{"id":7033,"date":"2025-07-15T13:34:45","date_gmt":"2025-07-15T13:34:45","guid":{"rendered":"https:\/\/functiontranslator.com\/prognose\/"},"modified":"2021-02-25T16:03:30","modified_gmt":"2021-02-25T16:03:30","slug":"forecast","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/functiontranslator.com\/de\/forecast\/","title":{"rendered":"PROGNOSE"},"content":{"rendered":"

Einleitung zur Prognosefunktion<\/h2>\n

Die Prognosefunktion, bekannt unter den Funktionsnamen FORECAST<\/strong> in Excel und PROGNOSE<\/strong> in Google Tabellen, erm\u00f6glicht es, auf der Grundlage existierender Datens\u00e4tze zuk\u00fcnftige Werte zu sch\u00e4tzen. Diese Funktion ist besonders wertvoll in Bereichen wie Finanzanalyse, Lagerbestandsmanagement und Trendvorhersage in verschiedenen Gesch\u00e4ftskontexten.<\/p>\n

Syntax und Anwendungsbeispiele<\/h2>\n

Die Syntax der Funktion in Excel lautet:<\/p>\n

=PROGNOSE(x, Y_Werte, X_Werte)<\/code><\/pre>\n
In Google Tabellen wird die Funktion wie folgt dargestellt:<\/p>\n
=PROGNOSE(x; Y_Werte; X_Werte)<\/code><\/pre>\n
    \n
  • x<\/strong> bezeichnet den Zeitpunkt, f\u00fcr den ein Wert prognostiziert werden soll.<\/li>\n
  • Y_Werte<\/strong> umfassen die abh\u00e4ngige Variable in einer Datenreihe.<\/li>\n
  • X_Werte<\/strong> repr\u00e4sentieren die unabh\u00e4ngigen Variablen der Datenreihe.<\/li>\n<\/ul>\n
    Ein praktisches Beispiel:<\/p>\n
    Gegeben seien die folgenden historischen Umsatzdaten: Jahr (X): 2015, 2016, 2017, 2018, 2019 Umsatz (Y): 200k, 300k, 400k, 500k, 600k Um den erwarteten Umsatz f\u00fcr das Jahr 2020 zu prognostizieren, verwenden wir die Formel: =PROGNOSE(2020, B2:B6, A2:A6)<\/code><\/pre>\n
    Anwendungsfall 1: Vorhersage von Verkaufszahlen<\/h2>\n
    Problemstellung:<\/strong> Ein Unternehmen m\u00f6chte die Verkaufszahlen f\u00fcr das kommende Jahr basierend auf den Daten der letzten f\u00fcnf Jahre sch\u00e4tzen.<\/p>\n
    L\u00f6sung:<\/strong> Gegeben seien die j\u00e4hrlichen Verkaufszahlen von 2018 bis 2022:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
    Jahr<\/th>\nVerkaufszahlen<\/th>\n<\/tr>\n
    2018<\/td>\n150<\/td>\n<\/tr>\n
    2019<\/td>\n200<\/td>\n<\/tr>\n
    2020<\/td>\n250<\/td>\n<\/tr>\n
    2021<\/td>\n300<\/td>\n<\/tr>\n
    2022<\/td>\n350<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
    Die folgende Formel wird verwendet, um die Verkaufszahlen f\u00fcr 2023 zu prognostizieren:<\/p>\n
    =PROGNOSE(2023, B2:B6, A2:A6)<\/code><\/pre>\n
    Erkl\u00e4rung:<\/strong> Durch die Anwendung linearer Regression liefert die Funktion eine Trendberechnung und gibt eine fundierte Sch\u00e4tzung f\u00fcr das Jahr 2023, basierend auf der linearen Beziehung zwischen den Jahren und den Verkaufszahlen.<\/p>\n
    Anwendungsfall 2: Bestimmung zuk\u00fcnftiger Lagerbest\u00e4nde<\/h2>\n
    Problemstellung:<\/strong> Ein Einzelhandelsgesch\u00e4ft m\u00f6chte auf Grundlage monatlicher Verkaufsdaten die notwendigen Lagerbest\u00e4nde f\u00fcr die kommenden Monate sch\u00e4tzen.<\/p>\n
    L\u00f6sung:<\/strong> Angenommen, die monatlichen Verkaufszahlen der letzten Monate sind folgenderma\u00dfen:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
    Monat<\/th>\nVerkaufszahlen<\/th>\n<\/tr>\n
    Januar<\/td>\n120<\/td>\n<\/tr>\n
    Februar<\/td>\n180<\/td>\n<\/tr>\n
    M\u00e4rz<\/td>\n140<\/td>\n<\/tr>\n
    April<\/td>\n160<\/td>\n<\/tr>\n
    Mai<\/td>\n200<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
    Um die Verkaufszahlen f\u00fcr Juni vorherzusagen, verwenden wir die folgende Formel:<\/p>\n
    =PROGNOSE(6, B2:B6, A2:A6)<\/code><\/pre>\n
    Erkl\u00e4rung:<\/strong> Durch den Einsatz der Prognosefunktion l\u00e4sst sich eine realistische Einsch\u00e4tzung der zuk\u00fcnftigen Anforderungen treffen, wodurch effizientere Bestellentscheidungen unterst\u00fctzt werden.<\/p>\n
    Die Nutzung von PROGNOSE<\/strong> sowohl in Excel als auch in Google Tabellen stellt eine robuste Methode dar, Entscheidungen datenbasiert zu treffen und zuk\u00fcnftige Entwicklungen vorherzusehen, was zu einer effizienteren Planung und einem tieferen Verst\u00e4ndnis von Markt- und Gesch\u00e4ftstrends f\u00fchrt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Gibt einen Wert zur\u00fcck, der sich aus einem linearen Trend ergibt<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[329],"tags":[],"class_list":["post-7033","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistisch"],"acf":[],"yoast_head":"\nFORECAST (PROGNOSE)-Funktion in Excel: Erkl\u00e4rung, Beispiele und Syntax<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Kurze Erkl\u00e4rung zur Excel-Funktion FORECAST (PROGNOSE). 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