لا يتطلب التنبؤ بأرباح الشركات خلال الأشهر المقبلة بالضرورة برامج إحصائية معقدة أو معادلات انحدار يدوية. بفضل المصفوفات الديناميكية الحديثة في برنامج Excel لإصدارات Microsoft 365 و Excel 2021 أو الإصدارات الأحدث، تتيح دالة TREND في Excel إدخال صيغة واحدة في خلية واحدة لتوقع إيرادات أشهر مقبلة على الفور.
وبحسب الكاتبة Ada في موقع MakeUseOf، فإن توفر أرقام إيرادات تغطي فترة زمنية كافية ومستمرة يكفي تماماً للبدء في استخدام هذه الدالة.
توقع الإيرادات باستخدام دالة TREND
تعتمد دالة TREND على الانحدار الخطي لتحديد العلاقة بين النتيجة أو المقياس المراد توقعه والعوامل المؤثرة فيه. وبعبارة مبسطة، توجد الدالة خطاً مستقيماً يناسب البيانات الحالية بأفضل شكل باستخدام المعادلة y = mx + b.
في هذه المعادلة، يمثل y المتغير التابع (مثل الإيرادات أو الأسعار أو الدرجات أو النفقات)، ويمثل x المتغير المستقل (مثل الوقت أو الإنفاق الإعلاني أو ساعات الدراسة أو المسافة المقطوعة)، بينما يمثل m الميل، ويمثل b نقطة التقاطع.
بمجرد تحديد هذه العلاقة، يستطيع Excel تقدير قيم جديدة للمتغير التابع - مثل الإيرادات المستقبلية - بناءً على قيم جديدة للمتغير المستقل مثل الأشهر القادمة. على سبيل المثال، عند وجود بيانات مبيعات لمدة 24 شهراً يمتد جدولها الزمني في النطاق A2:A25 وأرقام الإيرادات المقابلة في B2:B25، مع إدراج الأشهر الاثني عشر المقبلة المراد توقعها في A26:A37، يمكن كتابة الصيغة التالية في الخلية B26:
=TREND(B2:B25,A2:A25,A26:A37)عند استخدام Excel for Microsoft 365 أو Excel 2021 أو إصدار أحدث، يكفي الضغط على مفتاح Enter لتوزع الصيغة تلقائياً اثني عشر رقماً متوقعاً في الخلايا الفارغة أسفلها. أما في إصدارات Excel الأقدم التي لا تدعم المصفوفات الديناميكية، فقد يحتاج المستخدم إلى تحديد خلايا الإخراج الاثنتي عشرة كلها قبل إدخال الصيغة ثم تأكيدها باستخدام اختصار لوحة المفاتيح Ctrl+Shift+Enter.
وتتبع وسائط الدالة النمط المباشر التالي:
| الوسيطة | الوصف |
|---|---|
| Known_y's | الوسيطة الأولى الإلزامية، وتتضمن أرقام الإيرادات الحالية. |
| Known_x's | الوسيطة الثانية الاختيارية، وتتضمن قيم الجدول الزمني المقابلة مثل الأشهر. وفي حال إغفالها، يفترض Excel فترات متسلسلة باستخدام المصفوفة {1, 2, 3, …}. |
| New_x's | الوسيطة الثالثة الاختيارية، وتتضمن قيم المتغير المستقل المراد توقع إيرادات جديدة لها (مثل الأشهر في A26:A37). وإذا تُركت فارغة، يستخدم البرنامج قيم known_x's لحساب الاتجاه. |
| Const | الوسيطة الأخيرة وتقبل القيمة TRUE أو FALSE لتحديد ما إذا كان Excel سيحسب نقطة التقاطع بشكل طبيعي أم سيجبرها على الصفر. ويمكن تركها لحساب التقاطع بناءً على البيانات الحالية. |
أخطاء شائعة عند استخدام دالة TREND
رغم سهولة تشغيل دالة TREND، تشير Ada إلى أن بعض الأخطاء البسيطة قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة:
- عكس ترتيب الوسائط: تتطلب الدالة إدخال قيم known_y (الإيرادات التاريخية) أولاً، ثم قيم known_x (الجدول الزمني) ثانياً. يؤدي التبديل بينهما إلى معاملة الجدول الزمني كمتغير تابع والإيرادات كمتغير مستقل، مما ينتج نتائج غير واقعية، وهو خطأ شائع لمن اعتادوا استخدام دالة FORECAST.LINEAR التي تتبع ترتيباً مختلفاً.
- البيانات غير المكتملة أو غير المتسقة: لا تتخطى دالة TREND القيم المفقودة تلقائياً؛ لذا يجب فحص نطاق الإيرادات التاريخية وتنظيفه من الخلايا الفارغة والأخطاء والفترات المفقودة قبل التوقع، وإلا فقد تُرجع الصيغة أخطاء Excel شائعة أو تبني التوقعات على بيانات لا تعكس تاريخ المبيعات بدقة.
- عدم تطابق تسلسل الأشهر: يجب أن يعكس الجدول الزمني التسلسل الفعلي للأشهر. فإذا غطت المبيعات أشهر يناير وفبراير ومارس ومايو، فإن معاملتها كأربعة أشهر متتالية يتجاهل غياب شهر أبريل ويشوه التوقعات (إلا إذا لم تكن هناك مبيعات في أبريل أصلاً). ويساعد استخدام تواريخ Excel الفعلية أو أرقام فترات متسقة على مراعاة الفواصل الزمنية الصحيحة.
- استخدام نطاقات خلايا غير متجاورة: قد يؤدي تحديد خلايا منفردة مثل
B2وB4وB12بدلاً من نطاق متصل مثلB2:B12إلى مشكلات عند تمريرها كوسيطة واحدة؛ لذا يجب الالتزام بنطاقات متصلة للإيرادات والجدول الزمني والفترات المستقبلية. - افتراض دقة الأرقام تلقائياً: ينبغي تمثيل المبيعات التاريخية والأرقام المتوقعة في رسم بياني ومقارنتها بخط اتجاه خطي. وإذا أظهرت المعادلة المعروضة على الرسم البياني قيماً مختلفة قليلاً، فيجب التحقق من الدقة العشرية؛ إذ يحسب Excel دالة TREND بدقته الأساسية، بينما قد تقرّب معادلات الرسم البياني قيم الميل والتقاطع المعروضة.
متى تستخدم دالة TREND ومتى تبحث عن بديل؟
تعمل دالة TREND بأفضل شكل عندما تتبع الإيرادات التاريخية مساراً صعودياً أو هبوطياً متسقاً إلى حد معقول. أما إذا كانت الإيرادات تقفز في المواسم والاحتفالات أو تتراجع في فترات الركود أو تتقلب من شهر لآخر، فقد لا يلتقط الخط المستقيم هذه الأنماط بدقة ويفوّت تغيرات مهمة في دورة المبيعات المعتادة.
وعندما يتسارع نمو الإيرادات أو يتباطأ بمرور الوقت، يمكن استكشاف الانحدار متعدد الحدود لنمذجة العلاقات المنحنية عبر تزويد known_x's بأعمدة توقع متعددة، مثل الوقت وقواه الأسية {(x), (x^2), and (x^3)}. وللأنماط الموسمية التي لا يلتقطها الاتجاه الخطي الأساسي، قد تكون ميزة ورقة التوقع (Forecast Sheet) - وهي إحدى ميزات الذكاء الاصطناعي الأقل شهرة في Excel - أو طرق التوقع الأخرى للسلاسل الزمنية أكثر ملاءمة لمراعاة التقلبات المتكررة.
كذلك يجب الانتباه لأشهر الإيرادات غير الاعتيادية؛ إذ يمكن لطلبية ضخمة لمرة واحدة أو تراجع استثنائي أن يسحب خط الاتجاه بعيداً عن الأداء المعتاد، لا سيما مع محدودية البيانات التاريخية. وينبغي فحص هذه القيم المتطرفة قبل السماح لها بالتأثير في التوقعات، لأنها قد تمثل ظروفاً استثنائية لا يرجح تكرارها.
بناء نقطة انطلاق عملية لتخطيط الإيرادات
توفر دالة TREND في Excel الوقت وتمنح المستخدمين نقطة انطلاق عملية لتخطيط الإيرادات. ورغم أنها لا تستطيع احتساب دخول منافس جديد أو تغيير قادم في الأسعار أو تحول في طلب العملاء، فإنها تقدم توقعاً أساسياً يمكن البناء عليه.
ومن خلال إدخال الوسائط بالترتيب الصحيح، والحفاظ على اتساق نطاقات البيانات، والتحقق من اتباع المبيعات لاتجاه خطي، ومطابقة النتائج مع خطوط الاتجاه في الرسوم البيانية، يمكن إعداد توقعات إيرادات مفيدة انطلاقاً من بيانات المبيعات الحالية.
كُتب هذا المقال بالذكاء الاصطناعي اعتماداً على ما نشره: makeuseof.com.
