Logg på med Microsoft
Logg på, eller opprett en konto.
Hei,
Velg en annen konto.
Du har flere kontoer
Velg kontoen du vil logge på med.

Viktig!: Funksjonen PROGNOSE. ETS er ikke tilgjengelig i Excel på nettet, iOS eller Android.

Beregner eller forutsier en fremtidig verdi basert på eksisterende (historiske) verdier ved hjelp av AAA-versjonen av algoritmen eksponentiell glatting (ETS). Den beregnede verdien er en fortsettelse av de historiske verdiene i den angitte måldatoen som skal være en fortsettelse av tidslinjen. Du kan bruke denne funksjonen til å forutse fremtidig salg, krav til inventar, eller trender blant forbrukerne.

Denne funksjonen krever at tidslinjen organiseres med et konstant trinn mellom de ulike punktene. Dette kan for eksempel være en månedlig tidslinje med verdier på den 1. i hver måned, en årlig tidslinje eller en tidslinje med numeriske indekser. Med denne typen tidslinje er det veldig nyttig å samle detaljerte rådata før du bruker prognosefunksjonen. På denne måten får du mer nøyaktige prognoseresultater.

Syntaks

PROGNOSE.ETS(måldato, verdier, tidslinje, [sesongavhengighet], [datafullføring], [aggregering])

Syntaksen for PROGNOSE.ETS har følgende argumenter:

  • måldato    Obligatorisk. Datapunktet som du vil forutse en verdi for. Måldatoer kan være datoer/klokkeslett eller numeriske. Hvis måldatoen er før slutten av den historiske tidslinjen, returnerer PROGNOSE.ETS feilverdien #NUM! .

  • Verdier    Obligatorisk. Verdiene er de historiske verdiene som du vil beregne de neste punktene for.

  • Tidslinje    Obligatorisk. Den uavhengige matrisen eller det uavhengige området med numeriske data. Datoene i tidslinjen må ha et konsekvent trinn mellom dem, og det kan ikke være null. Tidslinjen må ikke være sortert, siden PROGNOSE.ETS sorterer den implisitt for beregninger. Hvis det ikke kan identifiseres et konstant trinn i tidslinjen, returnerer Prognose.ETS feilverdien #NUM! . Hvis tidslinjen inneholder dupliserte verdier, returnerer PROGNOSE.ETS feilverdien #VERDI! . Hvis områdene av tidslinjen og verdiene ikke er på samme størrelse, returnerer PROGNOSE.ETS feilverdien #I/T.

  • Sesongforhold     Valgfritt. En numerisk verdi. Standardverdien 1 betyr at Excel automatisk oppdager sesongavhengighet for prognosen og bruker positive, hele tall så lenge det sesongavhengige mønsteret gjelder. 0 betyr at det ikke er noen sesongavhengighet, noe som igjen betyr at forutsigelsen vil være lineær. Positive heltall angir at algoritmen skal bruke mønstre av denne lengden som sesongavhengigheten. Noen annen verdi gjør at PROGNOSE.ETS returnerer feilverdien #NUM! .

    Maksimal støttet sesongavhengighet er 8 760 (antall timer i året). Eventuell sesongavhengighet over dette tallet gir feilverdien #NUM! .

  • Datafullføring    Valgfritt. Selv om tidslinjen krever et konstant trinn mellom datapunkter, PROGNOSE. ETS støtter opptil 30 % manglende data, og justerer automatisk etter dette. 0 angir at algoritmen skal ta hensyn til manglende punkter som nuller. Standardverdien 1 behandler manglende punkter ved å gjøre dem til gjennomsnittet av de nærliggende punktene.

  • Aggregering    Valgfritt. Selv om tidslinjen krever et konstant trinn mellom datapunktene, aggregerer PROGNOSE.ETS flere punkter som har samme tidsangivelse. Aggregeringsparameteren er en numerisk verdi som angir hvilken metode som skal brukes for å aggregere flere verdier med samme tidsangivelse. Standardverdien 0 bruker GJENNOMSNITT, mens andre alternativer er SUMMER, ANTALL, ANTALLA, MIN, STØRST, MEDIAN.

Se også

Prognosefunksjoner (referanse)

Trenger du mer hjelp?

Vil du ha flere alternativer?

Utforsk abonnementsfordeler, bla gjennom opplæringskurs, finn ut hvordan du sikrer enheten og mer.

Fellesskap hjelper deg med å stille og svare på spørsmål, gi tilbakemelding og høre fra eksperter med stor kunnskap.

Var denne informasjonen nyttig?

Hvor fornøyd er du med språkkvaliteten?
Hva påvirket opplevelsen din?
Når du trykker på Send inn, blir tilbakemeldingen brukt til å forbedre Microsoft-produkter og -tjenester. IT-administratoren kan samle inn disse dataene. Personvernerklæring.

Takk for tilbakemeldingen!

×