Flytte Gjennomsnittet Gal

Moving Gjennomsnitt Hva er de. I de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen, da MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for en bevegelse gjennomsnittlig, hensiktsmessig kjent som et enkelt glidende gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier. For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttprisene de siste 10 dagene og deretter del opp resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 dividert med antall dager 10 for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et glidende gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme i å erstatte dem Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2, når den nye verdien av 5 er lagt til settet , flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen. Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter høyverdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av t hans datasett reduseres, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hva flytte gjennomsnitt ser ut Når først verdiene til MA har blitt beregnet, plottes de på et diagram og deretter kobles til for å skape en glidende gjennomsnittslinje Disse kurvene linjer er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder brukes i beregningen Disse kurvelinjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem ettersom tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen over siste 100 dager. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det avviger fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt pop ular blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserie vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at De siste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. På bakgrunn av denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, Den mest populære som er eksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA. For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til siste priser i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon Læring den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange tra Ders, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan du merke at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som forrige EMA Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med formelen fra derfra. Vi har gitt deg et eksempelarkiv som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både en enkel glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA , vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk 15, men EMA svarer på m malm raskt til de endrede prisene Legg merke til hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker. Denne responsiviteten er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. What Gjelder de forskjellige dagene Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager Jo kortere tidsrammen brukes til å skape gjennomsnittet, desto mer følsomt blir det for prisendringer Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme å bruke når sette opp dine bevegelige gjennomsnittsverdier Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. I praksis vil det bevegelige gjennomsnittet gi et godt estimat e av gjennomsnittet av tidsserien hvis gjennomsnittet er konstant eller sakte endring. Ved konstant gjennomsnitt vil den største verdien av m gi de beste estimatene for det underliggende gjennomsnittet. En lengre observasjonsperiode vil gjennomsnitts ut effektene av variabilitet. Formålet med å gi en mindre m er å tillate prognosen å reagere på en endring i den underliggende prosessen For å illustrere foreslår vi et datasett som inkorporerer endringer i det underliggende gjennomsnittet av tidsserien Figuren viser tidsseriene som brukes til illustrasjon sammen med den gjennomsnittlige etterspørselen som serien ble generert til. Begynnelsen begynner som en konstant på 10. Begynner på tid 21, øker den med en enhet i hver periode til den når verdien av 20 på tiden 30. Da blir det konstant igjen. Dataene blir simulert ved å legge til i gjennomsnitt en tilfeldig støy fra en Normal-fordeling med null-middel og standardavvik 3 Resultatene av simuleringen avrundes til nærmeste heltall. Tabellen viser de simulerte observasjonene du sed for eksempelet Når vi bruker bordet, må vi huske at det bare er kjent med tidligere data. Estimatene til modellparameteren, for tre forskjellige verdier av m, vises sammen med gjennomsnittet av tidsserien i figuren under Figuren viser gjennomsnittlig gjennomsnittlig forflytning på hver gang og ikke prognosen. Prognosene vil skifte de bevegelige gjennomsnittskurver til høyre etter periodene. En konklusjon er umiddelbart tydelig fra figuren. For alle tre estimater er det glidende gjennomsnittet legger seg bak den lineære trenden, med laget økende med m Forsinkelsen er avstanden mellom modellen og estimatet i tidsdimensjonen På grunn av lagret undervurderer det bevegelige gjennomsnittet observasjonene etter hvert som gjennomsnittet øker. Forskjellen er estimert forskjell på et bestemt tidspunkt i middelverdien av modellen og middelverdien forutsatt av det bevegelige gjennomsnittet Forspenningen når gjennomsnittet øker er negativt For et avtagende middel er forspenningen positiv T han lagrer seg i tid og bias introdusert i estimatet er funksjoner av m Jo større verdien av m er jo større størrelsen på lag og bias. For en kontinuerlig økende serie med trend a er verdiene av lag og forspenning av estimatoren til den gjennomsnittlige er gitt i ligningene nedenfor. Eksempelkurverne stemmer ikke overens med disse ligningene fordi eksempelmodellen ikke kontinuerlig øker, men det begynner som en konstant, endrer seg til en trend og blir konstant igjen. Også eksempelkurver påvirkes av støyen. Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen for perioder inn i fremtiden representeres ved å flytte kurvene til høyre. Lag og forspenning øker proporsjonalt. Ligningene nedenfor angir lag og forspenning av prognoseperioder i fremtiden i forhold til modellparametrene. Disse formlene er igjen for en tidsserie med konstant lineær trend. Vi bør ikke bli overrasket over dette resultatet. Den glidende gjennomsnittlige estimatoren er basert på antagelsen om et konstant gjennomsnitt, og eksemplet har en lineær trend i gjennomsnittet i en del av studietiden Siden realtidsserier sjelden vil adlyde forutsetningene til en hvilken som helst modell, bør vi være forberedt på slike resultater. Vi kan også konkludere fra figuren at støyens variabilitet har den største effekt for mindre m Anslaget er mye mer flyktig for det bevegelige gjennomsnittet på 5 enn det bevegelige gjennomsnittet på 20 Vi har de motstridende ønskene om å øke m for å redusere effekten av variabilitet på grunn av støyen og å redusere m for å gjøre prognosen mer reagerer på endringer i gjennomsnitt. Feilen er forskjellen mellom de faktiske dataene og den prognostiserte verdien. Hvis tidsseriene er virkelig en konstant verdi, er den forventede verdien av feilen null og variansen av feilen består av et begrep som er en funksjon av og et andre begrep som er variansen av støyen. Første termen er variansen av gjennomsnittet estimert med en prøve av m observasjoner, forutsatt at data kommer fra en befolkning med konstant gjennomsnitt m er minimert ved å gjøre m så stor som mulig En stor m gjør prognosen uforsvarlig for en endring i underliggende tidsserier For å gjøre prognosen lydhør for endringer, ønsker vi m så liten som mulig 1, men dette øker feilvariasjonen Praktisk prognose krever en mellomverdi. Forecasting med Excel. The Forecasting add-in implementerer de bevegelige gjennomsnittlige formlene Eksemplet nedenfor viser analysen som er gitt av tillegget for prøvedata i kolonne B De første 10 observasjonene er indeksert -9 til 0 Sammenlignet med Tabellen over blir tidsindeksene skiftet med -10. De første ti observasjonene gir oppstartsverdiene for estimatet og brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet for periode 0 MA 10-kolonnen C viser de beregnede bevegelige gjennomsnittene. Den bevegelige gjennomsnittsparameteren m er i celle C3 Fore 1-kolonnen D viser en prognose for en periode inn i fremtiden Prognoseintervallet er i celle D3 Når prognoseperioden endres til et større tall, blir tallene i t Han-for-kolonnen forskyves ned. Err 1-kolonnen E viser forskjellen mellom observasjonen og prognosen. For eksempel er observasjonen ved tidspunkt 1 6 Den prognostiserte verdien fra det bevegelige gjennomsnittet på tidspunktet 0 er 11 1 Feilen er da - 5 1 Standardavviket og gjennomsnittlig avviksmetode MAD beregnes i henholdsvis celler E6 og E7. Opprette en enkel bevegelse. Klikk på bildet for å se en større versjon. Dette er en av de følgende tre artiklene om Time Series Analysis i Excel. Overblikk over den bevegelige gjennomsnitt. Det bevegelige gjennomsnittet er en statistisk teknikk som brukes til å utjevne kortsiktige svingninger i en serie data for å lettere gjenkjenne langsiktige trender eller sykluser Det glidende gjennomsnittet blir noen ganger referert til som et rullende gjennomsnitt eller et løpende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt er en serie med tall som hver representerer gjennomsnittet av et intervall med spesifisert antall tidligere perioder Jo større intervallet, jo mer utjevning oppstår Jo mindre intervallet er, desto mer er det bevegelige gjennomsnittet som ligner de faktiske dataserierene. Gjennomgang av gjennomsnitt utfører de tre følgende funksjonene. Oppmåling av dataene, hvilket betyr å forbedre passformen til dataene til en line. Reducing effekten av midlertidig variasjon og tilfeldig støy. Highlighting outliers over eller under trend. The glidende gjennomsnitt er en av de mest brukte statistiske teknikker i industrien for å identifisere datatrender For eksempel viser salgsforvaltere vanligvis tre måneders glidende gjennomsnitt av salgsdata. Artikkelen vil sammenligne en to måneders, tre måneders og seks måneders enkle glidende gjennomsnitt av de samme salgsdataene. Det glidende gjennomsnittet brukes ganske ofte i teknisk analyse av økonomiske data som aksjeavkastning og økonomi for å finne trender i makroøkonomiske tidsserier som for eksempel sysselsetting. Det er en rekke variasjoner i det bevegelige gjennomsnittet. De vanligste ansattene er det enkle glidende gjennomsnittet, det veide glidende gjennomsnittet , og det eksponentielle glidende gjennomsnittet Utfør hver av disse teknikkene i Excel vil bli dekket i detalj i separate artikler i denne bloggen. Her er en kort oversikt over hver av disse tre teknikkene. Simpel flyttende gjennomsnitt. Alle punkter i et enkelt glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av et spesifisert antall tidligere perioder Denne bloggen artikkelen vil gi en detaljert forklaring på implementeringen av denne teknikken i Excel. Weighted Moving Average. Points i vektet glidende gjennomsnitt representerer også et gjennomsnitt av et spesifisert antall tidligere perioder. Det veide glidende gjennomsnittet gjelder forskjellig vekting til visse tidligere perioder, ganske ofte blir de nyere perioder gitt større vekt. En kobling til en annen artikkel i denne bloggen som gir en detaljert forklaring på implementering av denne teknikken i Excel er som følger. Eksponensiell Moving Average. Points i det eksponentielle glidende gjennomsnittet representerer også et gjennomsnitt av et spesifisert antall tidligere perioder Eksponensiell utjevning gjelder vektningsfaktorer til tidligere perioder som reduseres eksponentielt, når aldri null Som et resultat eksponensiell utjevning tar hensyn til alle tidligere perioder i stedet for et bestemt antall tidligere perioder som det veide glidende gjennomsnittet En kobling til en annen artikkel i denne bloggen som gir en detaljert forklaring på implementeringen av denne teknikken i Excel, er som følger. Følgende beskriver 3-trinns prosess for å lage en enkel mo ving gjennomsnitt av tidsseriedata i Excel. Step 1 Grafer de opprinnelige dataene i en tidsserieplot. Linjediagrammet er det mest brukte Excel-diagrammet for å grave tidsseriedata Et eksempel på et slikt Excel-diagram som brukes til å plotte 13 perioder med salgsdata er vist som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. Step 2 Opprett det flytende gjennomsnittet i Excel. Excel gir verktøyet Moving Average i Data Analysis-menyen Moving Average-verktøyet lager et enkelt glidende gjennomsnitt fra en dataserie. Klikk på bildet for å se en større versjon. Den flytende gjennomsnittlige dialogboksen skal fylles ut på følgende måte for å opprette et bevegelige gjennomsnitt av de to foregående dataperioder for hvert datapunkt. Klikk på bildet for å se en større versjon. Utgangen av 2-års glidende gjennomsnitt vises som følger sammen med formlene som ble brukt til å beregne verdien av hvert punkt i glidende gjennomsnitt. Klikk på bildet for å se en større versjon. Step 3 Legg den flytende gjennomsnittsserien til diagrammet. Disse dataene skal nå legges til diagrammet som inneholder den originale tidslinjen for salgsdata. Dataene blir ganske enkelt lagt til som en dataserie i diagram For å gjøre det, høyreklikk hvor som helst på diagrammet og en meny vil dukke opp. Velg Velg data for å legge til den nye dataregjen. Den glidende gjennomsnittsserien vil bli lagt til ved å fullføre dialogboksen Rediger serie som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. Klikk på bildet for å se en større versjon. Kartet som inneholder den originale dataserien og dataene s 2-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt er vist som følger. Merk at den bevegelige gjennomsnittslinjen er ganske jevnere og rå data s avvik over og under trendlinje er mye mer tydelig Den overordnede trenden er nå mye mer tydelig også. Klikk på bildet for å se en større versjon. Et tre-intervall glidende gjennomsnitt kan opprettes og plasseres på kartet ved hjelp av samme fremgangsmåte som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. Klikk på bildet for å se en større versjon. Det er interessant å merke seg at 2-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt gir en jevnere graf enn det 3-intervallet enkle glidende gjennomsnitt. I dette tilfellet kan 2-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt være det mest ønskelige enn det 3-intervall glidende gjennomsnitt. Klikk på bildet for å se en større versjon. Til sammenligning beregnes et 6-intervall enkelt glidende gjennomsnitt og legges til diagrammet på samme måte som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. Klikk på bildet for å se en større versjon. Klikk på bildet for å se en større versjon. Som forventet er 6-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt signifikant jevnere enn 2 eller 3-intervallet enkle glidende gjennomsnitt. En jevnere graf passer tettere på en rett linje. Analyse av prognose Nøyaktighet kan beskrives. som godhet av passform De to komponentene av prognose-nøyaktigheten er følgende. Forventet bias Tendensen til en prognose å være konsekvent høyere eller lavere enn de faktiske verdiene av en tidsrekkefølge. Forventet bias er summen av all feil dividert med antall perioder som følger . En positiv forspenning indikerer en tendens til å underprognose. En negativ forspenning indikerer en tendens til å overvurdere. Bias måler ikke nøyaktighet fordi positiv og negativ feil avbryter hverandre. Forsendelsesfeil Forskjellen mellom faktiske verdier av en tidsserie og den forutsagte Verdier av prognosen De vanligste tiltakene av prognosefeil er følgende. MAD Mean Absolute Deviation. MAD beregner gjennomsnittlig absolutt verdi av feilen og er com settes med følgende formel. Beregning av absoluttverdiene av feilene eliminerer avbruddseffekten av positive og negative feil. Jo mindre MAD, desto bedre er modellen. MSE Mean Squared Error. MSE er et populært mål for feil som eliminerer kanselleringseffekten av positive og negative feil ved å summere firkantene av feilen med følgende formel. Store feilvilkår har en tendens til å overdrive MSE fordi feilvilkårene er alle kvadratet RMSE Root Square Mean reduserer dette problemet ved å ta kvadratroten til MSE. MAPE Gjennomsnittlig Absolutt Prosent Error. MAPE eliminerer også kanselleringseffekten av positive og negative feil ved å summere absoluttverdiene til feilvilkårene MAPE beregner summen av prosentvis feilvilkår med følgende formel. Ved summing prosentproblemer kan MAPE brukes til å sammenligne prognosemodeller som bruker forskjellige skalaer av måling. Beregning av Bias, MAD, MSE, RMSE og MAPE i Excel For Simple Moving Average. Bias, MAD, MSE, RMSE og MAP E beregnes i Excel for å evaluere 2-intervallet, 3-intervallet og 6-intervallet enkeltflytende gjennomsnittlig prognose oppnådd i denne artikkelen og vist som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. Det første trinnet er å beregne E t E t 2 E t, E t Y t-act og oppsummer dem deretter som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE kan beregnes som følger. Klikk på bildet for å se en større versjon. De samme beregningene utføres nå for å beregne Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE for 3-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt. Klikk på bildet for å se en større versjon. Klikk på bildet for å se en større versjon. De samme beregningene utføres nå for å beregne Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE for 6-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt. Klikk på bildet for å se en større versjon. Klikk på bildet for å se en større versjon. Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE er oppsummert for 2-intervall, 3-intervall og 6-intervall enkle bevegelige gjennomsnitt som følger. Det 3-intervall enkle glidende gjennomsnittet er modellen som passer best til de faktiske dataene. Klikk på bildet for å se en større versjon. Excel Master Series Blog Directory. Statistiske emner og artikler i hvert emne. Last ned 1 000 Page Excel Statistical Master now. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, dette er boken for deg Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens mest kjente optimaliseringsproblemer Lastet med skjermbilder som er koblet sammen med enkle å følge instruksjonene, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen. Den berømte Traveling Salesman-problemet ved å bruke Solver s Alldifferent-begrensning og Solverens Evolusjonære metode for å finne den korteste banen for å nå alle kunder. Dette er også p kjører en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. Den velkjente Knapsack Problemet som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. Hvordan utføre ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver s GRG ikke-lineær løsning metode. Hvordan løse Klippematerialet Problemet som mange produksjonsbedrifter står overfor, som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmateriale på for å minimere avfall, samtidig som kundenes ordrer tilfredsstilles. Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. Løsning s Binær begrensning for å maksimere nettopå presentert verdi av utvalgte kontantstrømmer på året 0 Smart bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. Bruk Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens de oppfyller en ordre. Hvordan optimalt al Finn et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til lavest kostnad. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter ved drift av Excel Solver. Du vil fullt ut forstå rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver s for total tilpasset bruk Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinnvis med en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser alle optimaliseringsproblemer i boken, en lenke er gitt for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat som de er i denne e-manualen. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver er akkurat den e-manuelle du trenger hvis du vil optimalisere på en Avansert nivå med Excel Solver raskt. Last ned 1 000 Page Excel Statistical Master nå. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders e-håndbok med enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens mest kjente optimaliseringsproblemer Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjør deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen. Den berømte Traveling Salesman-problemet ved hjelp av Solver s Alldifferent begrensning og Solver s Evolusjonær metode for å finne den korteste banen for å nå alle kunder Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. Den velkjente Knapsac k Problem som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. Hvordan utføre ulinjær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver s GRG ikke-lineær løsningsmetode. Hvordan løse Klippematerialet Problemet som mange produksjonsbedrifter står overfor som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmateriale på for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver s Binær begrensning for å maksimere netto nåverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0 Klar bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. Hvordan bruke Solver til å minimere den totale kostnaden ved å kjøpe og frakte varer fra flere leverandører til flere steder. Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du oppfyller en ordre. Hvordan optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å generere størst rekkevidde og frekvens eller Antall inngående ledere til lavest kostnad. Steg for trinnoptimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter ved drift av Excel Solver. Du vil forstå rapportene fullt ut og vite nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver s. for total tilpasset bruk Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimeringsproblemene i denne boken er løst, for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer ferdig nøyaktig som de er i denne e-manualen. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Last ned 1.100-siden Exce Jeg Statistisk Master nå. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens mest kjente optimaliseringsproblemer Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimeringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen. Det berømte Traveling Salesman-problemet ved hjelp av Solver s Alldifferent-begrensning og Solver s Evolusjonær metode for å finne den korteste banen for å nå alle kunder Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. Den kjente Ryggsekkproblemet som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass mens tilfredsstillende Ng mange andre kriterier. Hvordan utføre ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver s GRG ikke-lineær løsningsmetode. Hvordan løse Klippematerialeproblemet som mange produksjonsbedrifter står overfor, som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkene på materiale for å minimere avfall mens tilfredsstillelse av kundeordrer. Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. Valutapapirvalg ved hjelp av Solver s Binær begrensning for å maksimere nettopåverdien av utvalgte kontantstrømmer på året 0 Smart bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. Hvordan bruker Solver å minimere den totale kostnaden ved å kjøpe og frakte varer fra flere leverandører til flere steder. Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du oppfyller en bestilling. Hvordan optimalisere en markedsføringsbudsjett optimalt for å generere størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering med Excel Solver har fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. Du vil fullt ut forstå rapportene og vite nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning på å sette opp modellen i Excel slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinnvis med en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle å forklare hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn Optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den e-manualen du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er en fullstendig å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk. Last ned 1100-siden Excel Statistical Master Now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money Back-garanti hvis ikke helt, 100 fornøyd i andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå , Får du alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold deg garantert for eManual. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver er en 200 side e-manual for enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens s mest kjente optimaliseringsproblemer Lastet med skjermbilder som er koblet med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre du er en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimalisering problemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manual. The berømte Tr aveling Salesman problem ved hjelp av Solver s Alldifferent begrensning og Solver s Evolusjonær metode for å finne den korteste banen for å nå alle kunder Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. Den kjente Knapsack Problem som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. Hvordan utføre ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver s GRG ikke-lineær løsningsmetode. Hvordan løse Klippematerialet Problemet som mange produksjonsbedrifter står overfor, som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkene på av materiale for å minimere avfall mens tilfredsstillelse av kundeordrer. Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastning eller minimere risiko. Ventur kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver s Binær begrensning for å maksimere nettopåverdien av utvalgte kontantstrømmer på året 0 Smart bruk av If-Then-Else uttalelser gjør dette til et enkelt problem. Bruk Solver for å minimere den totale kostnaden ved å kjøpe og sende varer fra mult Iple-leverandører til flere steder. Hvordan optimalisere utvalget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens de oppfyller en ordre. Hvordan optimalisere en markedsføringsbudsjett for å generere størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. - Stepoptimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. Du vil fullt ut forstå rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mye av råd og veiledning om å sette opp modellen i Excel slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinnvis med en 6-trinns prosess som fungerer hver tid I ​​tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer ms fullført akkurat som de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske manualen du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er Full Easy - Følg MBA-kurset i bedriftsstatistikk. Last ned 1 000 Page Excel Statistical Master nå. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money Back-garanti hvis ikke TOTALLY, 100 fornøyd i andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual at du ve Kjøpt her gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og holder eManual Guaranteed. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette den bok for deg Steg-for-trinnsoptimalisering Med Excel Solver er en 200-siders e-håndbok av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens mest kjente optimaliseringsproblemer Lastet med skjermbilder som er kombinert med lett - to-fo Lese instruksjoner, denne boken vil forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e - manual. The berømte Traveling Salesman-problemet ved hjelp av Solver s Alldifferent-begrensning og Solver s Evolusjonær metode for å finne den korteste banen for å nå alle kunder Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. Det kjente Knapsack Problemet som viser hvordan optimalisere bruk av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. Hvordan utføre ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver s GRG ikke-lineær løsningsmetode. Hvordan løse Klippematerialet Problemet som mange produksjonsbedrifter står overfor, som prøver å bestemme optimal måte å kutte arkmateriale for å minimere avfall mens tilfredsstillende kundeordrer. Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risiko. Ventur kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver s Binær begrensning for å maksimere nettopå presentert verdi av utvalgte kontantstrømmer på året 0 Smart bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. Bruk Solver for å minimere total kostnad av innkjøps - og fraktvarer fra flere leverandører til flere steder. Hvordan optimaliserer du valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du oppfyller en ordre. Hvordan optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å generere størst rekkevidde og frekvens eller antall innkommende ledere på laveste kostnad. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. Du vil fullt ut forstå rapportene og vite nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver s for total tilpasset bruk. Denne e - manual gir også mange råd og veiledning om å sette opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinnvis med en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser alle optimaliseringsproblemer i boken, En lenke er gitt for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat som de er i denne e-manualen. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på en avansert måte nivå med Excel Solver raskt. Det er fullt mulig å følge MBA-kurset i bedriftsstatistikk. Last ned 1 000 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money Back-garanti hvis ikke helt, 100 fornøyd In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve 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 l evel with the Excel Solver quickly, this is the book for you Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s 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. The famous Traveling Salesman problem using Solver s Alldifferent constraint and the Solver s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve - fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem 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. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s 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. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 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 You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s 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. It s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve 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 e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s 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. The famous Traveling Salesman problem using Solver s Alldifferent constraint and the S olver s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem 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. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s 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. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of dif ferent production machine to minimize cost while fulfilling an order. 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 You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s 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 Optimizati on 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. It s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve 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 e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s most widely known optimization problems Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization pr oblems 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. The famous Traveling Salesman problem using Solver s Alldifferent constraint and the Solver s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem 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. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s 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. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 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 You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s 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 us ing 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. It s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve 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 e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s 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. The famous Traveling Salesman problem using Solver s Alldifferent constraint and the Solver s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem 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. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s 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. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 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 You ll fully understand the reports and kno w exactly how to tweek all of the Solver s 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. It s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve 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 e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s 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. The famous Traveling Salesman problem using Solver s Alldifferent constraint and the Solver s Evolutionary method to find the shortest path to reach all custom ers This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem 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. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s 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. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 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 You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s 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 o ptimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly.