunterladen einer Excel-Arbeitsmappe bereitgestellt, bei der alle Probleme genau so gelöst sind, wie sie in diesem E-Handbuch enthalten sind. Schritt-für-Schritt-Optimierung Mit Excel Solver ist genau das e-Handbuch, das Sie benötigen, wenn Sie auf einem fortgeschrittenen Niveau mit dem Excel Solver schnell optimieren möchten. Es ist ein Full-Easy-To-Follow MBA-Kurs in Business-Statistik Sofort, absolut, ohne Fragen-gefragt, Geld-zurück-Garantie Wenn nicht TOTAL, 100 Zufrieden. 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Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e-manual: 8226 The famous 8220Traveling Salesman8221 problem using Solver8217s Alldifferent constraint and the Solver8217s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers. 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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