Kuinka käyttää Excel FORECAST.ETS -toimintoa -

Sisällysluettelo

Yhteenveto

Excel FORECAST.ETS -toiminto ennustaa arvon olemassa olevien kausitrendiä noudattavien arvojen perusteella. FORECAST.ETS: ää voidaan käyttää ennustamaan kausiluonteisia numeerisia arvoja, kuten myynti, varasto, kulut jne.

Tarkoitus

Arvaa arvo kausiluonteisesti

Palautusarvo

Ennustettu arvo

Syntaksi

= ENNUSTE.ETS (kohde-päiväys, arvot, aikajana, (kausiluonteisuus), (tietojen_valmistelu), (aggregaatti))

Väitteet

  • target_date - Ennusteen aika tai jakso (x-arvo).
  • arvot - Olemassa olevat tai historialliset arvot (y-arvot).
  • aikajana - numeeriset aikajanan arvot (x arvot).
  • kausiluonteisuus - (valinnainen) Kausilaskenta (0 = ei kausiluonteisuutta, 1 = automaattinen, n = kauden pituus aikajanan yksikköinä).
  • data_completion - (valinnainen) Puuttuva tietojenkäsittely (0 = käsitellä nollana, 1 = keskiarvo). Oletusarvo on 1.
  • aggregaatio - (valinnainen) aggregaatiokäyttäytyminen. Oletusarvo on 1 (AVERAGE). Katso muut vaihtoehdot alla.

Versio

Excel 2016

Käyttöohjeet

FORECAST.ETS-funktio ennustaa arvon olemassa olevien arvojen perusteella, jotka seuraavat kausitrendiä. FORECAST.ETS-arvoa voidaan käyttää ennustamaan kausiluonteisia numeerisia arvoja, kuten myynti, varasto, kulut jne.

Ennustettujen arvojen laskemiseen FORECAST.ETS käyttää kolminkertaista eksponentiaalista tasoitusta. Tämä on algoritmi, joka soveltaa yleistä tasausta, trendin tasaamista ja kausitasoitusta.

Esimerkki

Edellä esitetyssä esimerkissä solun D13 kaava on:

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

missä myynti (C5: C12) ja jaksot (B5: B12) on nimetty alueiksi. Näiden tulojen avulla FORECAST.ETS-funktio palauttaa solun D13 arvon 618,29. Kun kaava kopioidaan taulukkoon, FORECAST.ETS palauttaa ennustetut arvot sarjassa D13: D16 käyttäen sarakkeen B arvoja kohdepäivämääräksi.

Oikealla olevassa kaaviossa nämä tiedot on piirretty sirontakaavioon.

Huomaa: Solun D12 arvoksi asetetaan C12, jotta olemassa olevat arvot yhdistetään kaavion ennustettuihin arvoihin.

Argumenttihuomautukset

Argumentti target_date edustaa aikajanan pistettä, jonka ennuste tulisi laskea.

Arvot-argumentti sisältää riippuvan taulukon tai tietoryhmän, jota kutsutaan myös y-arvoiksi. Nämä ovat olemassa olevia historiallisia arvoja, joista ennuste lasketaan.

Aikajanan argumentti on riippumaton taulukko tai arvoalue, jota kutsutaan myös x-arvoksi. Aikajanan on koostuttava numeerisista arvoista, joilla on vakio askelväli. Aikajana voi olla esimerkiksi vuosi, neljännesvuosittain, kuukausittain, päivittäin jne. Aikajana voi olla myös yksinkertainen luettelo numeerisista jaksoista, kuten esitetyssä esimerkissä.

Kausiluonteisuusargumentti on valinnainen ja edustaa kausiluonnoksen pituutta aikajanan yksikköinä. Esimerkiksi esitetyssä esimerkissä tiedot ovat neljännesvuosittain, joten kausiluonteisuus on 4, koska vuodessa on 4 vuosineljännestä ja kausiluonteisuus on 1 vuosi. Sallitut arvot ovat 0 (ei kausiluonteisuutta, käytä lineaarista algoritmia), 1 (laskee kausiluonnoksen automaattisesti) ja n (manuaalinen kauden pituus, luku välillä 2 - 8784, mukaan lukien). Luku 8784 = 366 x 24, tuntien määrä karkausvuodessa.

Data_completion-argumentti on valinnainen ja määrittää, kuinka FORECAST.ETS: n tulisi käsitellä puuttuvia datapisteitä. Vaihtoehdot ovat 1 (oletus) ja nolla. Oletusarvon mukaan FORECAST.ETS tarjoaa puuttuvat datapisteet keskiarvolla viereiset datapisteet. Jos nolla annetaan, FORECAST.ETS käsittelee puuttuvat datapisteet nollana.

Koontiargumentti on valinnainen, ja se valvoo, mitä toimintoa datapisteiden yhdistämiseen käytetään, kun aikajanalla on päällekkäisiä arvoja. Oletusarvo on 1, mikä määrittää AVERAGE. Muut vaihtoehdot on annettu alla olevassa taulukossa.

Huomaa: On parempi suorittaa aggregaatio ennen FORECAST.ETS-sovelluksen käyttöä, jotta ennustus olisi mahdollisimman tarkka.

Arvo Käyttäytyminen
1 (tai jätetty pois) KESKIVERTO
2 KREIVI
3 COUNTA
4 MAX
5 MEDIAANI
6 MIN
7 SUMMA

Virheet

FORECAST.ETS-toiminto palauttaa virheet alla esitetyllä tavalla.

Virhe Syy
#ARVO!
  • target_date ei ole numeerinen
  • kausiluonteisuus ei ole numeerinen
  • data_completion ei ole numeerinen
  • aggregaatti ei ole numeerinen
# Ei sovelleta
  • arvot ja aikajana eivät ole samankokoisia
#NUM
  • Yhtenäistä vaihetta ei voida määrittää aikajanalla
  • Kaikki aikajanan arvot ovat samat
  • Kausiluonteisuuden arvo ei ole 0–8784
  • Data_completion-arvo ei ole 0 tai 1
  • Yhdistämisen arvo ei ole 1–7

Mielenkiintoisia artikkeleita...