В этом руководстве показано, как использоватьФункция Excel FORECAST.EST в Excel.
Обзор функции FORECAST.EST
Функция FORECAST.EST используется, чтобы делатьэкспоненциальное сглаживание прогнозы на основе ряда существующих значений.
Чтобы использовать функцию листа Excel FORECAST.EST, выберите ячейку и введите:
(Обратите внимание, как появляются входные данные формулы)
Функция ПРОГНОЗ Синтаксис и входные данные:
FORECAST.ETS (целевая_дата, значения, временная шкала, [сезонность], [завершение_данных], [агрегирование])
Установленный срок - точка данных, для которой нужно спрогнозировать значение. Он может быть представлен датой / временем или числом.
Ценности - диапазон или массив исторических данных, для которых вы хотите спрогнозировать будущие значения.
Лента новостей - массив дат / времени или независимых числовых данных с постоянным шагом между ними.
Сезонность (необязательно) - число, представляющее длину сезонного шаблона:
Завершение данных (необязательно) - учитывает недостающие баллы.
Агрегирование (необязательно) - указывает, как агрегировать несколько значений данных с одной и той же меткой времени.
Функция FORECAST.ETS в Excel используется для прогнозирования данных с использованием алгоритма экспоненциального сглаживания.
Экспоненциальное сглаживание - это метод статистики, используемый для сглаживания данных временных рядов путем присвоения экспоненциально убывающих весов будущим значениям с течением времени. Это отличается от простого скользящего среднего, в котором прошлые наблюдения имеют одинаковый вес. Прогнозируемое значение является продолжением исторических значений в целевом диапазоне дат, который должен быть непрерывной временной шкалой с равным интервалом между датами. Его можно использовать для прогнозирования будущих продаж, потребностей в товарных запасах или общих потребительских тенденций.
Допустим, у меня есть таблица данных о продажах по месяцам:
Я хочу знать, какой будет прогнозируемый объем продаж на октябрь 2022 года на основе исторических данных, представленных в таблице:
= FORECAST.ETS (ДАТА (2020,10,1); C3: C12, B3: B12)
FORECAST.ETS возвращает результат продаж в размере 21 202 долларов США в октябре 2022 года. Мы можем визуализировать это и прогнозы на месяцы между ними, применив формулу к развернутой таблице данных:
Визуализация прогноза:
Как пользоваться FORECAST.ETS
FORECAST.ETS имеет три обязательных аргумента и три необязательных аргумента:
= FORECAST.ETS (целевая_дата, значения, временная шкала, [сезонность], [завершение_данных], [агрегирование])
Где установленный срок дата, для которой вы хотите спрогнозировать значение, ценности - массив исторических данных (в нашем случае продажи) и Лента новостей - массив таймфрейма с равным интервалом, например, дневной, 1ул каждого месяца, 1ул каждого года или даже непрерывный числовой индекс.
Сезонность - положительное целое число, представляющее длину сезонного паттерна. Значение по умолчанию - 1, что означает, что Excel автоматически определяет сезонность. Ноль означает отсутствие сезонности.
Data_completion: FORECAST.ETS поддерживает до 30% отсутствующих данных и может корректировать эти отсутствующие точки данных, используя ноль вместо них или интерполируя на основе соседних точек данных.
Агрегирование: FORECAST.ETS будет агрегировать значения с одной и той же меткой времени, даже если метки времени требуют постоянного шага или интервала. В аргументе используется число, представляющее параметр агрегирования, по умолчанию равный нулю или среднему значению, а также другие параметры, включая SUM, COUNT, MIN, MAX или MEDIAN.
Влияние сезонности
В приведенном выше примере прогнозное значение на октябрь 2022 года составило 21 202 доллара США с использованием значения по умолчанию для сезонности. Что, если бы мы не применяли сезонность?
Обратите внимание, что в качестве последнего аргумента в строке формул был добавлен ноль. Прогнозируемый в октябре результат теперь на 3308 долларов выше первоначального прогноза. Некоторые данные могут не иметь присущей сезонности, но в данных, которые имеют сезонность, это мощный способ обеспечить точный прогноз. Приведенная ниже тенденция визуализирует тот же прогноз, добавляя прогноз без сезонности для каждого прогнозируемого месяца:
FORECAST.ETS Советы
- В установленный срок поскольку первый аргумент должен быть в хронологическом порядке после даты в массиве исторических данных, Лента новостей.
- Если постоянный шаг не может быть идентифицирован в Лента новостей, # ЧИСЛО! ошибка будет возвращена.
- Максимальное значение сезонности составляет 8 760 часов в году. Любое большее значение вернет # ЧИСЛО! ошибка.
Заинтересованы в большем прогнозировании?
См. Другие наши статьи о прогнозировании с помощью функций ТЕНДЕНЦИЯ, ЛИНЕЙН или ПРОГНОЗ.ЛИНЕЙНЫЙ.
