Excel预测和相关功能与公式示例
本教程解释了如何使用Excel的预测功能,包括FORECAST
, FORECAST.LINEAR
和指数平滑函数( FORECAST.ETS
,forecast.ets, FORECAST.ETS.CONFINT
, FORECAST.ETS.SEASONALITY
, FORECAST.ETS.STAT
),以及实际示例。
Microsoft Excel提供了几种功能,用于使用历史数据(销售,预算等)创建线性和指数平滑预测。该教程重点介绍了关键的预测功能,简要解释了其他人的上下文。
Excel预测功能
最近的Excel版本可提供六个预测功能:
线性预测:
-
FORECAST
:使用线性回归(向后兼容与较旧的Excel版本)预测未来值。 -
FORECAST.LINEAR
:与FORECAST
相同;较新的预测功能套件的一部分(Excel 2016及以后)。
指数平滑的预测(Excel 2016,2019和Office 365):
-
FORECAST.ETS
:使用指数平滑算法预测未来值。 -
FORECAST.ETS.CONFINT
:计算FORECAST.ETS
预测的置信区间。 -
FORECAST.ETS.SEASONALITY
:确定数据中季节性模式的长度。 -
FORECAST.ETS.STAT
:返回与时间序列预测相关的统计值。
FORECAST
和FORECAST.LINEAR
函数
这两个函数都使用线性回归( y = a bx
)来预测未来值。他们使用已知X和Y值的样品平均值来计算截距( a )和斜率( b )。 FORECAST.LINEAR
是较新的Excel版本中的首选函数,而FORECAST
仍然是向后兼容。
错误处理:诸如#N/A!
, #VALUE!
和#DIV/0!
如果输入范围不匹配,输入是非数字,或者已知X值的方差为零,则可能发生。
FORECAST
功能示例:
根据3周的数据预测接下来7天的网站流量(B2:B22中的Y值,A2:A22中的X值(日期)):
- Excel 2000-2019:
=FORECAST(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
- excel 2016和2019:
=FORECAST.LINEAR(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
(A23代表用于预测的新X值)。绝对单元格参考用于防止复制公式时的范围更改。
FORECAST.ETS
函数
FORECAST.ETS
使用指数三重平滑(ETS)算法的AAA版本执行指数平滑预测。该算法通过识别季节性和置信区间来平化数据波动。
FORECAST.ETS
参数:
-
target_date
:预测的日期/时间或数字。 -
values
:历史数据。 -
timeline
:具有恒定步骤的日期/时间或数字数据。 -
seasonality
(可选):季节性的长度(1或自动检测省略,为0,无季节性)。 -
data_completion
(可选):如何处理丢失的数据(平均邻居的1个,零0)。 -
aggregation
(可选):如何使用相同的时间戳汇总多个值(平均1,其他值可用)。
FORECAST.ETS
注意事项:
- 需要定期间隔的时间表。
- 适用于具有重复模式的非线性数据。
- 如果未检测到模式,则回到线性预测。
- 处理不完整的数据集(最多30%的数据)。
- 允许重复的时间戳;值是汇总的。
FORECAST.ETS
函数示例:
使用与以前相同的数据: =FORECAST.ETS(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
FORECAST.ETS.CONFINT
函数
计算FORECAST.ETS
预测的置信区间。较小的间隔表示更高的预测置信度。可选的confidence_level
参数(0-1)设置了置信度(默认为95%)。
FORECAST.ETS.CONFINT
示例:
=FORECAST.ETS.CONFINT(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
FORECAST.ETS.SEASONALITY
函数
确定时间表中重复图案的长度。
FORECAST.ETS.SEASONALITY
示例:
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B22, A2:A22)
FORECAST.ETS.STAT
函数
返回与指数平滑预测相关的各种统计值(Alpha,Beta,Gamma,Mase,Smape,Mae,Mae,RMSE,步骤大小)。
FORECAST.ETS.STAT
示例:
=FORECAST.ETS.STAT(B2:B22, A2:A22, 1)
(返回alpha)
该综合指南为有效地使用Excel的预测功能提供了坚实的基础。请记住下载实践工作簿以进行实践经验。
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