Tóm lược
Hàm FORECAST.ETS trong Excel dự đoán giá trị dựa trên các giá trị hiện có theo xu hướng theo mùa. FORECAST.ETS có thể được sử dụng để dự đoán các giá trị số như doanh số bán hàng, hàng tồn kho, chi phí, v.v. với mô hình theo mùa.
Mục đích
Dự đoán giá trị với xu hướng theo mùaGiá trị trả lại
Giá trị dự đoánCú pháp
= FORECAST.ETS (target_date, giá trị, dòng thời gian, (thời vụ), (data_completion), (tổng hợp))Tranh luận
- target_date - Thời gian hoặc khoảng thời gian cho dự đoán (giá trị x).
- giá trị - Giá trị hiện có hoặc giá trị lịch sử (giá trị y).
- dòng thời gian - Giá trị dòng thời gian dạng số (giá trị x).
- tính thời vụ - (tùy chọn) Tính thời vụ (0 = không có tính thời vụ, 1 = tự động, n = độ dài của mùa theo đơn vị dòng thời gian).
- data_completion - (tùy chọn) Thiếu dữ liệu xử lý (0 = coi như không, 1 = trung bình). Mặc định là 1.
- tổng hợp - (tùy chọn) Hành vi tổng hợp. Mặc định là 1 (AVERAGE). Xem các tùy chọn khác bên dưới.
Phiên bản
Excel 2016Ghi chú sử dụng
Hàm FORECAST.ETS dự đoán giá trị dựa trên các giá trị hiện có theo xu hướng theo mùa. FORECAST.ETS có thể được sử dụng để dự đoán các giá trị số như doanh số bán hàng, hàng tồn kho, chi phí, v.v. với mô hình theo mùa.
Để tính toán các giá trị được dự đoán, FORECAST.ETS sử dụng một cái gì đó được gọi là làm mịn cấp số nhân ba. Đây là một thuật toán áp dụng làm mịn tổng thể, làm mịn xu hướng và làm mịn theo mùa.
Thí dụ
Trong ví dụ được hiển thị ở trên, công thức trong ô D13 là:
=FORECAST.ETS(B13,sales,periods,4)
trong đó doanh số (C5: C12) và khoảng thời gian (B5: B12) là các phạm vi được đặt tên. Với các đầu vào này, hàm FORECAST.ETS trả về 618,29 trong ô D13. Khi công thức được sao chép xuống bảng, FORECAST.ETS trả về các giá trị được dự đoán trong D13: D16, sử dụng các giá trị trong cột B cho ngày mục tiêu.
Biểu đồ bên phải cho thấy dữ liệu này được vẽ dưới dạng biểu đồ phân tán.
Lưu ý: Ô D12 được đặt bằng C12 để kết nối các giá trị hiện có với các giá trị dự đoán trong biểu đồ.
Ghi chú đối số
Đối số target_date thể hiện điểm trên dòng thời gian mà một dự đoán sẽ được tính toán.
Đối số giá trị chứa mảng hoặc dải dữ liệu phụ thuộc, còn được gọi là giá trị y. Đây là những giá trị lịch sử hiện có mà từ đó một dự đoán sẽ được tính toán.
Đối số dòng thời gian là mảng hoặc dải giá trị độc lập, còn được gọi là giá trị x. Dòng thời gian phải bao gồm các giá trị số với khoảng bước không đổi. Ví dụ: dòng thời gian có thể là hàng năm, hàng quý, hàng tháng, hàng ngày, v.v. Dòng thời gian cũng có thể là một danh sách đơn giản gồm các khoảng thời gian bằng số, như trong ví dụ minh họa.
Đối số thời vụ là tùy chọn và đại diện cho độ dài của kiểu thời vụ được biểu thị bằng đơn vị dòng thời gian. Ví dụ: trong ví dụ được hiển thị, dữ liệu là hàng quý, vì vậy tính thời vụ được cho là 4, vì có 4 quý trong một năm và mô hình theo mùa là 1 năm. Các giá trị được phép là 0 (không tính theo mùa, sử dụng thuật toán tuyến tính), 1 (tự động tính toán mẫu theo mùa) và n (độ dài phần thủ công, một số từ 2 đến 8784, bao gồm cả). Số 8784 = 366 x 24, số giờ trong một năm nhuận.
Đối số data_completion là tùy chọn và chỉ định cách FORECAST.ETS nên xử lý các điểm dữ liệu bị thiếu. Các tùy chọn là 1 (mặc định) và không. Theo mặc định, FORECAST.ETS sẽ cung cấp các điểm dữ liệu bị thiếu bằng cách lấy trung bình các điểm dữ liệu lân cận. Nếu số không được cung cấp, FORECAST.ETS sẽ coi các điểm dữ liệu bị thiếu là số không.
Đối số tổng hợp là tùy chọn và kiểm soát chức năng nào được sử dụng để tổng hợp các điểm dữ liệu khi dòng thời gian chứa các giá trị trùng lặp. Giá trị mặc định là 1, chỉ định AVERAGE. Các tùy chọn khác được đưa ra trong bảng dưới đây.
Lưu ý: Tốt hơn là nên thực hiện tổng hợp trước khi sử dụng FORECAST.ETS để dự báo chính xác nhất có thể.
| Giá trị | Hành vi |
|---|---|
| 1 (hoặc bị bỏ qua) | TRUNG BÌNH CỘNG |
| 2 | ĐẾM |
| 3 | COUNTA |
| 4 | TỐI ĐA |
| 5 | TRUNG BÌNH |
| 6 | MIN |
| 7 | TỔNG |
Lỗi
Hàm FORECAST.ETS sẽ trả về lỗi như hình bên dưới.
| lỗi | Nguyên nhân |
|---|---|
| #GIÁ TRỊ! |
|
| # N / A |
|
| #NUM |
|
