Ce tutoriel montre comment utiliser leFonction Excel FORECAST.EST dans Excel.
Aperçu de la fonction FORECAST.EST
La fonction PREVISION.EST est utilisé pour fairelissage exponentiel prévisions basées sur une série de valeurs existantes.
Pour utiliser la fonction de feuille de calcul Excel FORECAST.EST, sélectionnez une cellule et tapez :
(Remarquez comment les entrées de formule apparaissent)
Fonction PREVISION Syntaxe et entrées :
FORECAST.ETS (target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
date_cible - le point de données pour lequel prévoir une valeur. Il peut être représenté par une date/heure ou un nombre.
Valeurs - une plage ou un tableau de données historiques pour lesquelles vous souhaitez prédire les valeurs futures.
Chronologie - un tableau de dates/heures ou de données numériques indépendantes avec un pas constant entre elles.
Saisonnalité (facultatif) - un nombre représentant la longueur du motif saisonnier :
Achèvement des données (facultatif) - prend en compte les points manquants.
Agrégation (facultatif) - spécifie comment agréger plusieurs valeurs de données avec le même horodatage.
La fonction FORECAST.ETS dans Excel est utilisée pour prévoir les données à l'aide d'un algorithme de lissage exponentiel.
Le lissage exponentiel est une méthode statistique utilisée pour lisser les données de séries chronologiques en attribuant des poids décroissants de façon exponentielle aux valeurs futures au fil du temps. Cela diffère d'une simple moyenne mobile où les observations passées sont pondérées de manière égale. La valeur prédite est une continuation des valeurs historiques dans la plage de dates cible, qui doit être une chronologie continue avec un intervalle égal entre les dates. Il peut être utilisé pour prédire les ventes futures, les besoins en stocks ou les tendances générales des consommateurs.
Supposons que j'ai un tableau des données de ventes par mois :
Je veux savoir quel sera le montant des ventes prévu pour octobre 2022 sur la base des données historiques présentées dans le tableau :
=PRÉVISION.ETS(DATE(2020,10,1),C3:C12,B3:B12)
FORECAST.ETS renvoie un résultat de 21 202 $ de ventes en octobre 2022. Nous pouvons visualiser cela et les prévisions pour les mois intermédiaires en appliquant la formule à un tableau de données étendu :
Visualisation de la prédiction :
Comment utiliser FORECAST.ETS
FORECAST.ETS a trois arguments obligatoires et trois arguments facultatifs :
=FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
Où date_cible est la date pour laquelle vous voulez prédire une valeur, valeurs est le tableau des données historiques (les ventes dans notre cas) et chronologie est le tableau d'une période avec un intervalle égal, tel que quotidien, le 1st du chaque mois, le 1st de chaque année ou même un indice numérique continu.
Saisonnalité est un entier positif représentant la longueur du modèle saisonnier. La valeur par défaut est 1, ce qui signifie qu'Excel détecte automatiquement la saisonnalité. Zéro indique qu'il n'y a pas de saisonnalité.
Données_achèvement: FORECAST.ETS prend en charge jusqu'à 30 % de données manquantes et peut ajuster ces points de données manquants en utilisant zéro à leur place ou en interpolant en fonction des points de données voisins.
Agrégation: FORECAST.ETS agrégera les valeurs avec le même horodatage, même si les horodatages nécessitent un pas ou un intervalle constant. L'argument utilise un nombre représentant une option d'agrégation, la valeur par défaut étant zéro, ou moyenne, et d'autres options telles que SUM, COUNT, MIN, MAX ou MEDIAN.
Effet de la saisonnalité
En utilisant l'exemple ci-dessus, la valeur prévisionnelle d'octobre 2022 était de 21 202 $ en utilisant la valeur par défaut pour la saisonnalité. Et si on n'appliquait pas la saisonnalité ?
Notez qu'un zéro a été ajouté comme dernier argument dans la barre de formule. Le résultat prévu pour octobre est désormais supérieur de 3 308 $ à la prévision initiale. Certaines données peuvent ne pas avoir de saisonnalité inhérente, mais dans les données qui ont une saisonnalité, il s'agit d'une option puissante pour vous assurer d'avoir une prédiction précise. La tendance ci-dessous visualise la même prévision, en ajoutant une prévision sans saisonnalité pour chaque mois prévu :
Conseils de PREVISION.ETS
- Les date_cible car le premier argument doit être chronologiquement après la date dans le tableau des données historiques, chronologie.
- Si une étape constante ne peut pas être identifiée dans le chronologie, un #NUM ! l'erreur sera renvoyée.
- La valeur maximale de la saisonnalité est de 8 760, ce qui représente les heures d'une année. Toute valeur plus grande renverra un #NUM ! Erreur.
Intéressé par plus de prévisions?
Voir nos autres articles sur la prévision avec les fonctions TREND, LINEST ou FORECAST.LINEAR.
