Hướng dẫn giải thích cách sử dụng Excel FORECAST và các hàm liên quan khác với các ví dụ về công thức.

Trong Microsoft Excel, có một số hàm có thể giúp bạn tạo dự báo làm mịn tuyến tính và hàm mũ dựa trên về dữ liệu lịch sử như doanh số bán hàng, ngân sách, dòng tiền, giá cổ phiếu, v.v.

Trọng tâm chính của hướng dẫn này sẽ là hai chức năng dự báo chính, nhưng chúng tôi cũng sẽ đề cập sơ qua về các chức năng khác để giúp bạn hiểu mục đích và cách sử dụng cơ bản của chúng.

Các hàm dự báo của Excel

Trong các phiên bản Excel gần đây, có 6 hàm dự báo khác nhau.

Hai hàm thực hiện dự báo tuyến tính :

• Dự báo - dự báo các giá trị trong tương lai bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính; một hàm kế thừa để tương thích ngược với Excel 2013 trở về trước.
• LINEAR - giống với hàm DỰ BÁO; một phần của bộ hàm dự báo mới trong Excel 2016 và Excel 2019.

Bốn hàm ETS được dùng cho các dự báo làm mịn theo hàm mũ . Các hàm này chỉ khả dụng trong Excel cho Office 365, Excel 2019 và Excel 2016.

• ETS - dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên thuật toán làm mịn hàm mũ.
• ETS.CONFINT - tính toán khoảng tin cậy.
• ETS.SEASONALITY - tính độ dài của mẫu theo mùa hoặc mẫu định kỳ khác.
• ETS.STAT - trả vềFORECAST.ETS vì cả hai hàm đều sử dụng cùng một thuật toán để phát hiện tính thời vụ.

  Hàm này có sẵn trong Excel cho Office 365, Excel 2019 và Excel 2016.

  Cú pháp của FORECAST.ETS. SEASONALITY như sau:

  FORECAST.ETS.SEASONALITY(giá trị, dòng thời gian, [data_completion], [aggregation])

  Đối với tập dữ liệu của chúng tôi, công thức có dạng sau:

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B22, A2:A22)

  Và trả về tính thời vụ 7, điều này hoàn toàn phù hợp với mẫu hàng tuần trong dữ liệu lịch sử của chúng tôi:

  

  Hàm FORECAST.ETS.STAT của Excel

  Hàm FORECAST.ETS.STAT trả về một giá trị thống kê được chỉ định liên quan đến dự báo làm mịn theo cấp số nhân của chuỗi thời gian.

  Giống như các hàm ETS khác, hàm này có sẵn trong Excel cho Office 365, Excel 2019 và Excel 2016.

  Hàm có cú pháp như sau:

  FORECAST.ETS.STAT(giá trị, mốc thời gian, loại_thống kê, [thời vụ], [dữ liệu_hoàn thành], [tổng hợp])

  loại_thống kê đối số cho biết giá trị thống kê nào sẽ trả về:

  1. Alpha (giá trị cơ sở) - giá trị làm mịn từ 0 đến 1 kiểm soát trọng số của các điểm dữ liệu. Giá trị càng cao, dữ liệu gần đây càng có trọng số.
  2. Beta (giá trị xu hướng) - giá trị từ 0 đến 1 xác định phép tính xu hướng. Giá trị càng cao, xu hướng gần đây càng có trọng số.
  3. Gamma (giá trị thời vụ) - giá trịtừ 0 đến 1 kiểm soát tính thời vụ của dự báo ETS. Giá trị càng cao thì giai đoạn theo mùa gần đây càng có trọng số.
  4. MASE (có nghĩa là sai số tỷ lệ tuyệt đối) - thước đo độ chính xác của dự báo.
  5. SMAPE (lỗi tỷ lệ phần trăm tuyệt đối trung bình đối xứng) - thước đo độ chính xác dựa trên tỷ lệ phần trăm hoặc lỗi tương đối.
  6. MAE (lỗi tuyệt đối trung bình trung bình) - đo cường độ trung bình của lỗi dự đoán, bất kể hướng của chúng.
  7. RMSE (lỗi bình phương trung bình gốc) - thước đo sự khác biệt giữa giá trị được dự đoán và quan sát.
  8. Bước kích thước được phát hiện - kích thước bước được phát hiện trong dòng thời gian.

  Ví dụ: để trả về tham số Alpha cho tập dữ liệu mẫu của chúng tôi, chúng tôi sử dụng công thức sau:

  =FORECAST.ETS.STAT(B2:B22, A2:A22, 1)

  Ảnh chụp màn hình bên dưới hiển thị các công thức cho các giá trị thống kê khác:

  

  Đó là cách bạn thực hiện dự báo chuỗi thời gian trong Excel. Để điều tra tất cả các công thức được thảo luận trong hướng dẫn này, bạn có thể tải xuống Sổ làm việc Mẫu Dự báo Excel của chúng tôi. Tôi cảm ơn bạn đã đọc và hy vọng sẽ gặp bạn trên blog của chúng tôi vào tuần tới!

  giá trị thống kê cho dự báo chuỗi thời gian.

Hàm FORECAST trong Excel

Hàm FORECAST trong Excel được sử dụng để dự đoán giá trị trong tương lai bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính . Nói cách khác, FORECAST dự đoán một giá trị tương lai dọc theo một dòng phù hợp nhất dựa trên dữ liệu lịch sử.

Cú pháp của hàm FORECAST như sau:

Trong đó:

• X (bắt buộc) - giá trị x bằng số mà bạn muốn dự đoán giá trị y mới.
• Known_y's (bắt buộc) - một mảng các giá trị y phụ thuộc đã biết.
• Known_x's (bắt buộc) - một mảng các giá trị x độc lập đã biết.

Hàm DỰ BÁO hoạt động trong tất cả các phiên bản Excel cho Office 365, Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003, Excel XP và Excel 2000.

Lưu ý. Trong Excel 2016 và 2019, hàm này đã được thay thế bằng FORECAST.LINEAR, nhưng vẫn có sẵn để tương thích ngược.

Hàm FORECAST.LINEAR của Excel

Hàm FORECAST.LINEAR là đối tác hiện đại của hàm DỰ BÁO. Nó có cùng mục đích và cú pháp:

Hàm này có sẵn trong Excel cho Office 365, Excel 2019 và Excel 2016.

Cách DỰ BÁO và FORECAST.LINEAR tính toán các giá trị trong tương lai

Cả hai hàm đều tính toán giá trị y trong tương lai bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tínhphương trình:

y = a + bx

Trong đó hằng số a (giá trị chặn) là:

Và hệ số b ( độ dốc của đường thẳng) là:

Các giá trị của x̄ và ȳ là phương tiện mẫu (trung bình) của các giá trị x và giá trị y đã biết.

Hàm FORECAST của Excel không hoạt động:

Nếu công thức FORECAST của bạn trả về lỗi, điều này rất có thể là do những lý do sau:

1. Nếu phạm vi của known_x và known_y khác nhau độ dài hoặc trống, #N/A! xảy ra lỗi.
2. Nếu giá trị x không phải là số, công thức sẽ trả về lỗi #VALUE! lỗi.
3. Nếu phương sai của known_x's bằng 0, lỗi #DIV/0! xảy ra lỗi.

Cách sử dụng hàm FORECAST trong Excel - ví dụ về công thức

Như đã đề cập, các hàm FORECAST và FORECAST.LINEAR của Excel được dùng để dự báo xu hướng tuyến tính. Chúng hoạt động tốt nhất cho tập dữ liệu tuyến tính và trong các tình huống khi bạn muốn dự báo xu hướng chung bỏ qua các biến động dữ liệu không đáng kể.

Ví dụ: chúng tôi sẽ cố gắng dự đoán lưu lượng truy cập trang web của mình trong 7 ngày tới dựa trên dữ liệu trong 3 tuần trước.

Với các giá trị y đã biết (số lượng khách truy cập) trong B2:B22 và các giá trị x (ngày) đã biết trong A2:A22, công thức dự báo sẽ như sau.

Excel 2019 - Excel 2000 :

=FORECAST(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Excel 2016 và Excel 2019 :

=FORECAST.LINEAR(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Trong đó A23 là giá trị x mới mà bạn muốn dự đoán tương laigiá trị y.

Tùy thuộc vào phiên bản Excel của bạn, hãy chèn một trong các công thức trên vào bất kỳ ô trống nào trong hàng 23, sao chép xuống bao nhiêu ô tùy ý và bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Xin lưu ý rằng chúng tôi khóa các phạm vi có tham chiếu ô tuyệt đối (như $A$2:$A$2) để ngăn chúng thay đổi khi sao chép công thức sang các ô khác.

Được vẽ trên biểu đồ, dự báo tuyến tính của chúng tôi trông như sau:

Các bước chi tiết để tạo biểu đồ như vậy được mô tả trong biểu đồ dự báo hồi quy tuyến tính.

Nếu bạn muốn dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên mẫu lặp lại được quan sát trong dữ liệu lịch sử của mình, thì hãy sử dụng FORECAST.ETS thay vì hàm FORECAST của Excel. Và phần tiếp theo trong hướng dẫn của chúng tôi cho biết cách thực hiện việc này.

Hàm FORECAST.ETS của Excel

Hàm FORECAST.ETS được sử dụng để thực hiện dự báo làm mịn theo cấp số nhân dựa trên một loạt các giá trị hiện có.

Chính xác hơn, nó dự đoán một giá trị trong tương lai dựa trên phiên bản AAA của thuật toán Làm mịn ba hàm mũ (ETS), do đó có tên hàm. Thuật toán này làm phẳng những sai lệch không đáng kể trong xu hướng dữ liệu bằng cách phát hiện các mẫu tính thời vụ và khoảng tin cậy. "AAA" là viết tắt của lỗi phụ gia, xu hướng phụ gia và tính thời vụ của phụ gia.

Hàm FORECAST.ETS có sẵn trong Excel cho Office 365, Excel 2019 và Excel 2016.

Cú pháp củaFORECAST.ETS trong Excel như sau:

Ở đâu:

• Target_date (bắt buộc) - điểm dữ liệu để dự đoán một giá trị. Nó có thể được biểu thị bằng ngày/giờ hoặc số.
• Giá trị (bắt buộc) - một dải hoặc mảng dữ liệu lịch sử mà bạn muốn dự đoán các giá trị trong tương lai.
• Dòng thời gian (bắt buộc) - một mảng ngày/giờ hoặc dữ liệu số độc lập với một bước không đổi giữa chúng.
• Thời vụ (tùy chọn) - một số đại diện cho độ dài của mẫu theo mùa:
  • 1 hoặc bị bỏ qua (mặc định) - Excel tự động phát hiện tính thời vụ bằng cách sử dụng các số nguyên, dương.
  • 0 - không có tính thời vụ, tức là dự báo tuyến tính.

  Tính thời vụ tối đa cho phép là 8.760, là số giờ trong một năm. Số thời vụ cao hơn sẽ dẫn đến lỗi #NUM! lỗi.

• Hoàn thành dữ liệu (tùy chọn) - tính điểm còn thiếu.
  • 1 hoặc bỏ qua (mặc định) - điền vào các điểm còn thiếu dưới dạng giá trị trung bình của các điểm lân cận (nội suy lót).
  • 0 - coi các điểm còn thiếu là số không.
• Tổng hợp (tùy chọn) - chỉ định cách tổng hợp nhiều giá trị dữ liệu có cùng dấu thời gian.
  • 1 hoặc bị bỏ qua (mặc định) - hàm AVERAGE được sử dụng để tổng hợp.
  • Các tùy chọn khác của bạn là: 2 - COUNT, 3 -COUNTA, 4 - MAX, 5 - MEDIAN, 6 - MIN và 7 - SUM.

5 điều bạn nên biết về FORECAST.ETS

1. Để chức năng FORECAST.ETS hoạt động chính xác, dòng thời gian phải có khoảng thời gian đều đặn - hàng giờ, hàng ngày, hàng tháng, hàng quý, hàng năm, v.v.
2. Hàm này phù hợp nhất cho các tập dữ liệu phi tuyến tính có mẫu lặp lại theo mùa hoặc khác.
3. Khi Excel không thể phát hiện mẫu , hàm sẽ hoàn nguyên về dự báo tuyến tính.
4. Chức năng này có thể hoạt động với bộ dữ liệu chưa hoàn chỉnh thiếu tới 30% điểm dữ liệu. Các điểm còn thiếu được xử lý theo giá trị của đối số hoàn thành dữ liệu .
5. Mặc dù cần có dòng thời gian với bước nhất quán nhưng có thể có trùng lặp trong ngày /chuỗi thời gian. Các giá trị có cùng dấu thời gian được tổng hợp như được xác định bởi đối số aggregation .

Hàm FORECAST.ETS không hoạt động:

Nếu công thức của bạn tạo ra lỗi, đây có thể là một trong những trường hợp sau:

1. #N/A xảy ra nếu các mảng values và timeline có độ dài khác nhau.
2. #VALUE! lỗi được trả về nếu đối số thời vụ , hoàn thành dữ liệu hoặc tổng hợp không phải là số.
3. Lỗi #NUM! lỗi có thể xảy ra vì những lý do sau:
   • Không thể phát hiện kích thước bước nhất quán trong dòng thời gian .
   • CácGiá trị thời vụ nằm ngoài phạm vi được hỗ trợ (0 - 8,7600).
   • Giá trị hoàn thành dữ liệu khác 0 hoặc 1.
   • Giá trị tổng hợp nằm ngoài phạm vi hợp lệ (1 - 7).

Cách sử dụng hàm FORECAST.ETS trong Excel - ví dụ về công thức

Để xem các giá trị trong tương lai được tính bằng phương pháp làm mịn hàm mũ khác với dự báo hồi quy tuyến tính như thế nào, hãy tạo công thức FORECAST.ETS cho cùng một tập dữ liệu mà chúng ta đã sử dụng trong ví dụ trước:

Trong đó:

• A23 là ngày mục tiêu
• $B$2:$B $22 là dữ liệu lịch sử ( giá trị )
• $A$2:$A$22 là ngày ( dòng thời gian )

Bằng cách bỏ qua ba đối số cuối cùng ( thời vụ , hoàn thành dữ liệu hoặc tổng hợp ), chúng tôi dựa trên giá trị mặc định của Excel. Và Excel dự báo xu hướng một cách hoàn hảo:

Hàm FORECAST.ETS.CONFINT của Excel

Hàm FORECAST.ETS.CONFINT được sử dụng để tính khoảng tin cậy cho một giá trị dự báo.

Khoảng tin cậy là một loại thước đo độ chính xác của dự đoán. Khoảng thời gian càng nhỏ thì dự đoán cho một điểm dữ liệu cụ thể càng có độ tin cậy cao.

FOECAST.ETS.CONFINT có sẵn trong Excel cho Office 365, Excel 2019 và Excel 2016.

Hàm này có các đối số sau:

Như bạn thấy, cú pháp của FORECAST.ETS.CONFINT rất giống với cú pháp của hàm FORECAST.ETS, ngoại trừ đối số bổ sung này:

Confidence_level (tùy chọn) - một số từ 0 đến 1 chỉ định mức độ tin cậy cho khoảng thời gian đã tính. Thông thường, nó được cung cấp dưới dạng số thập phân, mặc dù tỷ lệ phần trăm cũng được chấp nhận. Ví dụ: để đặt mức độ tin cậy 90%, bạn nhập 0,9 hoặc 90%.

• Nếu bỏ qua, giá trị mặc định là 95% sẽ được sử dụng, nghĩa là 95% thời gian dữ liệu được dự đoán dự kiến ​​điểm sẽ nằm trong bán kính này so với giá trị do FORECAST.ETS trả về.
• Nếu mức độ tin cậy nằm ngoài phạm vi được hỗ trợ (0 - 1), thì công thức sẽ trả về giá trị lỗi #NUM! lỗi.

Ví dụ về công thức FORECAST.ETS.CONFINT

Để xem cách hoạt động của công thức này trong thực tế, hãy tính khoảng tin cậy cho tập dữ liệu mẫu của chúng ta:

=FORECAST.ETS.CONFINT(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Trong đó:

• A23 là ngày mục tiêu
• $B$2:$B$22 là dữ liệu lịch sử
• $A$2:$ A$22 là ngày

4 đối số cuối cùng bị bỏ qua, báo cho Excel sử dụng các tùy chọn mặc định:

• Đặt mức độ tin cậy thành 95%.
• Tự động phát hiện tính thời vụ.
• Hoàn thành các điểm còn thiếu dưới dạng giá trị trung bình của các điểm lân cận.
• Tổng hợp nhiều giá trị dữ liệu có cùng dấu thời gian bằng cách sử dụng AVERAGEchức năng.

Để hiểu ý nghĩa thực sự của các giá trị được trả về, vui lòng xem ảnh chụp màn hình bên dưới (một số hàng có dữ liệu lịch sử bị ẩn để tiết kiệm dung lượng).

Các hàng công thức ở D23 cho kết quả là 6441,22 (làm tròn đến 2 chữ số thập phân). Điều đó có nghĩa là 95% thời gian, dự đoán cho ngày 11 tháng 3 dự kiến ​​sẽ nằm trong khoảng 6441,22 của giá trị dự báo 61.075 (C3). Đó là 61.075 ± 6441,22.

Để biết phạm vi mà các giá trị được dự đoán có khả năng giảm xuống, bạn có thể tính giới hạn khoảng tin cậy cho từng điểm dữ liệu.

Để lấy giới hạn dưới , hãy lấy giá trị dự báo trừ đi khoảng tin cậy:

=C23-D23

Để lấy giới hạn trên , thêm khoảng tin cậy vào giá trị dự báo:

=C23+D23

Trong đó C23 là giá trị dự đoán do FORECAST.ETS trả về và D23 là khoảng tin cậy do FORECAST.ETS.CONFINT trả về.

Sao chép các công thức trên xuống, vẽ kết quả trên biểu đồ và bạn sẽ có biểu diễn trực quan rõ ràng về các giá trị dự đoán và khoảng tin cậy:

Mẹo. Để có một biểu đồ như vậy được tạo tự động cho bạn, hãy tận dụng tính năng Bảng dự báo Excel.

Hàm FORECAST.ETS.SEASONALITY của Excel

Hàm FORECAST.ETS.SEASONALITY được sử dụng để tính độ dài của một mẫu định kỳ trong dòng thời gian đã chỉ định. Nó gắn chặt với