Hướng dẫn này trình bày cách sử dụngHàm FORECAST.EST trong Excel trong Excel.
Tổng quan về hàm FORECAST.EST
Hàm FORECAST.EST được sử dụng để làmlàm mịn theo cấp số nhân dự báo dựa trên một loạt các giá trị hiện có.
Để sử dụng Hàm FORECAST.EST Trang tính Excel, hãy chọn một ô và nhập:
(Chú ý cách các đầu vào công thức xuất hiện)
Hàm FORECAST Cú pháp và đầu vào:
FORECAST.ETS (target_date, giá trị, dòng thời gian, [tính thời vụ], [data_completion], [tổng hợp])
Target_date - điểm dữ liệu để dự báo giá trị. Nó có thể được biểu thị bằng ngày / giờ hoặc số.
Giá trị - một phạm vi hoặc mảng dữ liệu lịch sử mà bạn muốn dự đoán các giá trị trong tương lai.
Mốc thời gian - một mảng ngày / giờ hoặc dữ liệu số độc lập với bước không đổi giữa chúng.
Tính thời vụ (tùy chọn) - một số đại diện cho độ dài của mô hình theo mùa:
Hoàn thành dữ liệu (tùy chọn) - tài khoản cho các điểm còn thiếu.
Tổng hợp (tùy chọn) - chỉ định cách tổng hợp nhiều giá trị dữ liệu với cùng một dấu thời gian.
Hàm FORECAST.ETS trong Excel được sử dụng để dự báo dữ liệu bằng cách sử dụng thuật toán làm mịn theo cấp số nhân.
Làm mịn theo cấp số nhân là một phương pháp trong thống kê được sử dụng để làm mịn dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách gán trọng số giảm dần theo cấp số nhân cho các giá trị trong tương lai theo thời gian. Điều này khác với một đường trung bình động đơn giản trong đó các quan sát trong quá khứ có trọng số như nhau. Giá trị được dự đoán là sự tiếp nối của các giá trị lịch sử trong phạm vi ngày mục tiêu, giá trị này phải là một dòng thời gian liên tục với khoảng thời gian bằng nhau giữa các ngày. Nó có thể được sử dụng để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai, yêu cầu hàng tồn kho hoặc xu hướng tiêu dùng chung.
Giả sử tôi có một bảng dữ liệu bán hàng theo tháng:
Tôi muốn biết doanh số dự đoán sẽ là bao nhiêu cho tháng 10 năm 2022 dựa trên dữ liệu lịch sử được hiển thị trong bảng:
= FORECAST.ETS (DATE (2020,10,1), C3: C12, B3: B12)
FORECAST.ETS trả về kết quả doanh thu là 21.202 đô la vào tháng 10 năm 2022. Chúng tôi có thể hình dung điều này và các dự đoán cho các tháng giữa bằng cách áp dụng công thức cho bảng dữ liệu mở rộng:
Hình dung dự đoán:
Cách sử dụng FORECAST.ETS
FORECAST.ETS có ba đối số bắt buộc và ba đối số tùy chọn:
= FORECAST.ETS (target_date, giá trị, dòng thời gian, [tính thời vụ], [data_completion], [tổng hợp])
Ở đâu target_date là ngày bạn muốn dự đoán một giá trị, giá trị là mảng dữ liệu lịch sử (trong trường hợp của chúng tôi là bán hàng) và mốc thời gian là mảng của khung thời gian với khoảng thời gian bằng nhau, chẳng hạn như hàng ngày, 1NS của mỗi tháng,NS của mỗi năm hoặc thậm chí là một chỉ số số liên tục.
Tính thời vụ là một số nguyên dương đại diện cho độ dài của mô hình theo mùa. Giá trị mặc định là 1 có nghĩa là Excel tự động phát hiện tính thời vụ. Số không cho thấy không có tính thời vụ.
Data_completion: FORECAST.ETS hỗ trợ tới 30% dữ liệu bị thiếu và có thể điều chỉnh các điểm dữ liệu bị thiếu đó bằng cách sử dụng số 0 ở vị trí của chúng hoặc nội suy dựa trên các điểm dữ liệu lân cận.
Tổng hợp: FORECAST.ETS sẽ tổng hợp các giá trị với cùng một dấu thời gian, mặc dù dấu thời gian yêu cầu một bước hoặc khoảng thời gian không đổi. Đối số sử dụng một số đại diện cho một tùy chọn tổng hợp với giá trị mặc định là 0 hoặc trung bình và các tùy chọn khác bao gồm SUM, COUNT, MIN, MAX hoặc MEDIAN.
Ảnh hưởng của tính thời vụ
Sử dụng ví dụ trên, giá trị dự báo tháng 10 năm 2022 là 21.202 đô la, sử dụng giá trị mặc định cho tính thời vụ. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta không áp dụng tính thời vụ?
Lưu ý rằng số 0 đã được thêm vào làm đối số cuối cùng trong thanh công thức. Kết quả dự đoán tháng 10 hiện cao hơn 3,308 đô la so với dự đoán ban đầu. Một số dữ liệu có thể không có bất kỳ tính thời vụ vốn có nào, nhưng trong dữ liệu có tính thời vụ, đó là một tùy chọn mạnh mẽ để đảm bảo bạn có một dự đoán chính xác. Xu hướng dưới đây hiển thị cùng một dự đoán, thêm một dự báo không có tính thời vụ cho mỗi tháng dự báo:
Mẹo FORECAST.ETS
- Các target_date đối với đối số đầu tiên phải theo thứ tự thời gian sau ngày trong mảng dữ liệu lịch sử, mốc thời gian.
- Nếu một bước không đổi không thể được xác định trong mốc thời gian, một #NUM! lỗi sẽ được trả lại.
- Giá trị tối đa cho tính thời vụ là 8.760 đại diện cho số giờ trong một năm. Bất kỳ giá trị nào lớn hơn sẽ trả về lỗi #NUM! lỗi.
Quan tâm đến Dự báo khác?
Xem các bài viết khác của chúng tôi về Dự báo với các hàm TREND, LINEST hoặc FORECAST.LINEAR.
