FORECAST.ETS 函數

根據現有 (歷史) 值，使用 AAA 版的指數平滑法演算法 (ETS) 來計算或預測未來值。 預測值是所指定目標日期之內歷程記錄值的接續，而且應該是一個時間表的延續。 您可以用此函數來預測未來的銷售額、庫存需求或消費趨勢。

此函數需要在不同點之間使用常數步階來整理時間表。 例如，這可能是一個月度時間表且每個月的第一天有值，或是年時間表或是數值索引時間表。 對於這種類型的時間軸，在套用預測之前彙總原始詳細資料非常有用，這樣也會產生更準確的預測結果。

語法

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

FORECAST.ETS 函數語法具有下列引數：

• Target_date 必填項目。 這是要預測值的資料點。 目標日期可以是日期/時間或數字。 如果目標日期是歷程時間表結束之前按時間先後排列，則 FORECAST.ETS 會傳回 #NUM! 錯誤。
• 值 必填項目。 值是歷史值，您要預測接下來的點數。
• 時間表 必填項目。 數值資料的獨立陣列或範圍。 時間軸中的日期之間必須有一致的步驟，且不能為零。 不需要將時間表排序為 FORECAST。ETS 會以隱含方式對其進行排序以進行計算。 如果在提供的時間表中無法識別恆定步驟，則 FORECAST.ETS 將歸還 #NUM！ 錯誤。 如果時間表包含重複的值，則 FORECAST.ETS 將歸還 #VALUE！ 錯誤。 如果時間軸的範圍和值的大小不同，則 FORECAST.ETS 將傳回 #N/A 錯誤。
• 季節性 選用。 數值。 預設值 1 表示 Excel 會自動偵測預測的季節性，並針對季節性模式的長度使用正整數。 0 表示無季節性，表示預測將是線性的。 正整數將向算法指示使用此長度的模式作為季節性。 對於任何其他值，FORECAST。ETS 將歸還 #NUM！ 錯誤。
  支援的季節性上限是 8,760 (一年中的小時數)。 超過該數字的任何季節性都會導致出現 #NUM! 錯誤。
• 資料完成 選用。 雖然時間軸要求資料點之間有恆定的步長，但 FORECAST.ETS 支援高達 30% 的遺失資料，並將自動調整。0 會指出將遺漏點解釋為零的演算法。 預設值 1 會將遺漏的點數完成為相鄰點數的平均值來說明遺漏的點數。
• 彙總選用。 雖然時間軸要求資料點之間有恆定的步長，但 FORECAST.ETS 將聚合具有相同時間戳記的多個點。 彙總參數是一個數值，指示將使用哪種方法來彙總具有相同時間戳記的多個值。 預設值 0 會使用 AVERAGE，而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX 和 MEDIAN。