计算指数平滑( ets )算法的使用" AAA 版本或基于现有值(历史)预测未来值。 预测值是指定的 目标 日期,应为时间线的延续 标记 中的历史值的延续 标记 。 可以使用此函数来预测未来销售额、库存需求或消费趋势。

此函数需要时间线与不同点间常量步骤进行组织。 例如,每月、每年的时间线或数值的日程表的1日的值可能是一个月的时间线的索引。 对于此类型的时间线,它与之前的详细数据应用聚合原始非常有用的预测,生成 更加 精确的预测和结果。

语法

预测. ets ( target_date "、"值"、"时间线",[ seasonality ]、[ data_completion ],[汇总])

FORECAST.ETS 函数语法具有以下参数:

  • Target_date    必需。 需要进行值预测的数据点。 目标日期可以是日期/时间或数字。 如果目标日期在历史时间线结束之前按时间顺序排序,则 FORECAST。ETS 返回#NUM! 错误。

  •     必需。 值是历史值,要预测其下一点。

  • 日程表    必需。 数值数据的独立数组或范围。 日程表中的日期之间必须具有一致的步骤,不能为零。 时间线不需要按 FORECAST 排序。ETS 将隐式排序以用于计算。 如果提供的时间线中无法识别常量步骤,则 Forecast.ETS 将返回#NUM! 错误。 如果时间线包含重复值,则 FORECAST。ETS 将返回#VALUE! 错误。 如果时间线和值的范围不相同,则 FORECAST。ETS 将返回#N/A 错误。

  • 季节性     可选。 数值。 默认值 1 表示Excel自动检测季节性,并使用正、全数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性,这意味着预测将是线性的。 正整数将指示算法使用此长度的模式作为季节性。 对于任何其他值,为 FORECAST。ETS 将返回#NUM! 错误。

    最大支持 seasonality 是8,760(一年中的小时数)。 该数字上方的任何 seasonality 将导致"# NUM ! 错误。

  • 数据完成    可选。 虽然时间线需要数据点之间的固定步骤,但 FORECAST。ETS 最多支持 30% 的数据缺失,并会自动调整数据。 0 将指示算法将缺失点视为零。 默认值 1 将计算缺少的点,即将其完成为相邻点的平均值。

  • 聚合    可选。 虽然时间线需要数据点之间的固定步骤,但 FORECAST。ETS 将聚合具有相同时间戳的多个点。 聚合参数是一个数值,指示哪个方法用于聚合具有相同时间戳的几个值。 默认值 0 将使用 AVERAGE,而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

预测函数(参考)

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