Как использовать функцию Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY -

Содержание

Резюме

Функция Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY возвращает продолжительность сезонного шаблона во времени на основе существующих значений и временной шкалы.

Цель

Получите длину сезонного шаблона

Возвращаемое значение

Продолжительность сезона в единицах шкалы времени

Синтаксис

= FORECAST.ETS.SEASONALITY (значения, временная шкала, (завершение_данных), (агрегирование))

Аргументы

  • values - Существующие или исторические значения (значения y).
  • временная шкала - числовые значения временной шкалы (значения x).
  • data_completion - (необязательно) Обработка отсутствующих данных (0 = обрабатывать как ноль, 1 = среднее значение). По умолчанию 1.
  • агрегирование - (необязательно) поведение агрегирования. По умолчанию 1 (СРЕДНИЙ). Смотрите другие варианты ниже.

Версия

Excel 2016

Примечания по использованию

Функция FORECAST.ETS.SEASONALITY возвращает продолжительность сезонного шаблона во времени на основе существующих значений и временной шкалы. FORECAST.ETS.SEASONALITY можно использовать для расчета продолжительности сезона для числовых значений, таких как продажи, запасы, расходы и т. Д., Которые демонстрируют сезонный характер. Если шаблон не может быть обнаружен, FORECAST.ETS.SEASONALITY возвращает ноль.

пример

В показанном примере формула в ячейке H16:

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(C5:C16,B5:B16)

где C5: C16 содержит существующие значения, а B5: B16 содержит временную шкалу. С этими входными данными функция FORECAST.ETS.SEASONALITY возвращает 4. Результатом будет 4, поскольку значения в C5: C16 представляют квартальные данные о продажах, а продолжительность сезона составляет 1 год, что составляет 4 квартала.

На диаграмме справа эти данные представлены в виде точечной диаграммы.

Примечания к аргументам

Аргумент значений содержит зависимый массив или диапазон данных, также называемых значениями y. Это существующие исторические значения, на основе которых будет рассчитана продолжительность сезона.

Аргумент временной шкалы - это независимый массив или диапазон значений, также называемый значениями x. Временная шкала должна состоять из числовых значений с постоянным интервалом шага. Например, временная шкала может быть годовой, квартальной, ежемесячной, ежедневной и т. Д. Временная шкала также может быть простым списком числовых периодов, как в показанном примере.

Аргумент data_completion является необязательным и указывает, как FORECAST.ETS.SEASONALITY должен обрабатывать отсутствующие точки данных. Возможные варианты: 1 (по умолчанию) и ноль. По умолчанию FORECAST.ETS.SEASONALITY предоставляет недостающие точки данных путем усреднения соседних точек данных. Если для data_completion задан ноль, FORECAST.ETS будет рассматривать отсутствующие точки данных как ноль.

Аргумент агрегации является необязательным и определяет, как функция должна агрегировать точки данных, когда шкала времени содержит повторяющиеся отметки времени. Значение по умолчанию - 1, что означает СРЕДНЕЕ. Другие варианты приведены в таблице ниже.

Примечание. Перед использованием FORECAST.ETS.SEASONALITY лучше выполнить агрегирование, чтобы результаты были максимально точными.

Ценность Поведение
1 (или опущено) СРЕДНИЙ
2 COUNT
3 COUNTA
4 МАКСИМУМ
5 МЕДИАНА
6 MIN
7 СУММ

Ошибки

Функция FORECAST.ETS.SEASONALITY будет возвращать ошибки, как показано ниже.

ошибка Причина
#ЦЕННОСТЬ!
  • сезонность не числовая
  • data_completion не является числовым
  • агрегирование не является числовым
# N / A
  • значения и временная шкала не одинакового размера
# ЧИСЛО
  • Последовательный шаг не может быть определен на временной шкале
  • Все значения временной шкалы одинаковы
  • Значение data_completion не равно 0 или 1
  • Значение для агрегации не в пределах 1-7.

Интересные статьи...