FORECAST.ETS 函數

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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。 值為您想要預測的下一個點的歷史值。

  • 時間表    必要。 獨立的陣列或數字資料的範圍。 在時間表中的日期必須在它們之間的一致步驟,而且不能零。 時間表不需要排序,為預測。ETS 會加以排序隱含的計算。 提供在時間表中找不到常數的步驟,Forecast.ETS 會傳回 # #NUM ! 錯誤。 如果時間表包含重複的值,預測。ETS 會傳回 # #VALUE ! 錯誤。 如果時間表與值的範圍不相同大小的預測。ETS 會傳回 # n/A 錯誤。

  • 季節性     選擇性。 數字的值。 預設值為 1 表示 Excel 偵測季節性自動預測及用途,整個正數的季節性模式的長度。 0: 表示沒有季節性,這表示會線性預測。 使用此長度的模式為季節性演算法會指出正整數。 針對任何其他的值,預測。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。

  • 資料完成    選擇性。 雖然時間表需要資料點之間的常數步驟預測。ETS 支援遺失的資料,最多 30%,而且它會自動進行調整。 0 會指出針對遺失點為零的演算法。 預設值為 1 會遺失點帳戶完成這些鄰近點的平均值。

  • 彙總    選擇性。 雖然時間表需要資料點之間的常數步驟預測。ETS 將彙總多個點有相同的時間戳記。 彙總參數是一個數字的值,指出哪一種方法會使用彙總多個值相同的時間戳記。 預設值為 0 會使用平均,而其他選項包括 [加總、 計算、 COUNTA、 MIN、 MAX、 MEDIAN。

請參閱

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