利用 FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数预测季节性模式

探索 FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数是一个统计函数，用于分析时间序列数据中的季节性模式。它采用以下语法：

FORECAST.ETS.SEASONALITY(target_series, target_date, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

其中：

• target_series ：要分析的时间序列数据。
• target_date ：要预测的日期。
• seasonality （可选）：季节性的长度。
• data_completion （可选）：指定数据是否完整或存在缺失值。
• aggregation （可选）：指定如何处理季节性数据中的空值。

该函数通过分析历史数据来识别重复的模式并确定季节性周期。它返回一个数字，表示已知数据季节性规律在时间轴上的长度。

实用应用

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数在各种应用中都非常有用，包括：

• 预测销售额或收入的季节性波动。
• 规划人力资源和运营需求。
• 优化库存管理。
• 分析客户行为中的季节性趋势。

示例：预测销售额季节性

为了说明 FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数的用法，我们使用以下示例数据集：

日期	销售额
2023-01-01	100
2023-02-01	120
2023-03-01	140
2023-04-01	160
2023-05-01	180
2023-06-01	200
2023-07-01	180
2023-08-01	160
2023-09-01	140
2023-10-01	120
2023-11-01	100
2023-12-01	120

我们使用 FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数来确定销售额数据的季节性周期：

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B13, "2024-01-01")

函数返回 12 ，这表示销售额数据的季节性周期为 12 个月。这意味着销售额在一年中呈可预测的模式波动，每 12 个月重复一次。

结论

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数是一个功能强大的工具，可用于分析时间序列数据中的季节性模式。通过了解季节性周期，您可以做出更准确的预测并优化您的业务决策。

请记住，在使用 FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数时，提供准确的历史数据和选择合适的季节性长度非常重要。通过充分利用此函数，您可以提高预测的准确性，并在瞬息万变的商业环境中获得竞争优势。