<पी> पूर्वानुमान और क्या-क्या विश्लेषण वित्त टीमों, विश्लेषकों और छोटे व्यवसाय मालिकों के लिए एक्सेल के दो सबसे व्यावहारिक उपयोग हैं। कोपायलट दोनों कार्यों को गति दे सकता है, लेकिन यह एक्सेल के विश्लेषणात्मक टूलकिट का प्रतिस्थापन नहीं है। यह रुझानों को सारांशित कर सकता है, सहायक सूत्र तैयार कर सकता है, चार्ट बना सकता है, धारणाओं की व्याख्या कर सकता है, और, कुछ मामलों में, एक्सेल में पायथन के साथ और अधिक उन्नत विश्लेषण भी बना सकता है। साथ ही, एक्सेल के मूल उपकरण अभी भी मायने रखते हैं। पूर्वानुमान शीट को समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि डेटा टेबल्स और गोल सीक मान्यताओं का परीक्षण करने और लक्ष्य परिणाम प्राप्त करने के सबसे विश्वसनीय तरीके बने हुए हैं। <पी> इस ट्यूटोरियल में, हम दिखाएंगे कि पूर्वानुमान और क्या-क्या परिदृश्य विश्लेषण के लिए एक्सेल में कोपायलट का उपयोग कैसे करें। हम कोपायलट और एक्सेल विश्लेषण टूल दोनों को संयोजित करेंगे।
भाग 1:सह-पायलट को अपना डेटा समझाना
<पी> कोई भी विश्लेषण चलाने से पहले, अपने डेटा को एक तालिका में परिवर्तित करें। कोपायलट संरचित डेटा के साथ बेहतर काम करता है। <पी> डेटा तैयार करना:- अपनी डेटा श्रेणी चुनें
- सम्मिलित करें पर जाएं टैब>> तालिका चुनें या CTRL+T दबाएँ
- टेबल डिज़ाइन पर जाएं तालिका नाम में टैब>> बॉक्स>> बिजनेसडेटा टाइप करें
- कोपायलट अनाम श्रेणियों की तुलना में नामित तालिकाओं को कहीं अधिक विश्वसनीय ढंग से नेविगेट करता है
<पी> कोपायलट का उपयोग करना: - घर पर जाएं टैब>> कोपायलट चुनें
- प्रॉम्प्ट टाइप करें या डालें
"I have a table called BusinessData. Please summarize the key financial trends, calculate average monthly profit margin, and flag any months where profit margin dropped below 30%."<पी>
<पी> कोपायलट क्या करता है: यह पूरी तालिका पढ़ता है, सशर्त तर्क लागू करता है, और हाइलाइट किए गए परिणाम के साथ एक सादा-अंग्रेजी सारांश देता है। संपन्न पर क्लिक करें परिणाम स्वीकार करने के लिए. <पी> 
<पी> मैन्युअल रूप से क्या जांचें: महीने की गिनती की पुष्टि करें (50 होनी चाहिए) और कॉलम जी में सूत्र के विरुद्ध एक मार्जिन अंक की जांच करें। इसमें 30 सेकंड लगते हैं और इसके बाद आने वाली हर चीज में विश्वास पैदा होता है। भाग 2:मुख्य परिदृश्य:कच्चे माल की लागत +15%
<पी> ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां आप जानना चाहते हैं:"यदि कच्चे माल की लागत 15% बढ़ जाती है तो लाभ मार्जिन का क्या होगा?" कार्यपुस्तिका में पहले से ही डेटा की पूर्व-गणना की गई है, लेकिन यहां कोपायलट का उपयोग करने के दो तरीके हैं:प्रत्यक्ष विश्लेषण और तुलनात्मक सारांश।दृष्टिकोण A:प्रत्यक्ष सहपायलट विश्लेषण
<पी> प्रॉम्प्ट टेम्पलेट:प्रत्यक्ष परिदृश्य क्वेरी"Using the BusinessData table, compare the original ProfitMarginPct column against the AdjProfitMarginPct column (which reflects a 15% increase in raw material costs). Tell me: (1) the average margin under each scenario, (2) how many months fall below a 25% margin threshold under the adjusted scenario versus the original, and (3) which specific months are most at risk."<पी> कोपायलट क्या करता है: यह दोनों औसतों की गणना करता है, प्रत्येक कॉलम में सीमा उल्लंघनों की गणना करता है, और जोखिम वाले महीनों का नाम देता है। को-पायलट सटीक रूप से उन महीनों और तिमाहियों में सामने आता है, जहां सबसे अधिक एक्सपोज़र होता है। <पी>
अनुवर्ती संकेत:
"Create a column chart comparing original vs. adjusted profit margin by month. Label the 25% threshold line."<पी>
दृष्टिकोण बी:डेटा तालिका सेट करने के लिए कोपायलट का उपयोग करना
<पी> एक्सेल की डेटा टेबल (क्या-अगर विश्लेषण के तहत) आपको एक ही मैट्रिक्स में कच्चे माल की लागत में वृद्धि - जैसे 10%, 20%, 30% और 35% - में लाभ मार्जिन दिखा सकती है। सह-पायलट संरचना का निर्माण कर सकता है ताकि आपको सटीक सेटअप चरणों को याद न रखना पड़े। <पी> संकेत टेम्पलेट:डेटा तालिका सेटअप"I want to build a one-variable Data Table to see how profit margin changes as raw material costs increase by 10%, 20%, 30%, and 35%. My base profit margin formula is in cell G3. Walk me through exactly where to place the input values, what the Row Input Cell should be, and how to run the Data Table from the Data tab."<पी> कोपायलट क्या करता है: यह आपको चरण-दर-चरण निर्देश देता है, आपके प्रतिशत मानों को एक कॉलम में रखता है, आधार मार्जिन फॉर्मूला का संदर्भ एक पंक्ति ऊपर और एक कॉलम दाईं ओर रखता है। <पी>
<पी> क्या होगा-अगर विश्लेषण डेटा तालिका का उपयोग करना: - डेटा पर जाएं टैब>> क्या-अगर विश्लेषण चुनें>> डेटा तालिका चुनें
- शीट पर दिए गए निर्देशों का पालन करें
<पी> एक बार जब आप सही सेल संदर्भ जान लेते हैं तो संवाद में 20 सेकंड का समय लगता है। एक्सेल पूरी संवेदनशीलता तालिका तुरंत भर देता है। <पी> 
<पी> आप ठीक-ठीक देखेंगे कि लागत वृद्धि किस दर से आपकी न्यूनतम सीमा से नीचे आती है। इस डेटासेट के लिए, फ्लैट राजस्व के साथ संयुक्त कच्चे माल में 25% की वृद्धि अधिकांश महीनों को खतरे के क्षेत्र में धकेल देती है। भाग 3:पूर्वानुमान शीट के साथ भविष्य के राजस्व का पूर्वानुमान
<पी> एक्सेल की पूर्वानुमान शीट ऐतिहासिक पैटर्न के आधार पर भविष्य के मूल्यों को प्रोजेक्ट करने के लिए एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग (ईटीएस) का उपयोग करती है - कोई सांख्यिकी डिग्री की आवश्यकता नहीं है। डेटासेट में 50 महीनों के राजस्व इतिहास के साथ, मॉडल में 6 से 12 महीने का सार्थक प्रक्षेपण करने के लिए पर्याप्त डेटा है। <पी> पूर्वानुमान शीट तैयार करना:- बिजनेसडेटा में महीना और राजस्व कॉलम चुनें
- डेटा पर जाएं टैब>> पूर्वानुमान शीट चुनें
- पूर्वानुमान समाप्ति सेट करें दिनांक (उदा. दिसंबर 2027)>> बनाएँ पर क्लिक करें
<पी> एक्सेल अनुमानित राजस्व और ऊपरी तथा निचली विश्वास सीमाओं के साथ एक नई शीट तैयार करता है। <पी> 
<पी> संकेत टेम्पलेट:पूर्वानुमान व्याख्या "My Forecast Sheet projects revenue growing from February 2027 to December 2027. My raw material cost has historically averaged 35% of revenue. Under (a) the base forecast, (b) the upper confidence bound (assume +8%), and (c) the lower confidence bound (assume −8%), what would annual gross profit and profit margin look like if raw material costs also increase by 15% versus staying flat? Keep labor at $105,000/month and overhead at $44,000/month."<पी> कोपायलट क्या करता है: यह एक प्रतिक्रिया में छह परिदृश्यों की गणना करता है - तीन राजस्व स्तर × दो लागत धारणाएं - और उन्हें तुलना तालिका के रूप में प्रस्तुत करता है। यह एक प्रकार का संवेदनशीलता मैट्रिक्स है जिसे मैन्युअल रूप से बनाने में एक विश्लेषक को एक दोपहर का समय लगता था। <पी>
<पी> संकेत टेम्पलेट:पूर्वानुमान मान्यताओं को चुनौती देना "The Forecast Sheet is picking up a strong Q4 seasonal spike each year. But I believe next year's Q4 will be weaker because we're losing a major contract in October. How should I adjust the revenue forecast for Q4 2027 to reflect a 20% reduction from the model's projection, and what does that do to annual profit margin under a 15% raw material cost increase?"<पी> कोपायलट क्या करता है: यह आपको प्रासंगिक महीनों के लिए पूर्वानुमान शीट टैब में पूर्वानुमान मानों को मैन्युअल रूप से ओवरराइड करने की सलाह देता है, फिर समायोजित परिदृश्य की पुनर्गणना करता है। इस प्रकार का गुणात्मक ओवरराइड - "मुझे पता है कि मॉडल कुछ नहीं जानता है" - ठीक यही वह जगह है जहां कोपायलट आपके निर्णय कॉल पर तुरंत अंकगणित करके अपना स्थान अर्जित करता है। <पी>
भाग 4:लक्ष्य की तलाश:लक्ष्य से पीछे की ओर काम करना
<पी> गोल सीक उल्टे प्रश्न का उत्तर देता है। "लागत बढ़ने पर मार्जिन क्या है?" के बजाय, यह पूछता है:"मार्जिन 25% से कम होने से पहले लागत कितनी बढ़ सकती है?" <पी> रनिंग गोल सीक (नेटिव एक्सेल): <पी> अपनी बिजनेसडेटा शीट में, एक प्रतिनिधि महीना चुनें - आइए सबसे हाल के पूरे महीने (जनवरी 2027) का उपयोग करें। फिर:- डेटा पर जाएं टैब>> क्या-अगर विश्लेषण चुनें>> लक्ष्य की तलाश चुनें
- सेल सेट करें: उस महीने के लिए लाभ मार्जिन % सेल (कॉलम जी)
- महत्व देना: 0.25
- सेल बदलकर: उस महीने के लिए कच्चे माल की लागत सेल (कॉलम सी)
<पी> एक्सेल एक सेकंड से भी कम समय में पुनरावृत्त हो जाता है। परिणाम आपके कच्चे माल की लागत-सम-लाभ सीमा है - सटीक डॉलर राशि जिस पर मार्जिन 25% तक पहुंचता है। <पी> 
<पी> संकेत टेम्पलेट:लक्ष्य की व्याख्या की तलाश करें "Goal Seek tells me that raw material cost for January 2027 can rise to $234,652 before profit margin falls below 25%. My current cost for that month is $197,356. Express this as a percentage increase above current cost, and tell me how many months of typical cost inflation at 1.5% per month it would take to reach that threshold from today."<पी> कोपायलट क्या करता है: यह आपको एक ठोस योजना क्षितिज प्रदान करता है:मौजूदा राजस्व को मानते हुए, मार्जिन दबाव गंभीर होने से पहले आपके पास सिर्फ एक वर्ष से अधिक का समय होता है। <पी>
<पी> दूसरा उपयोगी लक्ष्य की तलाश: वही अभ्यास चलाएँ लेकिन वेरिएबल को कच्चे माल की लागत के बजाय राजस्व में बदलें। यह आपको 15% लागत वृद्धि के तहत भी 25% मार्जिन बनाए रखने के लिए आवश्यक न्यूनतम राजस्व बताता है। सह-पायलट उस परिणाम की उसी तरह व्याख्या कर सकता है। वित्तीय विश्लेषण के लिए शीघ्र इंजीनियरिंग सिद्धांत
<पी> मात्रात्मक कार्यों पर कोपायलट के साथ काम करते समय ये पैटर्न लगातार बेहतर परिणाम देते हैं:- संदर्भ स्तंभ नाम बिल्कुल: जब आप विवरण के बजाय तालिका से वास्तविक हेडर नामों का उपयोग करते हैं तो कोपायलट कहीं अधिक सटीक होता है।
- बताएं कि क्या स्थिर रहता है: हमेशा निर्दिष्ट करें कि कौन से चर स्थिर रखे गए हैं - "मान लें कि लेबरकॉस्ट और ओवरहेड अपने वर्तमान मूल्यों पर बने हुए हैं।" जब तक आप इसे नहीं बताते, सह-पायलट को आपकी व्यावसायिक बाधाओं का पता नहीं चलता।
- अपना आउटपुट स्वरूप निर्दिष्ट करें: "मुझे एक तालिका के रूप में दिखाएं," "मुझे एक्सेल फॉर्मूला दें जिसे मैं सेल में पेस्ट कर सकता हूं," "इसे स्लाइड के लिए बुलेट पॉइंट के रूप में लिखें।" कोपायलट प्रारूप निर्देशों का सटीक रूप से जवाब देता है।
- "अपना कामकाज दिखाएं" जोड़ें: किसी भी गणना पर, "समझाएं कि आपने इसकी गणना कैसे की" जोड़ने से कोपायलट को अंकगणित दिखाने के लिए मजबूर होना पड़ता है। किसी हितधारक तक पहुंचने से पहले ऑडिट ट्रेल्स और त्रुटियों को पकड़ने के लिए यह आवश्यक है।
- जटिल प्रश्नों को चरणों में विभाजित करें: एक मेगा-प्रॉम्प्ट के बजाय, कोपायलट से कहें कि (1) समायोजित कॉलम जोड़ें, (2) नए मार्जिन की गणना करें, (3) जोखिम वाले महीनों की पहचान करें, (4) एक तालिका में संक्षेप करें - क्रमिक रूप से। प्रत्येक चरण जांच योग्य और सुधार योग्य है।
