Този урок демонстрира как да използватеФункция Excel FORECAST.EST в Excel.
Преглед на функцията FORECAST.EST
Функцията FORECAST.EST се използва за правенеекспоненциално изглаждане прогнози въз основа на поредица от съществуващи стойности.
За да използвате функцията FORECAST.EST Excel на работен лист, изберете клетка и въведете:
(Забележете как се появяват входовете на формулата)
Функция ПРОГНОЗА Синтаксис и входове:
FORECAST.ETS (target_date, values, timeline, [сезонност], [data_completion], [агрегиране])
Целева дата - точката на данни, за която да се прогнозира стойност. Тя може да бъде представена с дата/час или номер.
Стойности - диапазон или масив от исторически данни, за които искате да предвидите бъдещи стойности.
Хронология - масив от дати/часове или независими числови данни с постоянна стъпка между тях.
Сезонност (по избор) - число, представляващо дължината на сезонния модел:
Попълване на данни (по избор) - отчита липсващи точки.
Агрегиране (незадължително) - указва как да се агрегират множество стойности на данни с един и същ печат на времето.
Функцията FORECAST.ETS в Excel се използва за прогнозиране на данни с помощта на алгоритъм за експоненциално изглаждане.
Експоненциалното изглаждане е метод в статистиката, използван за изглаждане на данни от времеви редове чрез присвояване на експоненциално намаляващи тегла към бъдещи стойности с течение на времето. Това се различава от обикновена плъзгаща се средна стойност, при която миналите наблюдения са претеглени еднакво. Предвидената стойност е продължение на историческите стойности в целевия период от време, който трябва да бъде непрекъсната времева линия с равен интервал между датите. Може да се използва за прогнозиране на бъдещите продажби, изискванията за запасите или общите потребителски тенденции.
Да предположим, че имам таблица с данни за продажбите по месеци:
Искам да знам каква ще бъде прогнозираната сума на продажбите за октомври 2022 г. въз основа на историческите данни, показани в таблицата:
= ПРОГНОЗА.ETS (ДАТА (2020,10,1), C3: C12, B3: B12)
FORECAST.ETS връща резултат от продажби от 21 202 долара през октомври 2022 г. Можем да си представим това и прогнозите за месеци между тях, като приложим формулата към разширена таблица с данни:
Визуализиране на прогнозата:
Как да използвате FORECAST.ETS
FORECAST.ETS има три задължителни аргумента и три незадължителни аргумента:
= FORECAST.ETS (target_date, values, timeline, [сезонност], [data_completion], [агрегиране])
Където целева дата е датата, за която искате да предвидите стойност, стойности е масивът от исторически данни (продажби в нашия случай) и времева линия е масивът от времева рамка с равен интервал, например дневен, 1ул на всеки месец, 1ул на всяка година или дори непрекъснат числов индекс.
Сезонност е положително цяло число, представляващо дължината на сезонния модел. По подразбиране е 1, което означава, че Excel автоматично открива сезонността. Нулата показва, че няма сезонност.
Попълване на данни: FORECAST.ETS поддържа до 30% липсващи данни и може да се коригира за тези липсващи точки от данни, като използва нула на тяхно място или интерполира въз основа на съседните точки от данни.
Агрегиране: FORECAST.ETS ще обобщи стойностите със същата времева отметка, въпреки че времевите марки изискват постоянна стъпка или интервал. Аргументът използва число, представляващо опция за обобщение, като по подразбиране е нула или средна стойност, и други опции, включително SUM, COUNT, MIN, MAX или MEDIAN.
Ефект на сезонността
Използвайки горния пример, прогнозната стойност за октомври 2022 г. беше $ 21,202, като се използва стойността по подразбиране за сезонност. Ами ако не сме приложили сезонността?
Забележете, че като последен аргумент в лентата с формули е добавена нула. Прогнозираният за октомври резултат сега е с 3 308 долара по -висок от първоначалната прогноза. Някои данни може да нямат присъща сезонност, но при данни, които имат сезонност, това е мощен вариант да се гарантира, че имате точна прогноза. Тенденцията по -долу визуализира същата прогноза, добавяйки прогноза без сезонност за всеки прогнозиран месец:
ПРОГНОЗА.ETS Съвети
- The целева дата за първия аргумент трябва да бъде хронологично след датата в масива от исторически данни, времева линия.
- Ако постоянна стъпка не може да бъде идентифицирана в времева линия, номер #NUM! грешка ще бъде върната.
- Максималната стойност за сезонността е 8760, представляващи часове за една година. Всяка по -голяма стойност ще върне #NUM! грешка.
Интересувате ли се от още прогнози?
Вижте другите ни статии за прогнозиране с функции TREND, LINEST или FORECAST.LINEAR.
