如何在EXCEL中进行数据预测 详细�0�3

1. 如何在EXCEL中进行数据预测 详细�0�3

其中，1 月到8 月的数据是已知的，9 月的收入，也就是黄色背景的部分，是通过FORECAST
函数计算出来的这个是官方公式书写方法：FORECAST(x, known_y's,known_x's)我翻译一下：
FORECAST(要预测的Y 值所对应的X 值,  已知的Y 值序列,  已知的X 值序列)结合本例再翻译
一下：FORECAST(要预测哪个月的收入,  已知的每个月的收入序列,  与已知收入对应的月份序
列)这样解释明白了没？所以我写下了这样的公式：=FORECAST(J2,B1:I1,B2:I2)计算结果是
435，满意吗？其实这就是个很普通的线性回归。
我们用FORECAST，并非通过月份预测收入，而是通过许多个“(月份,收入)对”，找它们的规
律，预计未知月份的收入数据。回过头去看附图中的折线图表（实质上应该理解为连了线的
散点图）：深蓝色的点，就是“(月份,收入)对”在坐标中的位置，黑色的是趋势线，9 月所
对应的点是预测出来的，恰好对应趋势线的末端。
只要能看明白这个图，不再钻“收入”、“月份”等字眼的牛角尖，而只看其实质(x,y)，就不
所以不可对其太过依赖。
另外，如果决定认为线性回归是适合实际情况的算法，也就是说x 和y 确实具有比较强的线
性的相关性——也就是(x,y)对的那些点不至于排得太杂乱——那么，原则上(x,y)对的已知数
据越多，则预测结果越可靠。
最重要的一条：  还是人比较聪明，线性回归是人类智慧，FORECAST 也是人类智慧。EXCEL

2. 如何用excel做数据预测

根据数量、规格、体积大小 ；编写好公式自动计算，即可预测
像一些公司搬家或者新扩建的，根据需求人员和新场地的房间数、房间大小、办公室人员需求都可以预测出需求床铺、电脑、空调、办公椅等

3. 求教，如何用excel表格做统计数据预测

方法/步骤


以一个例子来说明。如下图示，是A列是年度标识，B列是“本年住宅完成投资额(亿元）“现在已经知道07年到2014年的数据，那么要如何预测未来三年的数据呢？

选中B10单元格，在单元格中输入公式：
=TREND(B2:B9),然后按Enter键。
就会完成B10单元格的预测

再次选中B10单元格，将光标置于单元格右下角，出现十字光标时按住鼠标左键并向下拖至B12单元格。完成B11和B12单元格数据的预测。

以上是一列数据的预测。
如果我们想同时完成C列、D列，E列数据未来三年的预测怎么办呢。

C列、D列，E列数据未来三年的预测的话，那么操作就同第3步骤。
再次选中B10单元格，将光标置于单元格右下角，出现十字光标时按住鼠标左键并向右拖至E10单元格。然后就会完成C10-E10的数据预测。


同理，依次选中C10,D10和E10单元格，按住鼠标左键并向下拖至相应的单元格。然后就会完成C,D，E列的未来三年数据预测。

4. 怎样用Excel函数做数据预测

1.画散点图：
选择要预测的数据，绘制散点图，如下图所示；

2.添加趋势线：
选择一个点，单击右键，选择添加趋势线；

3.选择预测的函数：
从散点图上可以看出，点呈现指数增长形势；选择指数。同时勾选显示公式（很重要），点击确定。

4.计算预测值：
将公式输入到第三列，求值，可以看到实际值与预测值之间的差值，如果要预测，只要在数据基础上输入变量，如图中的8，即可预测出预测值。

5. 如何用EXCEL表格预测未来数据

在excel中建立数据点折线图，可以按以下方法操作： 1、打开我们要制作的表格。 2、首先我们先制作一个人的折线图，点击插入——图表，选择折线图中的数据点折线图，因为我们只是要制作收入的变化，用这种类型的图适合。 3、然后点击下一步，会让我...

6. 如何在EXCEL中进行数据预测

介绍一个最简单的方法，请看图：
其中，1 月到8 月的数据是已知的，9 月的收入，也就是黄色背景的部分，是通过FORECAST
函数计算出来的这个是官方公式书写方法：FORECAST(x, known_y's,known_x's)我翻译一下：
FORECAST(要预测的Y 值所对应的X 值,  已知的Y 值序列,  已知的X 值序列)结合本例再翻译
一下：FORECAST(要预测哪个月的收入,  已知的每个月的收入序列,  与已知收入对应的月份序
列)这样解释明白了没？所以我写下了这样的公式：=FORECAST(J2,B1:I1,B2:I2)计算结果是
435，满意吗？其实这就是个很普通的线性回归。
我们用FORECAST，并非通过月份预测收入，而是通过许多个“(月份,收入)对”，找它们的规
律，预计未知月份的收入数据。回过头去看附图中的折线图表（实质上应该理解为连了线的
散点图）：深蓝色的点，就是“(月份,收入)对”在坐标中的位置，黑色的是趋势线，9 月所
对应的点是预测出来的，恰好对应趋势线的末端。
只要能看明白这个图，不再钻“收入”、“月份”等字眼的牛角尖，而只看其实质(x,y)，就不
所以不可对其太过依赖。
另外，如果决定认为线性回归是适合实际情况的算法，也就是说x 和y 确实具有比较强的线
性的相关性——也就是(x,y)对的那些点不至于排得太杂乱——那么，原则上(x,y)对的已知数
据越多，则预测结果越可靠。
最重要的一条：  还是人比较聪明，线性回归是人类智慧，FORECAST 也是人类智慧。EXCEL
的宏和VBA 功能，可以让人类的智慧得到更广阔和自由地发挥，这个以后找机会再来讨论。

7. 请问用EXCEL怎么用公式计算预测准确率 （1-︱总量需求预测-客户订单需求总量︱/客户订单需求总量）*100%

假设总量需求预测和客户订单需求总量分别在A2和B2中
在C2中输入或复制粘贴下列公式之一
=(1-ABS(A2-B2)/B2)*100%
=1-ABS(A2-B2)/B2
=(1-ABS(A2-B2)/B2) 单元格设置成百分比格式
=TEXT(1-ABS(A2-B2)/B2,"0%")
=TEXT(1-ABS(A2-B2)/B2,"0.00%")
下拉填充

8. 如何利用Excel进行销售量预测

假如我们知道了1季度的每天的销售额，我们要推算出后半年的销售额，以便制定原材料采购计划。当然销售量受很多因素影响，季节，营销，地区等，我们先不考虑这些情况，单纯利用线性公式来做预测，如果要把多种属性进行考虑和建模的话，得用sqlserver的BI功能了。日期 销售额2008-1-1 4512008-1-2 4772008-1-3 4602008-1-4 4322008-1-5 4692008-1-6 4562008-1-7 4682008-1-8 4952008-1-9 4782008-1-10 4922008-1-11 4882008-1-12 4762008-1-13 5222008-1-14 4922008-1-15 4992008-1-16 4882008-1-17 4742008-1-18 5292008-1-19 4982008-1-20 4992008-1-21 5292008-1-22 5452008-1-23 5652008-1-24 5832008-1-25 5852008-1-26 5572008-1-27 5622008-1-28 6062008-1-29 5912008-1-30 5702008-1-31 5282008-2-1 6282008-2-2 6482008-2-3 6612008-2-4 6692008-2-5 7002008-2-6 7052008-2-7 6922008-2-8 6842008-2-9 6822008-2-10 6702008-2-11 7032008-2-12 7522008-2-13 7512008-2-14 7352008-2-15 7412008-2-16 7512008-2-17 7682008-2-18 7562008-2-19 719 2008-2-20 7212008-2-21 7422008-2-22 7292008-2-23 7292008-2-24 7372008-2-25 7342008-2-26 7332008-2-27 6982008-2-28 6502008-2-29 6282008-3-1 7102008-3-2 7792008-3-3 7972008-3-4 8022008-3-5 8042008-3-6 7962008-3-7 7672008-3-8 7782008-3-9 8662008-3-10 8902008-3-11 866以上是已有的数据，把上面的数据复制到excel里面，连标题共72行，范围是a1,b1:a72,b72,先选中现有数据点击插入图标，生成一个曲线图，如下，表示第一季度的销售量曲线

然后拖动日期列最下面的一个单元格的右下角往下拉，一直往下填充，直到填充到2008-12-31，再在B73单元格输入以下“=TREND(B2:B72,A2:A72,A73)”公式，关于这个公式可以查看excel的帮助。====================TREND   返回一条线性回归拟合线的值。即找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值。
==语法
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
Known_y's   是关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
如果数组 known_y's 在单独一列中，则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。
如果数组 known-y's 在单独一行中，则 known-x's 的每一行被视为一个独立的变量。
Known_x's   是关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。
数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。如果只用到一个变量，只要 known_y's 和 known_x's 维数相同，它们可以是任何形状的区域。如果用到多个变量，known_y's 必须为向量（即必须为一行或一列）。
如果省略 known_x's，则假设该数组为 {1,2,3,...}，其大小与 known_y's 相同。
New_x's   为需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。
New_x's 与 known_x's 一样，每个独立变量必须为单独的一行（或一列）。因此，如果 known_y's 是单列的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数。如果 known_y's 是单行的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。
如果省略 new_x's，将假设它和 known_x's 一样。
如果 known_x's 和 new_x's 都省略，将假设它们为数组 {1,2,3,...}，大小与 known_y's 相同。
Const   为一逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
如果 const 为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。
如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0（零），m 将被调整以使 y = mx。
==说明
有关 Microsoft Excel 对数据进行直线拟合的详细信息，请参阅 LINEST 函数。 可以使用 TREND 函数计算同一变量的不同乘方的回归值来拟合多项式曲线。例如，假设 A 列包含 y 值，B 列含有 x 值。可以在 C 列中输入 x^2，在 D 列中输入 x^3，等等，然后根据 A 列，对 B 列到 D 列进行回归计算。 对于返回结果为数组的公式，必须以数组公式的形式输入。 当为参数（如 known_x's）输入数组常量时，应当使用逗号分隔同一行中的数据，用分号分隔不同行中的数据。 =========================== 然后拉住b73单元格的右下角拉到最后，填充销售额列的单元格，最后再生成一条曲线图就行了。