以一个例子来说明。如下图示,是A列是年度标识,B列是“本年住宅完成投资额(亿元)“现在已经知道07年到2014年的数据,那么要如何预测未来三年的数据呢?
选中B10单元格,在单元格中输入公式:
=TREND(B2:B9),然后按Enter键。
就会完成B10单元格的预测
再次选中B10单元格,将光标置于单元格右下角,出现十字光标时按住鼠标左键并向下拖至B12单元格。完成B11和B12单元格数据的预测。
以上是一列数据的预测。
如果我们想同时完成C列、D列,E列数据未来三年的预测怎么办呢。
C列、D列,E列数据未来三年的预测的话,那么操作就同第3步骤。
再次选中B10单元格,将光标置于单元格右下角,出现十字光标时按住鼠标左键并向右拖至E10单元格。然后就会完成C10-E10的数据预测。
同理,依次选中C10,D10和E10单元格,按住鼠标左键并向下拖至相应的单元格。然后就会完成C,D,E列的未来三年数据预测。
excel预测未来数据(excel预测未来数据函数)
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本文目录:
一、Excel怎么预测数据?
把库存预测肢解成几个关键步骤。
第一步:数据准备,依要求对EXCEL公式数据输入
先看一组实际的数据,其中蓝色字体是已知具备的数据,黄色则是需要预测的库存数据。预测库存,则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是:上一年度月营收,上一年度月实际库存,本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。
第二步:依KPI目标调整预测数据
假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%,则总体平均存货库存也减少10%,具体数据如下截图标注粉色行。
第三步:把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是:
物料形态分类:原材料、半成品、在制品以及成品等。
仓码分类:原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。
这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率,再计算对应类别库存总额,如下截图。
第四:验证二无一次线性回归分析方法的准确度。
存货周转天数=((期初库存+期末库存)/2*30)/(营收*物料成本率)=(平均库存*30)/销售成本。
依公式反推预测库存,平均库存=(目标周转天数*营收*物料成本率)/30,前提需要更多的数据信息,包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。
两种不同的方法得出库存预测吻度为97%(或103%)。
二、excel如何利用一年的月销量预测下一年的每月销量
1、要预估下一年每月的销售值,得先准备1-3年的销售数据,以作线性回归的基础数据。一般使用数据透视来快捷地处理数据。
2、数据与处理完就可以使用处理好的数据进行数据预估了。
3、预估前预估值需要月份还是年份的需要与数据匹配,数据是月份就做月份,年份就做年份,不然容易出错。
4、使用的函数是FORECAST函数
函数公式:=FORECAST(X,KNOWN_Y'S,KNOWN_X'S)
函数解析:通过一条线性回归拟合返回一个预估值
参数说明,x:是预估是的参数,预估销售额是x值为月份或年份;
knowwn_y's:参考数据,是归回中的y值;
knowwn_x's:参考数据,是回归中的x值。
5、具体的数据预估为:
净销售额:x为预估月份,known_y's参数净销售额Y值,known_x's参数月份X值
净销售额:x为预估月份,known_y's参数毛销售额Y值,known_x's参数月份X值
6、这些就是使用函数FORECAST预估下一阶段的预估值方法。
三、在excel中如何使用趋势线轻松进行预测
1、以下图中的数据为例,来详细描述趋势线的添加方法。如图所示,图表中给出了某产品从7月1号,到7月8号的产量:
2、从图表中可以看出,由于这段时间内,产量的数值有波动,所有对于未来产量趋势的判断就很不明显,如果能给出一条预测的趋势线就有助于分析了。
3、添加趋势线的步骤:
1)、首先,单击图表中的红色走势线,使其处于选中状态。然后单击右键,紧接着单击出现的“添加趋势线”按钮,如下图所示:
2)行完步骤1后会弹出“设计趋势线格式”的对话框
3)选择所需要的趋势线类型(包含有指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均6中线型),然后根据需要选择是否需要“设置截距”、是否需要“显示公式”、是否需要“显示R平方值”(R值平方值越大说明拟合的趋势线越精确)。
4)本例选择趋势线类型为“线性”,不“设置截距”,“显示公式”,“显示R平方值”。如下图所示:
5)选择好以后,单击“关闭”按钮,所得趋势线结果如下图所示,其中黑色直线即为趋势线,趋势线下方是趋势线的拟合公式和R平方值。即达到本次操作的目标:
四、求教,如何用excel表格做统计数据预测
方法/步骤
以上就是关于excel预测未来数据相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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