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。 Values 是您要預測其下一個點的歷程記錄值。

  • Timeline    必要。 這是獨立的陣列或數值資料範圍。 時間表的日期之間必須擁有一致的步階,且步階不能為零。 時間表不需要排序,因為 FORECAST.ETS 會使用隱含方式為其排序以進行計算。 如果在提供的時間表中無法識別常數步階,則 Forecast.ETS 會傳回 #NUM! 錯誤。 如果時間表包含重複值,則 FORECAST.ETS 會傳回 #VALUE! 錯誤。 如果時間表範圍和值的大小不同,則 FORECAST.ETS 會傳回 #N/A 錯誤。

  • Seasonality    選用。 數值。 預設值 1 表示 Excel 會自動偵測季節性以進行預測,並針對季節性模式的長度使用正整數。 0 表示無季節性,亦即預測為線性。 正整數會指示演算法使用此長度的模式做為季節性。 若是其他任何值,則 FORECAST.ETS 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。

  • Data completion    選用。 雖然時間表要求資料點之間必須有常數步階,但 FORECAST.ETS 可支援多達 30% 的資料遺失,並會針對遺失資料自動調整。 0 會指示演算法將遺失點計作零。 預設值 1 則會計算鄰近資料點的平均值來當做遺失點的值。

  • Aggregation    選用。 雖然時間表要求資料點之間必須有常數步階,但 FORECAST.ETS 會彙總擁有相同時間戳記的多個點。 彙總參數是數值,指出將使用哪種方法彙總具備相同時間戳記的數個值。 預設值 0 會使用 AVERAGE,而其他選項則為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

請參閱

預測函數 (參照)

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