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。 這類時間表很適合在套用預測之前,先用來彙總原始詳細資料,所產生的預測結果會更為精準。

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    必要。 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。

  • Values    必要。 [值] 是您想要預測下一個點的歷史值。

  • 時間表    必要。 獨立陣列或數值資料範圍。 時間軸中的日期必須在它們之間有一致的步驟,而且不可以是零。 時程表不需要依預測進行排序。ETS 會將它隱式排序以進行計算。 如果在提供的時程表中無法識別某個常數步驟,ETS 將會傳回 #NUM! 錯誤。 如果時程表包含重複的值,請預測。ETS 將會傳回 #VALUE! 錯誤。 如果時間軸與值的範圍不是相同的大小,請預測。ETS 將會傳回 #N/A 錯誤。

  • Forecast.ets.seasonality     選用。 數值。 預設值為1表示 Excel 會自動偵測預測 forecast.ets.seasonality,並使用正值、整數來表示季節性模式的長度。 0表示沒有 forecast.ets.seasonality,表示預測將是線性的。 肯定的整數會指示演算法將此長度的模式做為 forecast.ets.seasonality。 針對任何其他價值,請預測。ETS 將會傳回 #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。 雖然時間軸需要資料點與預測之間的固定步驟。ETS 最多可支援30% 的資料遺失,而且會自動調整。 0會指示要將缺少的點視為零的演算法。 預設值為1時,會將其完成為相鄰點的平均值,以計算缺少的分數。

  • 彙集    選用。 雖然時間軸需要資料點與預測之間的固定步驟。ETS 將會匯總多個具有相同時間戳記的點。 Aggregate 參數是一個數值,表示將用哪一個方法來匯總數個相同時間戳記的值。 預設值0會使用 AVERAGE,而其他選項則是 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、中位數。

附註:  本頁面是經由自動翻譯而成,因此文中可能有文法錯誤或不準確之處。 讓這些內容對您有所幫助是我們的目的。 告訴我們這項資訊是否有幫助? 這裡是供您參考的英文文章

請參閱

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