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 zu den tatsächlichen Datenpunkten. Erstellen eines gewichteten gleitenden Mittelwertes in 3 Schritten Überblick über den gleitenden Durchschnitt Der gleitende Durchschnitt ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um kurzfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten auszugleichen Um längerfristige Trends oder Zyklen leichter erkennen zu können. 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. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel bereitstellt, ist wie folgt: Gewichtete Moving Average Points im gewichteten gleitenden Durchschnitt stellen ebenfalls einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden dar. Der gewichtete gleitende Durchschnitt bezieht sich auf eine unterschiedliche Gewichtung auf bestimmte vorhergehende Perioden, oft werden die jüngeren Perioden größeres Gewicht gegeben. Dieser Blog-Artikel liefert eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel. Exponential Moving Average Punkte im exponentiellen gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden dar. 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 früherer Perioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt aufweist. Eine Verknüpfung zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel bereitstellt, ist wie folgt: Im folgenden wird der dreistufige Prozess zum Erstellen eines gewichteten gleitenden Durchschnitts von Zeitreihendaten in Excel beschrieben: Schritt 1 8211 Diagramm der ursprünglichen Daten in einem Zeitreihen-Diagramm Das Liniendiagramm ist das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihen-Daten 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 Sie den gewichteten gleitenden Durchschnitt mit Formeln in Excel Excel bietet nicht das Tool "Gleitender Durchschnitt" im Datenanalyse-Menü an, damit die Formeln vorliegen müssen Manuell aufgebaut. In diesem Fall wird ein 2-Intervall-gewichteter gleitender Durchschnitt durch Anwenden eines Gewichts von 2 auf die jüngste Periode und eines Gewichts von 1 auf die vorherige Periode erzeugt. Die Formel in Zelle E5 kann bis Zelle E17 kopiert werden. Schritt 3 8211 Hinzufügen der gewichteten gleitenden Durchschnittsreihe 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 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 Mittelreihe wird hinzugefügt, indem das Dialogfeld Edit-Serie wie folgt ergänzt wird: Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält, und das 2-Intervall-gewichtete gleitende Mittel wird wie folgt dargestellt. 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 3-Intervall gleitender Durchschnitt kann erstellt werden und auf dem Diagramm mit fast dem gleichen Verfahren wie folgt platziert werden. Beachten Sie, dass der jüngsten Periode das Gewicht von 3 zugewiesen wird, der Zeitraum vor dem zugewiesen und das Gewicht von 2, und der Zeitraum vor, dem ein Gewicht von 1 zugewiesen wird. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das das Original enthält Zeit-Linie der Verkaufsdaten zusammen mit der 2-Intervall-Serie. 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: Wie erwartet, tritt ein etwas mehr Glättung mit dem gewichteten 3-Intervall-gleitenden Durchschnitt auf als mit dem gewichteten 2-Intervall-gleitenden Durchschnitt. Zum Vergleich wird ein 6-Intervall gewichteter gleitender Durchschnitt berechnet und dem Diagramm auf die gleiche Weise wie folgt hinzugefügt. Man beachte, daß die zunehmend abnehmenden Gewichte, die als Perioden zugeordnet sind, in der Vergangenheit entfernter werden. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten zusammen mit der 2- und 3-Intervall-Reihe 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 Durchschnittsreihe wird hinzugefügt, indem das Dialogfeld Edit-Serie wie folgt ergänzt wird: Wie erwartet, ist der 6-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt signifikant glatter als die gewichteten 2 oder 3-gewichteten gleitenden Mittelwerte. Ein glatterer Graph paßt genau auf eine gerade Linie. Analysieren der Prognosegenauigkeit Die beiden Komponenten der Prognosegenauigkeit sind die folgenden: Prognosevorhersage 8211 Die Tendenz einer Prognose, konstant 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 gibt 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 folgender 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. Berechnung von Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die gewichtete Moving Average Bias werden MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel berechnet, um die gewichteten 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervalle zu bewerten 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 dann die Summe dann wie folgt berechnet werden: Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Es werden nun dieselben Berechnungen durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 3-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Es werden die gleichen Berechnungen durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 6-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE werden für die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-gewichteten Bewegungsdurchschnitte wie folgt zusammengefasst. Der 2-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt ist das Modell, das am ehesten an die tatsächlichen Daten passt, wie es erwartet wird. 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. 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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 Durchführung einer nichtlinearen Regression und Kurvenanpassung auf dem Solver mit dem Solver8217s GRG Nichtlinearen Lösungsverfahren. 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. 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. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page. pdf e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today8217s most widely known optimization problems. Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. 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. 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In todays tutorial, we will discuss two basic techniques to calculate moving average in Excel. What is moving average Generally speaking, moving average (also referred to as rolling average . running average or moving mean ) can be defined as a series of averages for different subsets of the same data set. It is frequently used in statistics, seasonally-adjusted economic and weather forecasting to understand underlying trends. In stock trading, moving average is an indicator that shows the average value of a security over a given period of time. In business, its a common practice to calculate a moving average of sales for the last 3 months to determine the recent trend. For example, the moving average of three-month temperatures can be calculated by taking the average of temperatures from January to March, then the average of temperatures from February to April, then of March to May, and so on. There exist different types of moving average such as simple (also known as arithmetic), exponential, variable, triangular, and weighted. In this tutorial, we will be looking into the most commonly used simple moving average . Calculating simple moving average in Excel Overall, there are two ways to get a simple moving average in Excel - by using formulas and trendline options. The following examples demonstrate both techniques. Example 1. Calculate moving average for a certain time period A simple moving average can be calculated in no time with the AVERAGE function. Supposing you have a list of average monthly temperatures in column B, and you want to find a moving average for 3 months (as shown in the image above). Write a usual AVERAGE formula for the first 3 values and input it in the row corresponding to the 3 rd value from the top (cell C4 in this example), and then copy the formula down to other cells in the column: You can fix the column with an absolute reference (like B2) if you want to, but be sure to use relative row references (without the sign) so that the formula adjusts properly for other cells. Remembering that an average is computed by adding up values and then dividing the sum by the number of values to be averaged, you can verify the result by using the SUM formula: Example 2. Get moving average for a the last N days weeks months years in a column Supposing you have a list of data, e. g. sale figures or stock quotes, and you want to know the average of the last 3 months at any point of time. For this, you need a formula that will recalculate the average as soon as you enter a value for the next month. What Excel function is capable of doing this The good old AVERAGE in combination with OFFSET and COUNT. AVERAGE(OFFSET( first cell . COUNT( entire range )- N ,0, N ,1)) Where N is the number of the last days weeks months years to include in the average. Not sure how to use this moving average formula in your Excel worksheets The following example will make things clearer. Assuming that the values to average are in column B beginning in row 2, the formula would be as follows: And now, lets try to understand what this Excel moving average formula is actually doing. Die COUNT-Funktion COUNT (B2: B100) zählt, wie viele Werte bereits in Spalte B eingegeben sind. Wir zählen in B2, da Zeile 1 der Spaltenkopf ist. The OFFSET function takes cell B2 (the 1 st argument) as the starting point, and offsets the count (the value returned by the COUNT function) by moving 3 rows up (-3 in the 2 nd argument). Als Ergebnis gibt er die Summe der Werte in einem Bereich zurück, der aus 3 Zeilen (3 im 4. Argument) und 1 Spalte (1 im letzten Argument) besteht, was die letzten 3 Monate ist, die wir wollen. Finally, the returned sum is passed to the AVERAGE function to calculate the moving average. Tip. If you are working with continuously updatable worksheets where new rows are likely to be added in the future, be sure to supply a sufficient number of rows to the COUNT function to accommodate potential new entries. Its not a problem if you include more rows than actually needed as long as you have the first cell right, the COUNT function will discard all empty rows anyway. As you probably noticed, the table in this example contains data for only 12 months, and yet the range B2:B100 is supplied to COUNT, just to be on the save side :) Example 3. Get moving average for the last N values in a row If you want to calculate a moving average for the last N days, months, years, etc. in the same row, you can adjust the Offset formula in this way: Supposing B2 is the first number in the row, and you want to include the last 3 numbers in the average, the formula takes the following shape: Creating an Excel moving average chart If you have already created a chart for your data, adding a moving average trendline for that chart is a matter of seconds. For this, we are going to use Excel Trendline feature and the detailed steps follow below. For this example, Ive created a 2-D column chart ( Insert tab gt Charts group ) for our sales data: And now, we want to visualize the moving average for 3 months. In Excel 2010 and Excel 2007, go to Layout gt Trendline gt More Trendline Options . Tip. If you do not need to specify the details such as the moving average interval or names, you can click Design gt Add Chart Element gt Trendline gt Moving Average for the immediate result. The Format Trendline pane will open on the right-hand side of your worksheet in Excel 2013, and the corresponding dialog box will pop up in Excel 2010 and 2007.To refine your chat, you can switch to the Fill amp Line or Effects tab on the Format Trendline pane and play with different options such as line type, color, width, etc. For powerful data analysis, you may want to add a few moving average trendlines with different time intervals to see how the trend evolves. The following screenshot shows the 2-month (green) and 3-month (brick red) moving average trendlines: Well, thats all about calculating moving average in Excel. The sample worksheet with the moving average formulas and trendline is available for download - Moving Average spreadsheet. I thank you for reading and look forward to seeing you next week You may also be interested in: Your example 3 above (Get moving average for the last N values in a row) worked perfectly for me if the whole row contains numbers. Im doing this for my golf league where we use a 4 week rolling average. Manchmal fehlen die Golfer also statt einer Punktzahl, werde ich ABS (Text) in die Zelle legen. I still want the formula to look for the last 4 scores and not count the ABS either in the numerator or in the denominator. How do I modify the formula to accomplish this Yes, I did notice if cells were empty the calculations were incorrect. In my situation I am tracking over 52 weeks. Even if the last 52 weeks contained data, the calculation was incorrect if any cell prior to the 52 weeks was blank. Im, das versucht, eine Formel herzustellen, um den gleitenden Durchschnitt für 3 Periode zu erhalten, schätzen, wenn Sie pls helfen können. Date Product Price 1012016 A 1.00 1012016 B 5.00 1012016 C 10.00 1022016 A 1.50 1022016 B 6.00 1022016 C 11.00 1032016 A 2.00 1032016 B 15.00 1032016 C 20.00 1042016 A 4.00 1042016 B 20.00 1042016 C 40.00 1052016 A 0.50 1052016 B 3.00 1052016 C 5.00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 Hi, I am impressed with the vast knowledge and the concise and effective instruction you provide. I too have a query which I hope you can lend your talent with a solution as well. I have a column A of 50 (weekly) interval dates. I have a column B next to it with planned production average by week to complete target of 700 widgets (70050). In the next column I sum my weekly increments to date (100 for example) and recalculate my remaining qty forecast avg per remaining weeks (ex 700-10030). I would like to replot weekly a graph starting with the current week (not the beginning x axis date of the chart), with the summed amount (100) so that my starting point is the current week plus the remaining avgweek (20), and end the linear graph at end of week 30 and y point of 700. The variables of identifying the correct cell date in column A and ending at goal 700 with an automatic update from todays date, is confounding me. Could you help please with a formula (Ive been trying IF logic with Today and just not solving it.) Thank you Please help with the correct formula to calculate the sum of hours entered on a moving 7 day period. For example. I need to know how much overtime is worked by an individual over a rolling 7 day period calculated from the beginning of the year to the end of the year. The total amount of hrs worked must update for the 7 rolling days as I enter the overtime hours in on a daily basis Thank you
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