Dieses Tutorial zeigt, wie die Zeitreihenprognose in Excel sowohl mit der integrierten Prognoseblattfunktion als auch mit benutzerdefinierten Formeln durchführen kann. Excel bietet mehrere Prognosemethoden an, und dieser Leitfaden deckt zwei wichtige Ans?tze ab: exponentielle Gl?ttung und lineare Regression.

• Exponentielle Gl?ttung
  • Verwenden des Prognoseblatts
  • Manuelle exponentielle Gl?ttungsformeln
• Lineare Regressionsprognose
  • Lineare Prognoseformeln
  • Erstellen eines linearen Regressionsdiagramms

Excel -Prognosen verstehen

Die Prognose verwendet historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen. Es ist wertvoll für Aufgaben wie Budgetierung, Verkaufsprojektionen und Cashflow -Analyse. Denken Sie daran, Prognosen bieten Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten; überprüfen Sie die Ergebnisse immer kritisch, bevor Sie Entscheidungen treffen. Excel bietet Tools, einschlie?lich integrierter Funktionen, Funktionen und Diagrammfunktionen.

Exponentielle Gl?ttung in Excel

Die exponentielle Gl?ttung von Excel verwendet die AAA -Version (Additive Fehler, Additive Trend, additive Saisonalit?t) des Exponential Triple Smoothing (ETS) -Algorithmus. Diese Methode gl?ttet Daten, indem es saisonale Muster und Konfidenzintervalle ideal ist und sie ideal für nichtlineare Daten mit wiederkehrenden Mustern (in Excel 2016, 2019 und Office 365) ideal ist.

Automatisierte exponentielle Prognose mit dem Prognoseblatt

Das Prognoseblatt (in Excel 2016 eingeführt) vereinfacht die Zeitreihenprognose. Organisieren Sie Ihre Daten korrekt und erledigt Excel die Berechnungen.

Datenvorbereitung

Bereiten Sie zwei benachbarte Spalten vor:

• Zeitreihen: Nacheinander beobachtete Daten oder Zeiten (stündlich, t?glich, monatlich usw.) in regelm??igen Abst?nden. Konsistente Intervalle sind entscheidend. W?hrend das Tool bis zu 30% fehlende Daten oder doppelte Daten verarbeiten kann, wird empfohlen, Daten für die Genauigkeit zusammenzufassen.
• Datenwerte: entsprechende numerische Werte, die vorhergesagt werden sollen.

Beispiel: Vorhersage von Verk?ufen basierend auf historischen monatlichen Daten (Hinweis: Spalte A verwendet ein benutzerdefiniertes Format mit Monat und Jahr, aber die zugrunde liegenden Daten sind Datumswerte, nicht Text).

Erstellen der Prognose

1. W?hlen Sie beide Datenreihen aus (Auswahl einer Zelle w?hlt h?ufig automatisch die gesamte Serie aus).
2. Navigieren Sie zur Registerkarte Daten > Prognosegruppe und klicken Sie auf Prognose -Blatt .
3. W?hlen Sie im Arbeitsblattfenster für das Erstellen von Prognosemittel Ihren Diagrammtyp (Zeile oder Spalte) aus und geben Sie das Prognose -Enddatum an. Klicken Sie auf Erstellen .

Excel generiert ein neues Blatt mit einer Tabelle mit ursprünglichen und vorhergesagten Werten zusammen mit einem Diagramm.

Untersuchen Sie die Formeln im Prognoseblatt oder finden Sie in den Abschnitt über exponentielle Gl?ttungsformeln, um Einzelheiten zu den Berechnungen zu erhalten.

Anpassen der Prognose

Zugriff auf Prognoseoptionen, indem Sie im Fenster "Prognose -Arbeitsblatt erstellen" auf Optionen klicken:

Passen Sie Einstellungen an wie:

• Prognose Start: Startdatum für Vorhersagen (Betrachten Sie vor dem letzten historischen Punkt für saisonale Daten oder zum Vergleich von Vorhersagen mit bekannten Werten).
• Konfidenzintervall: Vorhersagebereich (Standard betr?gt 95%).
• Saisonalit?t: L?nge der saisonalen Zyklen (Excel-Auto-Erkennungen, aber manuelle Eingabe ist m?glich).
• Prognosestatistiken einschlie?en: Zeigt statistische Informationen (Gl?ttungskonstanten, Fehlermetriken) an.
• Timeline -Bereich & Werte Bereich: Datenbereiche für Zeitreihen und Werte.
• Füllen Sie fehlende Punkte mit: Handles fehlende Datenpunkte (Interpolation oder Nullen).
• Doppelte Aggregate unter Verwendung: Griff mehrere Werte mit demselben Zeitstempel (Durchschnitt, Median usw.).

Manuelle exponentielle Gl?ttungsformeln

Das prognostizierte Blatt verwendet die FORECAST.ETS und FORECAST.ETS.CONFINT -Funktionen.

Prognostizierte Werte ( FORECAST.ETS )

Syntax: FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

Beispiel: =FORECAST.ETS(A31, $B$2:$B$30, $A$2:$A$30, 1, 1)

Konfidenzintervall ( FORECAST.ETS.CONFINT )

Syntax: FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, confidence_level, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

Beispiel: =FORECAST.ETS.CONFINT(A31, $B$2:$B$30, $A$2:$A$30, 0.95, 1, 1)

Konfidenzgrenzen werden durch Hinzufügen und Subtrahieren des Konfidenzintervalls vom Prognosewert berechnet.

Lineare Regressionsprognose

Die lineare Regression eignet sich für Daten ohne Saisonalit?t oder unzureichende Daten, um sie zu erkennen. Excel bietet FORECAST (?ltere Versionen) und FORECAST.LINEAR (Excel 2016 und sp?ter). Beide haben identische Funktionen.

Lineare Prognoseformeln

Beispiel (unter Verwendung von FORECAST.LINEAR ): =FORECAST.LINEAR(A14, $B$2:$B$13, $A$2:$A$13)

Lineare Regressionsdiagramm

Erstellen Sie ein Zeilendiagramm, das die historischen und prognostizierten Daten für eine visuelle Darstellung kombiniert. Denken Sie daran, den letzten historischen Datenpunkt zu kopieren, um eine kontinuierliche Linie aufrechtzuerhalten.

Dieser umfassende Leitfaden erm?glicht es Ihnen, die Prognosef?higkeiten von Excel effektiv zu nutzen. Für eine praktische Demonstration laden Sie das Beispiel -Arbeitsbuch (Link im Originaltext) herunter.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPrognose in Excel: Lineare und exponentielle Gl?ttungsprognosemodelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!