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。

  •     必要。 值是歷史值,這是要預測下一個點數的數值。

  • 時間表    必要。 這是數值資料的獨立陣列或範圍。 時程表中的日期之間必須有一致的步驟,不能為零。 時程表不需要排序為 FORECAST。ETS 會隱含排序以用於計算。 如果所提供的時程表中無法識別常數步驟,Forecast.ETS 會#NUM! 錯誤。 如果時程表包含重複的值,則 FORECAST。ETS 會退回#VALUE! 錯誤。 如果時程表的範圍和值大小不同,則 FORECAST。ETS 會#N/A 錯誤。

  • 季節性     選用。 數值。 預設值 1 表示Excel預測時自動偵測季節性,並使用正、全數位表示季節性圖樣的長度。 0 表示沒有季節性,表示預測為線性。 正的全數位會指出演算法會使用此長度的模式做為季節性。 針對任何其他值,FORECAST。ETS 會退回#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。 雖然時程表需要資料點之間的常數步驟,但 FORECAST。ETS 支援多達 30% 的資料遺失,並會自動調整。 0 會指出將遺漏點視為零的演算法。 預設值 1 會以相鄰點的平均值完成,以說明遺漏的點數。

  • 聚集    選用。 雖然時程表需要資料點之間的常數步驟,但 FORECAST。ETS 會匯總多個具有相同時間戳記的點數。 匯總參數是一個數值,指出會使用哪種方法以相同的時間戳記匯總多個值。 預設值 0 會使用 AVERAGE,而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

預測函數 (參照)

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