Excel TAHMİN.ETS işlevi nasıl kullanılır -

Özet

Excel TAHMİN.ETS işlevi, mevsimsel bir eğilimi izleyen mevcut değerlere dayalı bir değer tahmin eder. TAHMİN.ETS, satış, envanter, giderler vb. Gibi sayısal değerleri mevsimsel bir modelle tahmin etmek için kullanılabilir.

Amaç

Mevsimsel bir trendle değeri tahmin edin

Geri dönüş değeri

Öngörülen değer

Sözdizimi

= TAHMİN.ETS (hedef_tarih, değerler, zaman çizelgesi, (mevsimsellik), (veri_ tamamlama), (toplama))

Argümanlar

• hedef_tarihi - Tahmin için zaman veya dönem (x değeri).
• değerler - Mevcut veya geçmiş değerler (y değerleri).
• zaman çizelgesi - Sayısal zaman çizelgesi değerleri (x değerleri).
• mevsimsellik - (isteğe bağlı) Sezonluk hesaplama (0 = mevsimsellik yok, 1 = otomatik, n = zaman çizelgesi birimlerinde sezon uzunluğu).
• data_completion - (isteğe bağlı) Eksik veri işleme (0 = sıfır olarak işleme koy , 1 = ortalama). Varsayılan 1'dir.
• toplama - (isteğe bağlı) Toplama davranışı. Varsayılan 1'dir (ORTALAMA). Aşağıdaki diğer seçeneklere bakın.

Sürüm

Excel 2016

Kullanım notları

TAHMİN.ETS işlevi, mevsimsel bir eğilimi izleyen mevcut değerlere dayalı bir değer tahmin eder. TAHMİN.ETS, satış, envanter, giderler vb. Gibi sayısal değerleri mevsimsel bir modelle tahmin etmek için kullanılabilir.

Tahmin edilen değerleri hesaplamak için TAHMİN.ETS, üçlü üstel yumuşatma adı verilen bir şey kullanır. Bu, genel yumuşatma, trend düzeltme ve mevsimsel yumuşatma uygulayan bir algoritmadır.

Misal

Yukarıda gösterilen örnekte, D13 hücresindeki formül şudur:

=FORECAST.ETS(B13,sales,periods,4)

burada satışlar (C5: C12) ve dönemler (B5: B12) adlandırılmış aralıklardır. Bu girdilerle TAHMİN.ETS işlevi, D13 hücresinde 618.29 değerini döndürür. Formül tablodan aşağı kopyalanırken, TAHMİN.ETS, hedef tarih için B sütunundaki değerleri kullanarak D13: D16'da tahmin edilen değerleri döndürür.

Sağdaki grafik, bu verileri bir dağılım grafiğinde çizilmiş olarak gösterir.

Not: Hücre D12, mevcut değerleri grafikteki tahmin edilen değerlere bağlamak için C12'ye eşit olarak ayarlanır.

Argüman notları

Hedef_tarih bağımsız değişkeni, zaman çizelgesi üzerinde bir tahminin hesaplanması gereken noktayı temsil eder.

Değerler bağımsız değişkeni, y değerleri olarak da adlandırılan bağımlı dizi veya veri aralığını içerir. Bunlar, bir tahminin hesaplanacağı mevcut tarihsel değerlerdir.

Zaman çizelgesi bağımsız değişkeni, x değerleri olarak da adlandırılan bağımsız dizi veya değerler aralığıdır. Zaman çizelgesi, sabit bir adım aralığına sahip sayısal değerlerden oluşmalıdır. Örneğin, zaman çizelgesi yıllık, üç aylık, aylık, günlük vb. Olabilir. Zaman çizelgesi ayrıca gösterilen örnekte olduğu gibi sayısal dönemlerin basit bir listesi olabilir.

Mevsimsellik bağımsız değişkeni isteğe bağlıdır ve zaman çizelgesi birimleriyle ifade edilen mevsimsel modelin uzunluğunu temsil eder. Örneğin, gösterilen örnekte, veriler üç aylıktır, bu nedenle mevsimsellik 4 olarak verilir, çünkü bir yılda 4 çeyrek vardır ve mevsimsel desen 1 yıldır. İzin verilen değerler 0 (mevsimsellik yok, doğrusal algoritma kullan), 1 (mevsimsel kalıbı otomatik olarak hesapla) ve n (manuel sezon uzunluğu, 2 ile 8784 arasında bir sayı, dahil). 8784 = 366 x 24 sayısı, artık yıldaki saat sayısı.

Data_completion bağımsız değişkeni isteğe bağlıdır ve TAHMİN.ETS'in eksik veri noktalarını nasıl ele alması gerektiğini belirtir. Seçenekler 1 (varsayılan) ve sıfırdır. Varsayılan olarak, TAHMİN.ETS, komşu veri noktalarının ortalamasını alarak eksik veri noktalarını sağlar. Sıfır sağlanırsa, TAHMİN.ETS eksik veri noktalarını sıfır olarak değerlendirir.

Toplama argümanı isteğe bağlıdır ve zaman çizelgesi yinelenen değerler içerdiğinde veri noktalarını toplamak için hangi işlevin kullanıldığını kontrol eder. Varsayılan değer, ORTALAMA değerini belirten 1'dir. Diğer seçenekler aşağıdaki tabloda verilmiştir.

Not: Tahminin mümkün olduğu kadar doğru olması için TAHMİN.ETS'yi kullanmadan önce toplama yapmak daha iyidir.

Değer	Davranış
1 (veya atlandı)	ORTALAMA
2	MİKTAR
3	COUNTA
4	MAX
5	MEDYAN
6	MIN
7	SUM

Hatalar

TAHMİN.ETS işlevi aşağıda gösterildiği gibi hataları döndürecektir.

Hata	Sebep olmak
# DEĞER!	target_date sayısal değil mevsimsellik sayısal değildir data_completion sayısal değil toplama sayısal değildir
# YOK	değerler ve zaman çizelgesi aynı boyutta değil
#NUM	Zaman çizelgesinde tutarlı adım belirlenemiyor Tüm zaman çizelgesi değerleri aynıdır Mevsimsellik değeri 0-8784 arasında değil Data_completion için değer 0 veya 1 değil Toplama değeri 1-7 arasında değil