Este tutorial demonstra como usar oFunção FORECAST.EST do Excel no Excel.
Visão geral da função FORECAST.EST
A função FORECAST.EST é usado para fazersuavização exponencial previsões baseadas em uma série de valores existentes.
Para usar a função de planilha do Excel FORECAST.EST, selecione uma célula e digite:
(Observe como as entradas da fórmula aparecem)
Sintaxe da função FORECAST e entradas:
FORECAST.ETS (target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
Target_date - o ponto de dados para o qual prever um valor. Pode ser representado por uma data / hora ou número.
Valores - um intervalo ou matriz de dados históricos para os quais você deseja prever valores futuros.
Linha do tempo - uma matriz de datas / horas ou dados numéricos independentes com um passo constante entre eles.
Sazonalidade (opcional) - um número que representa a duração do padrão sazonal:
Preenchimento de dados (opcional) - leva em conta os pontos perdidos.
Agregação (opcional) - especifica como agregar vários valores de dados com o mesmo registro de data e hora.
A função FORECAST.ETS no Excel é usada para prever dados usando um algoritmo de suavização exponencial.
A suavização exponencial é um método em estatísticas usado para suavizar dados de série temporal, atribuindo pesos decrescentes exponencialmente a valores futuros ao longo do tempo. Isso difere de uma média móvel simples, onde as observações anteriores são ponderadas igualmente. O valor previsto é uma continuação dos valores históricos no intervalo de datas de destino, que deve ser uma linha do tempo contínua com um intervalo igual entre as datas. Ele pode ser usado para prever vendas futuras, requisitos de estoque ou tendências gerais de consumo.
Suponha que eu tenha uma tabela de dados de vendas por mês:
Quero saber qual será o valor de vendas previsto para outubro de 2022 com base nos dados históricos mostrados na tabela:
= FORECAST.ETS (DATE (2020,10,1), C3: C12, B3: B12)
FORECAST.ETS retorna um resultado de $ 21.202 em vendas em outubro de 2022. Podemos visualizar isso e as previsões para os meses intermediários aplicando a fórmula a uma tabela de dados expandida:
Visualizando a previsão:
Como usar FORECAST.ETS
FORECAST.ETS tem três argumentos obrigatórios e três argumentos opcionais:
= FORECAST.ETS (target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
Onde target_date é a data para a qual você deseja prever um valor, valores é a matriz de dados históricos (vendas em nosso caso) e Linha do tempo é a matriz de um período de tempo com um intervalo igual, como diariamente, o 1st de cada mês, o 1st de cada ano ou mesmo um índice numérico contínuo.
Sazonalidade é um número inteiro positivo que representa a duração do padrão sazonal. O padrão é 1, o que significa que o Excel detecta a sazonalidade automaticamente. Zero indica nenhuma sazonalidade.
Data_completion: FORECAST.ETS suporta até 30% de dados perdidos e pode ajustar esses pontos de dados perdidos usando zero em seus lugares ou interpolando com base nos pontos de dados vizinhos.
Agregação: FORECAST.ETS agregará valores com o mesmo carimbo de data / hora, mesmo que os carimbos de data / hora exijam uma etapa ou intervalo constante. O argumento usa um número que representa uma opção de agregação com o padrão sendo zero ou média e outras opções incluindo SUM, COUNT, MIN, MAX ou MEDIAN.
Efeito da Sazonalidade
Usando o exemplo acima, o valor da previsão de outubro de 2022 foi de $ 21.202 usando o valor padrão para sazonalidade. E se não aplicássemos a sazonalidade?
Observe que um zero foi adicionado como o último argumento na barra de fórmulas. O resultado previsto para outubro é agora $ 3.308 maior do que a previsão original. Alguns dados podem não ter nenhuma sazonalidade inerente, mas em dados que têm sazonalidade, é uma opção poderosa para garantir que você tenha uma previsão precisa. A tendência abaixo visualiza a mesma previsão, adicionando uma previsão sem sazonalidade para cada mês previsto:
Dicas do FORECAST.ETS
- o target_date pois o primeiro argumento deve ser cronologicamente após a data na matriz de dados históricos, Linha do tempo.
- Se uma etapa constante não puder ser identificada no Linha do tempo, um #NUM! o erro será retornado.
- O valor máximo para sazonalidade é 8.760 representando horas em um ano. Qualquer valor maior retornará um # num! erro.
Interessado em mais previsões?
Consulte nossos outros artigos sobre Previsão com funções TREND, LINEST ou FORECAST.LINEAR.
