Как использовать функцию Excel FORECAST.ETS -

Содержание

Резюме

Функция Excel FORECAST.ETS прогнозирует значение на основе существующих значений, которые следуют сезонному тренду. FORECAST.ETS можно использовать для прогнозирования числовых значений, таких как продажи, запасы, расходы и т. Д., С учетом сезонности.

Цель

Прогнозирование значения с сезонным трендом

Возвращаемое значение

Прогнозируемое значение

Синтаксис

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

Аргументы

  • target_date - время или период прогноза (значение x).
  • values - Существующие или исторические значения (значения y).
  • временная шкала - числовые значения временной шкалы (значения x).
  • сезонность - (необязательно) расчет сезонности (0 = нет сезонности, 1 = автоматически, n = продолжительность сезона в единицах временной шкалы).
  • 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 предсказывает значение на основе существующих значений, которые следуют сезонному тренду. FORECAST.ETS можно использовать для прогнозирования числовых значений, таких как продажи, запасы, расходы и т. Д., С учетом сезонности.

Для вычисления прогнозируемых значений FORECAST.ETS использует так называемое тройное экспоненциальное сглаживание. Это алгоритм, который применяет общее сглаживание, сглаживание тренда и сезонное сглаживание.

пример

В показанном выше примере формула в ячейке D13:

=FORECAST.ETS(B13,sales,periods,4)

где продажи (C5: C12) и периоды (B5: B12) являются именованными диапазонами. С этими входными данными функция FORECAST.ETS возвращает 618,29 в ячейке D13. Поскольку формула копируется в таблицу, FORECAST.ETS возвращает прогнозируемые значения в D13: D16, используя значения в столбце B для целевой даты.

На диаграмме справа эти данные представлены в виде точечной диаграммы.

Примечание. Ячейка D12 устанавливается равной C12, чтобы связать существующие значения с прогнозируемыми значениями на диаграмме.

Примечания к аргументам

Аргумент target_date представляет точку на шкале времени, в которой должен быть рассчитан прогноз.

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

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 сезонности является необязательным и представляет длину сезонного шаблона, выраженную в единицах временной шкалы. Например, в показанном примере данные являются ежеквартальными, поэтому сезонность задается как 4, поскольку в году 4 квартала, а сезонная модель - 1 год. Допустимые значения: 0 (без сезонности, использовать линейный алгоритм), 1 (рассчитать сезонный шаблон автоматически) и n (длина сезона вручную, число от 2 до 8784 включительно). Число 8784 = 366 x 24, количество часов в високосном году.

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

Аргумент агрегирования является необязательным и определяет, какая функция используется для агрегирования точек данных, когда временная шкала содержит повторяющиеся значения. Значение по умолчанию - 1, что означает СРЕДНЕЕ. Другие варианты приведены в таблице ниже.

Примечание. Перед использованием FORECAST.ETS лучше выполнить агрегирование, чтобы прогноз был максимально точным.

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

Ошибки

Функция FORECAST.ETS вернет ошибки, как показано ниже.

ошибка Причина
#ЦЕННОСТЬ!
  • target_date не является числовым
  • 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 сезонности не в пределах 0-8784.
  • Значение data_completion не равно 0 или 1
  • Значение для агрегации не в пределах 1-7.

Интересные статьи...