excel时间序列销售预测模型(用excel时间序列进行预测分析)

1. 用excel时间序列进行预测分析

您好！

如果您下载的答卷中出现了-2，-3，-4这样的数字。是因为您选择了”按选项序号“下载到excel，它们的含义如下：-2表示(空)，-3表示(跳过)，-4表示(未填)，统一来说这些都是缺失值，使用负数作为代码，因为正常的序号是不会有负数的。

下载SPSS的sav格式数据，同样会有这样的数字。

2. Excel时间序列预测

在工农表中找出序列图进行添加

3. excel如何时间序列预测数据

excel中自动填充有规律的数字的操作方法参考如下:

1.

打开excel工作表,在A1单元格输入数值,拖动该单元格右下角的小点至A2单元格。

2.

此时A2单元格的数字和A1单元格的数值一样,点击单元格右下角的小图标。

3.

在弹出的选项卡中选择填充序列。

4.

继续拖动A2单元格右下角的小点至需要覆盖的单元格位置

4. 利用excel进行时间序列分析

日期计算，利用DATEDIF（）函数

1、计算两个日期相差几年，在E4单元格输入公式：=DATEDIF(B4,C4,"y")；

2、计算两个日期相差几个月，在E54单元格输入公式：=DATEDIF(B4,C4,"m")；

3、计算两个日期相差几天，在E6单元格输入如果单元格格式为“常规”，则Date函数的返回值是一串数字，此数字代表特定日期的序列。：=DATEDIF(B4,C4,"d")；

如果单元格格式为“常规”，则Date函数的返回值是一串数字，此数字代表特定日期的序列。

5. 用excel时间序列进行预测分析工具

1、以2007版EXCEL为例，打开EXCEL，在任意单元中输入起始日期（如：1949年10月1日），如下图：在A2单元格输入1949-10-1，也可输入1949年10月1日（见A3单元格）

2、在B2、B3单元格分别输入函数：TODAY（），输入today函数显示的是打开EXCEL表格当天的日期按照后续步骤所有公式设置完后，不管过了多少天打开这个EXCEL表格截止日期栏都显示的是打开EXCEL表的当前日期，以方便自动计算截止日期与起始日期之间的天数。

3、在“天数”列下的C2、C3单元格输入公式：=截止日期-起始日期，即=B2-A2/=B3-A3，按回车完成公式设置。

4、返回结果如下图，完成。

扩展资料：

Today函数：返回当前日期的序列号。 序列号是 Excel 用于日期和时间计算的日期-时间代码。

如果在输入该函数之前单元格格式为“常规”，Excel会将单元格格式更改为“日期”。 若要显示序列号，您必须将单元格格式更改为“常规”或“数字”。

6. 如何用excel做预测时间序列数据

1、在数据区域外的任一单元格(比如G2单元格）输入=NOW()

2、在A列设置“数据”选项下的“数据有效性”，允许项选择“序列”，数据来源选择$G$2；

3、这样就在A列生成了以G2为数据来源的序列，每在B列输入数据时，点击A列的下拉箭头，就会在A列生成当前时间，该时间不会因系统时间而更新。

7. excel时间序列分析实验报告

1、以2007版EXCEL为例，在下图中以当天日期计算时间进度2、在A2单元格使用TODAY函数来显示当前日期，显示为打开表格当日日期，当需要在工作表上显示当前日期时，TODAY 函数非常有用，如下图注意：TODAY 函数语法没有参数，即括号（）中间为空，没有任何数值或参数。3、要计算时间进度，首先我们应该先提取当前年月日的“日”，在下图中，为2，提取日期的公式为=day（A2），提取A2单元格的日期（不包括月份）我们看到B2单元格公式设置完成后返回的是日期，是因为Excel 可将日期存储为可用于计算的连续序列号。 默认情况下，1900年1月1日的序列号为 1，那么1900年1月2日的序列号为2。为了让它显示为序列号，您必须将单元格格式更改为“常规”或“数字”，如下图，将单元格格式更改为“常规”后的显示结果4、提取日期后，我们还要计算出当前日期当月的天数，为了方便观看，我们在B3单元格操作计算当月天数，在B3单元格输入函数：=EOMONTH(A2，0)，返回当前日期月份的最后一天EOMONTH 函数语法具有以下参数：EOMONTH(start_date, months)Start_date 必需。一个代表开始日期的日期。Months 必需。 start_date 之前或之后的月份数。 months 为正值将生成未来日期；为负值将生成过去日期。months为0时生成当前日期。输入函数后按回车键的返回结果如下：5、我们通过EOMONTH函数知道了当前月份的最后一天为30日，也就是说11月有30天。这时我们在EOMONTH函数的基础上提取天数，按第3步的方法在EOMONTH函数的基础上提取天数，在EOMONTH函数前加DAY函数，即在B3单元格输入：=DAY(EOMONTH(A2，0）），如下图，返回结果为：30注意：为了返回结果为序列号，我们需提前将B3单元格格式更改为“常规”6、时间进度为当天时期除以整月天数。公式为：=B2(当天日期，即当前日期的天数)/B3（当前日期中，11月整个月的天数）。这时我们就可以将两个单元格的公式合并为一个输入到B2单元格中，计算时间进度，即：=day（A2）/DAY(EOMONTH(A2，0）），显示结果如下：7、因为我们的进度要显示为百分比，所以我们还要将进度所在单元格（即B2）格式设置为“百分比”，完成。显示结果为：

8. excel时间序列趋势预测实例

SPSSTrends-用强有力的时间序列分析工具做更好的预测

SPSSTrends可以完成多种任务，包括：

生产管理：监控质量标准

数据处理：管理预测系统的效能

预算管理：执行销售预测

公共政策研究：探讨民意

预测，能为组织计划提供可靠的科学依据。利用SPSSTrends提供的一些新功能，无论您是入门新手还是专家老手都能利用时间序列数据在瞬间建立可靠的预测模型。SPSSTrends是与SPSS完全整合地附加模块，这样您不仅可以随意支配全部SPSS的功能，您也可受益于专为支持预测设计的新特性。

因为这些工具能帮助您提出并管理计划，就获利面而言，有着相当之影响。正确的预测可帮助组织获得较佳的预期收益。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更精确地管理商务过程－所有这些改进都为组织的健康发展奠定基石。然而，运用时间序列数据建立预测模型并非易事。

SPSSTrends克服了所有传统方法的缺点，为您提供高级建模技术。与电子表格程序不图，SPSSTrends使您能够在建立预测模型时使用高级统计方法，而无需具备专业的统计知识。

籍由SPSSTrends,入门新手能够建立综合考虑多变量的成熟准确的预测模型，经验老手可以利用它来验证自己的模型。SPSSTrends能够简单快捷地建立预测模型，这让您更快获得您所需要的信息。

高效地生成和更新模型

无需一次次地重复设定参数、重新估计模型等费力工作，利用SPSSTrends您可以提高整个建立预测模型过程的速度。您将节省数个小时、甚至是数天的宝贵时间，同时不失您所建立的预测模型的质量及可靠性。

利用SPSSTrends，您可以：

·建立可靠的预测，不论数据的大小或变量的多寡

·籍由自动选取适合模型及参数降低预测误差

·使您组织内多数人能够建立预测模型

·更有效率的更新及管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其它模型的差异

·产生专家级的经验预测值、预测模型类型、模型参数值及其它相关输出

·提供可理解的有意义的信息给组织决策者，以利于企业进行正确预测

在创建预测模型时，您具有极大的灵活性。例如，利用SPSSforWindows您可以轻易地把交易数据转换成时间序列数据，把现存的时间序列数据转换到最适合您组织计划需要的时间区间。

您可以为不同层级的地理区域或功能区，甚至每个产品线或产品，同时建立单独的预测模型，而不论基于哪个层次的预测。

归因于新增的ExpertModeler,SPSSTrends可帮助您：

·自动确定参数配适最佳的ARIMA或ExponentialSmoothing时间序列模型

·让您一次能够拟合数百条时间序列模型，无需一次次地重复相同的操作（每次只能为一个时间序列数据建立预测模型）

您还可以：

·输出模型到XML文件，当数据发生变动，无需重新设定参数或重新估计模型，您就可以实现新的预测

·模型以脚本形式写入到文件，以便自动更新

指导预测的初学者

如果您对建立时间序列模型不熟悉，或只是偶然应用时间序列模型，那么您将从SPSSTrends自动选择最适合的预测模型以及建模过程中为您提供指导的能力中受益匪浅。

利用SPSSTrends，您可以：

·生成可靠的模型，即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或如何获得稳定的时间序列

·自动探查数据中的季节性、干扰事件、缺失值，并选择最恰当的模型

·探查离群值，防止它们对参数估计的影响

·图形展示数据、显示置信区间和模型拟合优度

模型建立和验证后，您可以把模型整合到微软Office应用程序中来实现结果共享。或者，利用SPSS的输出管理系统（OMS），以HTML或者XML的形式把输出发布到企业的局域网上来实现共享。您也能够以SPSS数据文件的形式保存模型，这使得您可以继续探察所建立模型的一些特征，比如模型拟合优度。

为预测专家提供控制

如果您是经验丰富预测专家，您将同样受益于SPSSTrends、。因为您能够更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的主要方面。

例如，利用SPSSTrends的ExpertModeler您可以只在ARIMA模型或者只在ExponentialSmoothing模型中寻找最佳预测模型。您也可以不利用ExpertModeler而自行设定模型的每一个参数。同时，您也可以把ExpertModeler的结果作为初始的模型选择，或者用来检验自己建立的模型。

您也可以限制模型输出，如只输出拟合最差的模型－需要进一步检验的模型。这使您能够更快更有效地发现数据或模型中的问题

零售行业预测

Greg是一主要零售厂商的库存经理，他要负责5000多种产品，并利用SPSSTrends预测未来三个月每个产品的库存。SPSSTrends能够自动地为数千个变量建立预测模型，使得初始预测模型的建立仅仅需要几个小时，而不是几天。此外，还可以高效率地实现模型的更新。

由于公司的数据库每个月都以实际的销售数据更新，所以Greg把预测作为每月运行一次的批处理工作。通过这样做，他把新的数据整合并把预测期向前扩展一个月。

这样不需要重新估计模型就可以实现预测，极大地提高了处理效率。为了检验模型的能力，Greg利用批处理工作运行SPSS命令语法，来识别包含与由原始模型根据历史销售数据确定地置信区间相偏离的时间点的序列。对于这些序列，他运行另外一个批处理工作，来建立新的模型，以更好的拟合这些数据。

利用SPSSTrends，Greg实现了高效率高精度的预测，极大地提高了公司有效计划的能力。

系统需要

SPSSBase

其他系统需求根据平台的不同而异

9. 如何预测时间序列数据

时间序列需求预测意思是指利用获得的数据按时间顺序排成序列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。

10. 用excel时间序列进行预测分析怎么做

1、选中要做图表的数据区域；

2、点击菜单栏“插入”、“图表”，并选择一种图表类型。例如“折线图”

3、点击“图表向导”下面的“下一步”直到完成。

4、如果图表不理想，鼠标右键点击图表中相应的位置，选中快捷菜单中的项目进行调整。 反复多实验几次，很快就会发现规律，不久你就可以随心所欲地做自己的图表了。