Previsão e Tendência Quando você adiciona uma linha de tendência a um gráfico do Excel, o Excel pode exibir a equação em um gráfico (veja abaixo). Você pode usar esta equação para calcular as vendas futuras. A função PREVISÃO e TREND dá exatamente o mesmo resultado. Explicação: O Excel usa o método de mínimos quadrados para encontrar uma linha que melhor se ajuste aos pontos. O valor R-squared é igual a 0.9295, o que é um bom ajuste. Quanto mais perto de 1, melhor a linha se encaixa nos dados. 1. Use a equação para calcular as vendas futuras. 2. Use a função PREVISÃO para calcular as vendas futuras. Nota: quando arrastamos a função PREVISÃO para baixo, as referências absolutas (B2: B11 e A2: A11) permanecem iguais, enquanto a referência relativa (A12) muda para A13 e A14. 3. Se você preferir usar uma fórmula de matriz, use a função TREND para calcular as vendas futuras. Nota: primeiro, selecione o intervalo E12: E14. Em seguida, digite TREND (B2: B11, A2: A11, A12: A14). Concluir pressionando CTRL SHIFT ENTER. A barra de fórmulas indica que esta é uma fórmula de matriz, encerrando-a em chaves curly. Para excluir esta fórmula de matriz, selecione o intervalo E12: E14 e pressione Delete. Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Introdução de Previsão Média Mínima. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução útil a algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para a sua segunda pontuação de teste O que você acha que seu professor prevê para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para a próxima pontuação do teste Independentemente de Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você se sobreestimar e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados e desinteressados vão Preveja que você obtenha seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Ele vai ter outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E wessging wagging a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Quantas dessas estimativas são, na verdade, as previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua mente gostaram de irritá-lo e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89. Todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã, chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque nós os usaremos na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as predições quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados m mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer quotpast predictionsquot, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro que desejar. Função MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Histórico de acumulação de acumulação (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na aula. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte. Crear uma movimentação simples Este é um dos seguintes três artigos sobre Análise de séries temporais no Excel Visão geral da média móvel A média móvel É uma técnica estatística utilizada para suavizar flutuações de curto prazo em uma série de dados, a fim de reconhecer mais facilmente tendências ou ciclos de longo prazo. A média móvel às vezes é referida como uma média móvel ou uma média de corrida. Uma média móvel é uma série de números, cada uma das quais representa a média de um intervalo de número especificado de períodos anteriores. Quanto maior o intervalo, mais suavização ocorre. Quanto menor o intervalo, mais a média móvel se assemelha à série de dados real. As médias móveis executam as seguintes três funções: Suavizando os dados, o que significa melhorar o ajuste dos dados em uma linha. Reduzindo o efeito da variação temporária e do ruído aleatório. Destaque outliers acima ou abaixo da tendência. A média móvel é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas na indústria para identificar tendências de dados. Por exemplo, os gerentes de vendas geralmente vêem as médias móveis de três meses dos dados de vendas. O artigo irá comparar uma média móvel de dois meses, três meses e seis meses dos mesmos dados de venda. A média móvel é usada com bastante freqüência na análise técnica de dados financeiros, como retorno de estoque e economia, para localizar tendências em séries temporais macroeconômicas, como o emprego. Há uma série de variações da média móvel. Os mais comumente empregados são a média móvel simples, a média móvel ponderada e a média móvel exponencial. A realização de cada uma dessas técnicas no Excel será abordada em detalhes em artigos separados neste blog. Aqui está uma breve visão geral de cada uma dessas três técnicas. Média móvel simples Cada ponto em uma média móvel simples é a média de um número especificado de períodos anteriores. Este artigo do blog fornecerá uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel. Os Pontos Médicos Variáveis Ponderados na média móvel ponderada também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. A média móvel ponderada aplica uma ponderação diferente a certos períodos anteriores com bastante freqüência, os períodos mais recentes recebem maior peso. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel é o seguinte: Os pontos médios móveis exponenciais na média móvel exponencial também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. Suavização exponencial aplica fatores de ponderação a períodos anteriores que diminuem exponencialmente, nunca atingindo zero. Como resultado, o alisamento exponencial leva em consideração todos os períodos anteriores em vez de um número designado de períodos anteriores que a média móvel ponderada faz. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel é o seguinte: O seguinte descreve o processo em 3 etapas de criação de uma média móvel simples de dados de séries temporais no Excel Etapa 1 8211 Gráfico Os dados originais em um gráfico de séries temporais O gráfico de linhas é o gráfico de Excel mais usado para representar dados de séries temporais. Um exemplo de um gráfico do Excel usado para plotar 13 períodos de dados de vendas é mostrado da seguinte maneira: Etapa 2 8211 Criar a média móvel no Excel O Excel fornece a ferramenta Moeda em movimento no menu Análise de dados. A ferramenta Mover em Movimento cria uma média móvel simples de uma série de dados. A caixa de diálogo Media móvel deve ser preenchida da seguinte forma para criar uma média móvel dos 2 períodos de dados anteriores para cada ponto de dados. A saída da média móvel de 2 períodos é mostrada da seguinte maneira, juntamente com as fórmulas que foram usadas para calcular o valor de cada ponto na média móvel. Passo 3 8211 Adicionar a Série Média em Movimento ao Gráfico Estes dados agora devem ser adicionados ao gráfico que contém a linha de tempo original de dados de vendas. Os dados simplesmente serão adicionados como uma série de dados mais no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu aparecerá. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada completando a caixa de diálogo Edit Series da seguinte maneira: O gráfico que contém as séries de dados originais e a média móvel simples de 2 intervalos de dados8217s são mostrados da seguinte forma. Observe que a linha média móvel é um pouco mais suave e os desvios de dados brutos 8217 acima e abaixo da linha de tendência são muito mais evidentes. A tendência geral agora é muito mais evidente também. Uma média móvel de 3 intervalos pode ser criada e colocada no gráfico usando o mesmo procedimento da seguinte maneira: É interessante notar que a média móvel simples de 2 intervalos cria um gráfico mais suave do que a média móvel simples de 3 intervalos. Neste caso, a média móvel simples de 2 intervalos pode ser mais desejável do que a média móvel de 3 intervalos. Para comparação, uma média móvel simples de 6 intervalos será calculada e adicionada ao gráfico da mesma maneira da seguinte maneira: conforme esperado, a média móvel simples de 6 intervalos é significativamente mais suave do que as médias móveis simples de 2 ou 3 intervalos. Um gráfico mais suave é mais adequado para uma linha reta. Analisando a precisão da previsão A precisão pode ser descrita como a bondade de ajuste. Os dois componentes da precisão da previsão são os seguintes: Previsão Bias 8211 A tendência de uma previsão seja consistentemente maior ou menor do que os valores reais de uma série temporal. O preconceito de previsão é a soma de todos os erros divididos pelo número de períodos da seguinte forma: um viés positivo indica uma tendência a subestimar. Um viés negativo indica uma tendência a sobrepreender. O viés não mede a precisão porque os erros positivos e negativos se cancelam mutuamente. Erro de previsão 8211 A diferença entre os valores reais de uma série de tempo e os valores previstos da previsão. As medidas mais comuns de erro de previsão são as seguintes: MAD 8211 Desvio médio absoluto MAD calcula o valor absoluto médio do erro e é calculado com a seguinte fórmula: a média dos valores absolutos dos erros elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos. Quanto menor for o MAD, melhor será o modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE é uma medida popular de erro que elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os quadrados do erro com a seguinte fórmula: termos de erro grandes tendem a exagerar MSE porque os termos de erro são todos ao quadrado. RMSE (Root Square Mean) reduz esse problema tomando a raiz quadrada do MSE. MAPE 8211 Mean Absolute Percentagem de erro MAPE também elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os valores absolutos dos termos de erro. O MAPE calcula a soma dos termos de erro percentual com a seguinte fórmula: ao somar porcentagem de termos de erro, o MAPE pode ser usado para comparar modelos de previsão que usam diferentes escalas de medida. Cálculo de Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE no Excel Para o Bias Médio Mínimo Simultâneo, MAD, MSE, RMSE e MAPE serão calculados no Excel para avaliar o movimento simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos Previsão média obtida neste artigo e mostrada da seguinte forma: O primeiro passo é calcular E t. E t 2. E t, E t Y t-act. E, em seguida, sumá-los da seguinte maneira: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 3 intervalos. Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 6 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE são resumidos para as médias móveis simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos como segue. A média móvel simples de 3 intervalos é o modelo que mais se adapta aos dados reais. 160 Excel Master Series Blog Directory Tópicos estatísticos e artigos em cada tópico Para quem quer estar operando em um nível alto com o Excel Solver rapidamente, este é o livro para você. Otimização passo-a-passo com o Excel Solver é um e-manual de 200 páginas. pdf de explicações simples e completas sobre como usar o Excel Solver para resolver os problemas de otimização mais conhecidos de today8217s. Carregado com capturas de tela que são acopladas com instruções fáceis de seguir, este livro simplificará muitos problemas de otimização difíceis e o tornará um mestre do Excel Solver quase imediatamente. Aqui estão apenas alguns dos problemas de otimização do Solver que são resolvidos completamente com instruções e capturas de tela simples neste e-manual: 8226 O famoso problema do 8220Traveling Salesman8221 usando a restrição Alldifferent do Solver8217 e o método evolutivo Solver8217s para encontrar o caminho mais curto para Alcançar todos os clientes. Isso também fornece um uso avançado da função INDEX do Excel. 8226 O bem conhecido 8220Knapsack Problem8221 que mostra como otimizar o uso de espaço limitado enquanto satisfaz muitos outros critérios. 8226 Como realizar regressão não linear e ajuste de curva no Solver usando o método de resolução não-linear GRG Solver8217s. 8226 Como resolver o 8220Cutting Stock Problem8221 enfrentado por muitas empresas de fabricação que estão tentando determinar a maneira ideal de cortar folhas de material para minimizar o desperdício enquanto satisfaça os pedidos dos clientes. 8226 Otimização de portfólio para maximizar o retorno ou minimizar o risco. 8226 Seleção de investimento em capital de risco usando a restrição binária Solver8217s para maximizar o Valor Presente Líquido dos fluxos de caixa selecionados no ano 0. O uso inteligente das instruções If-Then-Else torna este um problema simples. 8226 Como usar o Solver para minimizar o custo total de compra e envio de produtos de vários fornecedores para vários locais. 8226 Como otimizar a seleção de diferentes máquinas de produção para minimizar custos enquanto cumprem um pedido. 8226 Como otimizar o orçamento de marketing para gerar o maior alcance e freqüência ou número de leads de entrada ao menor custo. Otimização passo-a-passo com o Excel O Solver possui instruções completas e inúmeras dicas sobre todos os aspectos do funcionamento do Excel Solver. Você realmente entende os relatórios e sabe exatamente como fazer duas semanas para todas as configurações do Solver8217s para uso personalizado total. Este e-manual também fornece muitos conselhos e orientações internas sobre como configurar o modelo no Excel para que seja tão simples e intuitivo quanto possível. Todos os problemas de otimização neste livro são resolvidos passo a passo usando um processo de 6 etapas que funciona de cada vez. Além de capturas de tela detalhadas e explicações fáceis de seguir sobre como resolver todos os problemas de otimização no livro, é fornecido um link para baixar uma pasta de trabalho do Excel que tenha todos os problemas concluídos exatamente como estão neste e-manual. Otimização passo-a-passo Com o Excel Solver é exatamente o e-manual que você precisa, se você quiser estar otimizando em um nível avançado com o Excel Solver rapidamente. Para quem quiser estar a funcionar em um nível elevado com o Excel Solver rapidamente, este é o livro para você. Otimização passo-a-passo com o Excel Solver é um e-manual de 200 páginas. pdf de explicações simples e completas sobre como usar o Excel Solver para resolver os problemas de otimização mais conhecidos de today8217s. 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Isso também fornece um uso avançado da função INDEX do Excel. 8226 O bem conhecido 8220Knapsack Problem8221 que mostra como otimizar o uso de espaço limitado enquanto satisfaz muitos outros critérios. 8226 Como realizar regressão não linear e ajuste de curva no Solver usando o método de resolução não-linear GRG Solver8217s. 8226 Como resolver o 8220Cutting Stock Problem8221 enfrentado por muitas empresas de fabricação que estão tentando determinar a maneira ideal de cortar folhas de material para minimizar o desperdício enquanto satisfaça as ordens dos clientes. 8226 Otimização de portfólio para maximizar o retorno ou minimizar o risco. 8226 Seleção de investimento de capital de risco usando a restrição binária Solver8217s para maximizar o Valor Presente Líquido dos fluxos de caixa selecionados no ano 0. O uso inteligente das instruções If-Then-Else torna este um problema simples. 8226 Como usar o Solver para minimizar o custo total de compra e envio de produtos de vários fornecedores para vários locais. 8226 Como otimizar a seleção de diferentes máquinas de produção para minimizar custos enquanto cumprem um pedido. 8226 Como otimizar o orçamento de marketing para gerar o maior alcance e freqüência ou número de leads de entrada ao menor custo. Otimização passo-a-passo com o Excel O Solver possui instruções completas e inúmeras dicas sobre todos os aspectos do funcionamento do Excel Solver. Você realmente entende os relatórios e sabe exatamente como fazer duas semanas para todas as configurações do Solver8217s para uso personalizado total. Este e-manual também fornece muitos conselhos e orientações internas sobre como configurar o modelo no Excel para que seja tão simples e intuitivo quanto possível. Todos os problemas de otimização neste livro são resolvidos passo a passo usando um processo de 6 etapas que funciona de cada vez. Além de capturas de tela detalhadas e explicações fáceis de seguir sobre como resolver todos os problemas de otimização no livro, é fornecido um link para baixar uma pasta de trabalho do Excel que tenha todos os problemas concluídos exatamente como estão neste e-manual. Otimização passo-a-passo com o Excel Solver é exatamente o e-manual que você precisa, se você quiser estar otimizando em um nível avançado com o Excel Solver rapidamente. É um curso de MBA completo fácil de seguir em estatísticas de negócios imediato, absoluto, sem perguntas, garantia de devolução de dinheiro se não TOTALMENTE, 100 satisfeito. Em outras palavras, se qualquer Excel Master Series eManual que você comprou aqui não forneça instruções que estão CRISTALIZADAS E FÁCIL DE COMPREENDER, você recebe todo o seu dinheiro de volta imediatamente e mantenha o eManual. 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Isso também fornece um uso avançado da função INDEX do Excel. 8226 O bem conhecido 8220Knapsack Problem8221 que mostra como otimizar o uso de espaço limitado enquanto satisfaz muitos outros critérios. 8226 Como realizar regressão não linear e ajuste de curva no Solver usando o método de resolução não-linear GRG Solver8217s. 8226 Como resolver o 8220Cutting Stock Problem8221 enfrentado por muitas empresas de fabricação que estão tentando determinar a maneira ideal de cortar folhas de material para minimizar o desperdício enquanto satisfaça as ordens dos clientes. 8226 Otimização de portfólio para maximizar o retorno ou minimizar o risco. 8226 Seleção de investimento de capital de risco usando a restrição binária Solver8217s para maximizar o Valor Presente Líquido dos fluxos de caixa selecionados no ano 0. O uso inteligente das instruções If-Then-Else torna este um problema simples. 8226 Como usar o Solver para minimizar o custo total de compra e envio de mercadorias de vários fornecedores para vários locais. 8226 Como otimizar a seleção de diferentes máquinas de produção para minimizar custos enquanto cumprem um pedido. 8226 Como alocar de forma ideal um orçamento de marketing para gerar o maior alcance e freqüência ou número de leads de entrada ao menor custo. Otimização passo-a-passo com o Excel O Solver possui instruções completas e inúmeras dicas sobre todos os aspectos do funcionamento do 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. 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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