Esempi di funzioni Excel FORECAST.ETS - Excel e Fogli Google

Questo tutorial mostra come usare ilFunzione PREVISIONE.EST di Excel in Excel.

Panoramica della funzione FORECAST.EST

La funzione PREVISIONE.EST è abituato a farelivellamento esponenziale previsioni basate su una serie di valori esistenti.

Per utilizzare la funzione del foglio di lavoro Excel FORECAST.EST, selezionare una cella e digitare:

(Notare come appaiono gli input della formula)

Funzione PREVISIONE Sintassi e input:

PREVISIONE.ETS (data_target, valori, sequenza temporale, [stagionalità], [completamento_dati], [aggregazione])

Data_obiettivo - il punto dati per il quale prevedere un valore. Può essere rappresentato da una data/ora o da un numero.

Valori - un intervallo o una serie di dati storici per i quali si desidera prevedere i valori futuri.

Sequenza temporale - un array di date/orari o dati numerici indipendenti con un passo costante tra di loro.

Stagionalità (opzionale) - un numero che rappresenta la lunghezza del modello stagionale:

Completamento dei dati (opzionale) - tiene conto dei punti mancanti.

Aggregazione (facoltativo) - specifica come aggregare più valori di dati con lo stesso timestamp.

La funzione PREVISIONE.ETS in Excel viene utilizzata per prevedere i dati utilizzando un algoritmo di livellamento esponenziale.

Il livellamento esponenziale è un metodo nelle statistiche utilizzato per livellare i dati delle serie temporali assegnando pesi esponenzialmente decrescenti ai valori futuri nel tempo. Questo differisce da una semplice media mobile in cui le osservazioni passate sono ponderate allo stesso modo. Il valore previsto è una continuazione dei valori storici nell'intervallo di date di destinazione, che dovrebbe essere una sequenza temporale continua con un intervallo uguale tra le date. Può essere utilizzato per prevedere le vendite future, i requisiti di inventario o le tendenze generali dei consumatori.

Supponiamo di avere una tabella di dati di vendita per mese:

Voglio sapere quale sarà l'importo delle vendite previsto per ottobre 2022 in base ai dati storici riportati nella tabella:

=PRECAST.ETS(DATA(2020,10,1),C3:C12,B3:B12)

FORECAST.ETS restituisce un risultato di vendite di $ 21.202 nell'ottobre del 2022. Possiamo visualizzare questo e le previsioni per i mesi intermedi applicando la formula a una tabella di dati espansa:

Visualizzazione della previsione:

Come usare PREVISIONE.ETS

PREVISIONE.ETS ha tre argomenti obbligatori e tre argomenti facoltativi:

=PRECAST.ETS(data_target, valori, sequenza temporale, [stagionalità], [completamento_dati], [aggregazione])

In cui si data_obiettivo è la data per la quale si desidera prevedere un valore, valori è l'array di dati storici (vendite nel nostro caso) e sequenza temporale è l'array di un intervallo di tempo con un intervallo uguale, ad esempio giornaliero, l'1ns di ogni mese, il 1ns di ogni anno o anche un indice numerico continuo.

Stagionalità è un numero intero positivo che rappresenta la lunghezza del modello stagionale. Il valore predefinito è 1, il che significa che Excel rileva automaticamente la stagionalità. Lo zero indica nessuna stagionalità.

Data_completion: FORECAST.ETS supporta fino al 30% di dati mancanti e può correggere i punti dati mancanti utilizzando zero al loro posto o interpolando in base ai punti dati vicini.

Aggregazione: FORECAST.ETS aggregherà i valori con lo stesso timestamp, anche se i timestamp richiedono un passo o un intervallo costante. L'argomento utilizza un numero che rappresenta un'opzione di aggregazione con il valore predefinito zero o media e altre opzioni tra cui SUM, COUNT, MIN, MAX o MEDIAN.

Effetto della stagionalità

Utilizzando l'esempio sopra, il valore della previsione di ottobre 2022 era di $ 21.202 utilizzando il valore predefinito per la stagionalità. E se non applicassimo la stagionalità?

Notare che è stato aggiunto uno zero come ultimo argomento nella barra della formula. Il risultato previsto per ottobre è ora superiore di 3.308 dollari rispetto alla previsione originale. Alcuni dati potrebbero non avere alcuna stagionalità intrinseca, ma nei dati che hanno stagionalità, è un'opzione potente per assicurarti di avere una previsione accurata. La tendenza seguente visualizza la stessa previsione, aggiungendo una previsione senza stagionalità per ogni mese previsto:

Suggerimenti su FORECAST.ETS

  • Il data_obiettivo per il primo argomento deve essere cronologicamente successivo alla data nell'array dei dati storici, sequenza temporale.
  • Se non è possibile identificare un passo costante nel sequenza temporale, un #NUM! errore verrà restituito.
  • Il valore massimo per la stagionalità è 8.760 che rappresentano le ore in un anno. Qualsiasi valore maggiore restituirà un #NUM! errore.

Interessato a più previsioni?

Vedi i nostri altri articoli sulle previsioni con le funzioni TREND, LINEST o FORECAST.LINEAR.

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