Sommario
Il tutorial spiega come utilizzare le funzioni di Excel FORECAST e altre funzioni correlate con esempi di formule.
In Microsoft Excel esistono diverse funzioni che consentono di creare previsioni lineari ed esponenziali basate su dati storici come vendite, bilanci, flussi di cassa, prezzi delle azioni e simili.
L'attenzione principale di questo tutorial si concentrerà sulle due principali funzioni di previsione, ma si accennerà brevemente anche ad altre funzioni per aiutarvi a comprenderne lo scopo e gli usi di base.
Funzioni di previsione di Excel
Nelle versioni recenti di Excel esistono sei diverse funzioni di previsione.
Le due funzioni fanno lineare previsioni:
- PREVISIONE - predice i valori futuri utilizzando la regressione lineare; funzione legacy per la retrocompatibilità con Excel 2013 e precedenti.
- LINEAR - identica alla funzione FORECAST; fa parte della nuova suite di funzioni di previsione di Excel 2016 e Excel 2019.
Le quattro funzioni dell'ETS hanno lo scopo di lisciatura esponenziale Queste funzioni sono disponibili solo in Excel per Office 365, Excel 2019 ed Excel 2016.
- ETS - prevede i valori futuri sulla base dell'algoritmo di smoothing esponenziale.
- ETS.CONFINT - calcola l'intervallo di confidenza.
- ETS.SEASONALITY - calcola la durata di un modello stagionale o di altri modelli ricorrenti.
- ETS.STAT - restituisce valori statistici per la previsione delle serie temporali.
Funzione di previsione di Excel
La funzione FORECAST di Excel viene utilizzata per prevedere un valore futuro usando regressione lineare In altre parole, FORECAST proietta un valore futuro lungo una linea di miglior adattamento basata sui dati storici.
La sintassi della funzione FORECAST è la seguente:
FORECAST(x, note_y's, note_x's)Dove:
- X (obbligatorio) - un valore numerico di x per il quale si desidera prevedere un nuovo valore di y.
- Conosciuto_y (obbligatorio) - una matrice di valori y dipendenti noti.
- Di Known_x (obbligatorio) - una matrice di valori x indipendenti noti.
La funzione PREVISIONE funziona in tutte le versioni di Excel per Office 365, Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003, Excel XP e Excel 2000.
Nota: in Excel 2016 e 2019, questa funzione è stata sostituita da FORECAST.LINEAR, ma è ancora disponibile per la compatibilità con il passato.
Funzione Excel FORECAST.LINEAR
La funzione FORECAST.LINEAR è la controparte moderna della funzione FORECAST e ha lo stesso scopo e la stessa sintassi:
FORECAST.LINEAR(x, note_y's, note_x's)Questa funzione è disponibile in Excel per Office 365, Excel 2019 e Excel 2016.
Come FORECAST e FORECAST.LINEAR calcolano i valori futuri
Entrambe le funzioni calcolano un valore y futuro utilizzando l'equazione di regressione lineare:
y = a + bx
Dove il a costante (intercetta) è:
E il coefficiente b (pendenza della retta) è:
I valori di x̄ e ȳ sono le medie campionarie dei valori x e y noti.
La funzione FORECAST di Excel non funziona:
Se la formula FORECAST restituisce un errore, è probabile che ciò sia dovuto ai seguenti motivi:
- Se gli intervalli known_x e known_y sono di lunghezza diversa o sono vuoti, si verifica l'errore #N/A!
- Se il valore x non è numerico, la formula restituisce l'errore #VALORE!
- Se la varianza degli x noti è zero, si verifica l'errore #DIV/0!
Come utilizzare la funzione FORECAST in Excel - esempio di formula
Come già accennato, le funzioni FORECAST e FORECAST.LINEAR di Excel sono destinate alla previsione di trend lineari e funzionano meglio per insiemi di dati lineari e in situazioni in cui si desidera prevedere un trend generale ignorando le fluttuazioni insignificanti dei dati.
Ad esempio, cercheremo di prevedere il traffico del nostro sito web per i prossimi 7 giorni sulla base dei dati delle 3 settimane precedenti.
Con i valori y noti (numero di visitatori) in B2:B22 e i valori x noti (date) in A2:A22, la formula di previsione è la seguente.
Excel 2019 - Excel 2000 :
=PREVISIONE(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
Excel 2016 e Excel 2019 :
=PREVISIONE.LINEARE(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
Dove A23 è un nuovo valore x per il quale si desidera prevedere un valore y futuro.
A seconda della versione di Excel in uso, inserire una delle formule di cui sopra in qualsiasi cella vuota della riga 23, copiarla in tutte le celle necessarie e ottenere questo risultato:
Si noti che gli intervalli con riferimenti assoluti alle celle (come $A$2:$A$2) vengono bloccati per evitare che cambino quando si copia la formula in altre celle.
Tracciata su un grafico, la nostra previsione lineare appare come segue:
I passaggi dettagliati per realizzare un grafico di questo tipo sono descritti in Grafico previsionale a regressione lineare.
Se si desidera prevedere i valori futuri in base ai valori di modello ricorrente osservati nei dati storici, quindi utilizzare FORECAST.ETS invece della funzione FORECAST di Excel. La prossima sezione del nostro tutorial mostra come fare.
Funzione Excel FORECAST.ETS
La funzione FORECAST.ETS viene utilizzata per fare lisciatura esponenziale previsioni basate su una serie di valori esistenti.
Più precisamente, predice un valore futuro basato sulla versione AAA del Triplo spianamento esponenziale (ETS), da cui il nome della funzione. Questo algoritmo attenua le deviazioni insignificanti nelle tendenze dei dati rilevando i modelli di stagionalità e gli intervalli di confidenza. "AAA" sta per errore additivo, tendenza additiva e stagionalità additiva.
La funzione FORECAST.ETS è disponibile in Excel per Office 365, Excel 2019 ed Excel 2016.
La sintassi del file Excel FORECAST.ETS è la seguente:
FORECAST.ETS(data_obiettivo, valori, cronologia, [stagionalità], [completamento_dati], [aggregazione])Dove:
- Data_obiettivo (obbligatorio) - il punto di dati per il quale prevedere un valore. Può essere rappresentato da una data/ora o da un numero.
- Valori (obbligatorio) - un intervallo o una matrice di dati storici per i quali si desidera prevedere i valori futuri.
- Linea temporale (obbligatorio) - una matrice di date/ore o di dati numerici indipendenti con un passo costante tra loro.
- Stagionalità (facoltativo) - un numero che rappresenta la lunghezza del modello stagionale:
- 1 o omesso (valore predefinito) - Excel rileva automaticamente la stagionalità utilizzando numeri interi positivi.
- 0 - nessuna stagionalità, cioè una previsione lineare.
La stagionalità massima consentita è di 8.760, ovvero il numero di ore in un anno. Un numero di stagionalità più alto darà luogo all'errore #NUM!
- Completamento dei dati (opzionale) - tiene conto dei punti mancanti.
- 1 o omesso (valore predefinito) - riempie i punti mancanti come media dei punti vicini (inrerpolazione di linea).
- 0 - tratta i punti mancanti come zeri.
- Aggregazione (opzionale) - specifica come aggregare più valori di dati con lo stesso orario.
- 1 o omesso (valore predefinito) - per l'aggregazione viene utilizzata la funzione MEDIA.
- Le altre opzioni sono: 2 - CONTE, 3 - CONTA, 4 - MAX, 5 - MEDIANA, 6 - MIN e 7 - SOMMA.
5 cose da sapere su FORECAST.ETS
- Per il corretto funzionamento della funzione FORECAST.ETS, la linea temporale deve avere un valore di intervallo regolare - orario, giornaliero, mensile, trimestrale, annuale, ecc.
- La funzione è più adatta per le serie di dati non lineari con stagionalità o altri tipi di dati. modello ripetitivo .
- Quando Excel non è in grado di rilevare uno schema la funzione ritorna a una previsione lineare.
- La funzione può lavorare con insiemi di dati incompleti dove manca fino al 30% dei dati. I punti mancanti vengono trattati in base al valore del parametro completamento dei dati argomento.
- Sebbene sia richiesta una tempistica con una fase coerente, ci possono essere duplicati nella serie data/ora. I valori con lo stesso timestamp vengono aggregati come definito dal parametro aggregazione argomento.
La funzione FORECAST.ETS non funziona:
Se la formula produce un errore, è probabile che si tratti di uno dei seguenti:
- Il #N/A si verifica se il valori e linea del tempo hanno lunghezze diverse.
- L'errore #VALUE! viene restituito se il parametro stagionalità , completamento dei dati o aggregazione è un argomento non numerico.
- L'errore #NUM! può essere generato per i seguenti motivi:
- Non è possibile rilevare una dimensione di passo coerente in linea del tempo .
- Il stagionalità non rientra nell'intervallo supportato (0 - 8.7600).
- Il completamento dei dati è diverso da 0 o 1.
- Il aggregazione non rientra nell'intervallo valido (1 - 7).
Come utilizzare la funzione FORECAST.ETS in Excel - esempio di formula
Per vedere come i valori futuri calcolati con lo smoothing esponenziale siano diversi da una previsione di regressione lineare, facciamo una formula FORECAST.ETS per lo stesso set di dati che abbiamo usato nell'esempio precedente:
=FORECAST.ETS(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)Dove:
- A23 è la data di arrivo
- $B$2:$B$22 sono i dati storici ( valori )
- $A$2:$A$22 sono le date ( linea del tempo )
Omettendo gli ultimi tre argomenti ( stagionalità , completamento dei dati o aggregazione ) ci affidiamo alle impostazioni predefinite di Excel, che prevede perfettamente l'andamento:
Excel Funzione FORECAST.ETS.CONFINT
La funzione FORECAST.ETS.CONFINT viene utilizzata per calcolare l'intervallo di confidenza di un valore previsto.
L'intervallo di confidenza è una sorta di misura dell'accuratezza della previsione: più piccolo è l'intervallo, maggiore è la fiducia nella previsione per uno specifico punto di dati.
FORECAST.ETS.CONFINT è disponibile in Excel per Office 365, Excel 2019 ed Excel 2016.
La funzione ha i seguenti argomenti:
FORECAST.ETS.CONFINT(data_obiettivo, valori, cronologia, [livello_di_confidenza], [stagionalità], [completamento dati], [aggregazione])Come si vede, la sintassi di FORECAST.ETS.CONFINT è molto simile a quella della funzione FORECAST.ETS, tranne che per questo argomento aggiuntivo:
Livello_di_confidenza (opzionale) - un numero compreso tra 0 e 1 che specifica il livello di confidenza per l'intervallo calcolato. In genere, viene fornito come numero decimale, ma sono accettate anche le percentuali. Ad esempio, per impostare un livello di confidenza del 90%, si inserisce 0,9 o 90%.
- Se viene omesso, viene utilizzato il valore predefinito del 95%, il che significa che il 95% delle volte un punto di dati previsto dovrebbe rientrare in questo raggio dal valore restituito da FORECAST.ETS.
- Se il livello di confidenza non rientra nell'intervallo supportato (0 - 1), la formula restituisce l'errore #NUM!
Esempio di formula FORECAST.ETS.CONFINT
Per vedere come funziona in pratica, calcoliamo l'intervallo di confidenza per il nostro campione di dati:
=FORECAST.ETS.CONFINT(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)
Dove:
- A23 è la data di arrivo
- $B$2:$B$22 sono i dati storici
- $A$2:$A$22 sono le date
Gli ultimi 4 argomenti vengono omessi per indicare a Excel di utilizzare le opzioni predefinite:
- Impostare il livello di confidenza al 95%.
- Rilevare automaticamente la stagionalità.
- Completare i punti mancanti come media dei punti vicini.
- Aggregare più valori di dati con lo stesso timestamp utilizzando la funzione MEDIA.
Per capire cosa significano effettivamente i valori restituiti, date un'occhiata alla schermata qui sotto (alcune righe con i dati storici sono nascoste per motivi di spazio).
La formula in D23 dà come risultato 6441,22 (arrotondato a 2 punti decimali). Ciò significa che il 95% delle volte la previsione per l'11 marzo dovrebbe rientrare in 6441,22 del valore previsto 61.075 (C3), cioè 61.075 ± 6441,22.
Per conoscere l'intervallo entro il quale è probabile che rientrino i valori previsti, è possibile calcolare i limiti dell'intervallo di confidenza per ciascun punto di dati.
Per ottenere il limite inferiore , sottrarre l'intervallo di confidenza dal valore previsto:
=C23-D23
Per ottenere il limite superiore , aggiungere l'intervallo di confidenza al valore previsto:
=C23+D23
Dove C23 è il valore previsto restituito da FORECAST.ETS e D23 è l'intervallo di confidenza restituito da FORECAST.ETS.CONFINT.
Copiate le formule di cui sopra, tracciate i risultati su un grafico e avrete una chiara rappresentazione visiva dei valori previsti e dell'intervallo di confidenza:
Suggerimento: per creare automaticamente un grafico di questo tipo, sfruttate la funzione Foglio di previsione di Excel.
Excel Funzione FORECAST.ETS.SEASONALITY
La funzione FORECAST.ETS.SEASONALITY viene utilizzata per calcolare la durata di un modello ricorrente nella linea temporale specificata. È strettamente legata a FORECAST.ETS perché entrambe le funzioni utilizzano lo stesso algoritmo per rilevare la stagionalità.
Questa funzione è disponibile in Excel per Office 365, Excel 2019 e Excel 2016.
La sintassi di FORECAST.ETS.SEASONALITY è la seguente:
FORECAST.ETS.SEASONALITY(valori, cronologia, [completamento_dati], [aggregazione])Per il nostro set di dati, la formula assume la forma seguente:
=PREVISIONE.ETS.SEASONALITY(B2:B22, A2:A22)
E restituisce la stagionalità 7, che concorda perfettamente con l'andamento settimanale dei nostri dati storici:
Funzione Excel FORECAST.ETS.STAT
La funzione FORECAST.ETS.STAT restituisce un valore statistico specificato relativo a una serie temporale di previsioni a lisciatura esponenziale.
Come altre funzioni ETS, è disponibile in Excel per Office 365, Excel 2019 ed Excel 2016.
La funzione ha la seguente sintassi:
FORECAST.ETS.STAT(valori, cronologia, tipo_statistica, [stagionalità], [completamento_dati], [aggregazione])Il tipo_statistica indica il valore statistico da restituire:
- Alfa (valore di base) - valore di lisciatura compreso tra 0 e 1 che controlla la ponderazione dei punti di dati. Più alto è il valore, più peso viene dato ai dati recenti.
- Beta (valore del trend) - valore compreso tra 0 e 1 che determina il calcolo del trend. Più alto è il valore, più peso viene dato ai trend recenti.
- Gamma (valore di stagionalità) - valore compreso tra 0 e 1 che controlla la stagionalità della previsione ETS. Più alto è il valore, più peso viene dato al periodo stagionale recente.
- MASE (errore assoluto medio scalato) - una misura dell'accuratezza della previsione.
- SMAPE (errore percentuale assoluto medio simmetrico) - una misura dell'accuratezza basata su errori percentuali o relativi.
- MAE (errore assoluto medio) - misura la grandezza media degli errori di previsione, indipendentemente dalla loro direzione.
- RMSE (errore quadratico medio) - una misura delle differenze tra i valori previsti e quelli osservati.
- Dimensione del passo rilevata - la dimensione del passo rilevata nella timeline.
Ad esempio, per restituire il parametro Alpha per il nostro set di dati campione, utilizziamo questa formula:
=FORECAST.ETS.STAT(B2:B22, A2:A22, 1)
La schermata seguente mostra le formule per altri valori statistici:
Ecco come si fanno le previsioni delle serie temporali in Excel. Per approfondire tutte le formule discusse in questo tutorial, potete scaricare la nostra cartella di lavoro Excel Forecast Sample. Vi ringrazio per la lettura e spero di vedervi sul nostro blog la prossima settimana!
