excel预测模型(excel预测模型怎么做)

1. excel预测模型怎么做

1、要预估下一年的销售值，得先准备1-3年的销售数据，以作线性回归的基础数据。

一般使用数据透视来快捷的处理数据。

2、数据与处理完就可以使用处理好的数据进行数据预估了。

3、预估前预估值需要月份还是年份的需要与数据匹配，数据是月份就做月份，年份就做年份，不然容易出错。

4、使用的函数是FORECAST函数

函数公式：=FORECAST(X,KNOWN_Y'S,KNOWN_X'S)

函数解析：通过一条线性回归拟合返回一个预估值

参数说明

x:是预估是的参数，预估销售额是x值为月份或年份；

knowwn_y's：参考数据,是归回中的y值；

knowwn_x's：参考数据，是回归中的x值。

5、具体的数据预估为：

净销售额：x为预估月份，known_y's参数净销售额Y值，known_x's参数月份X值

净销售额：x为预估月份，known_y's参数毛销售额Y值，known_x's参数月份X值。

6、参数填写错误得到的结果十不对的，如下就是参数Y/X值相反的结果。

7、这些就是使用函数FORECAST预估下一阶段的预估值方法。

扩展资料：

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。

直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年，作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后，Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。

2. 如何建立数据预测模型

预测模型是基于变量之间的相关关系，通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。我们可以根据自变量（预测变量或解释变量）预测因变量（应答变量或结局变量）。比如，通过久坐时长预测受试者的血液胆固醇浓度，或者根据受试者的年龄、性别、BMI等变量信息预测高血压病发病情况。此外，预测模型还可以帮助我们判断各自变量的重要性，即自变量对因变量的解释能力。举例来说，预测模型可以用来分析学历对收入的解释程度。示例如下：

根据因变量类型选择检验方法

1 连续变量

确定因变量是连续变量后，我们需要判断自变量的数量，示例如下：

1.1 只有一个自变量

简单线性回归。该检验可以基于一个连续型自变量对相应的连续型因变量进行预测，也可以评价自变量对因变量的解释力度。

1.2 包含多个自变量

多重线性回归。该检验可以通过多个自变量对相应的连续型因变量进行预测，也可以评价自变量对因变量的解释力度。

2 计数变量

泊松回归。该检验适用于分析因变量是计数变量的多因素预测模型。

注：计数变量是一个非负整数。比如，0、5、16、27是计数变量，但是2.7、5.8、18.2不是，因为它们不是整数；-2、-7、-15也不是，因为它们小于0。

计数变量不属于我们常用的变量分类，常被视为连续变量纳入分析。当计数变量比较大，多数数值超过40时，我们可以将其作为连续变量。但是当计数变量比较小，如多数数值小于10时，我们建议保留其计数变量属性，避免统计偏倚。计数变量示例如下：

菌群数量，培养基暴露24小时后可观察到的菌群数量

死亡人数，队列中每年因吸烟死于肺癌的人数

癫痫发作次数，受试者在一周内的癫痫发作次数

就诊人数，某私人诊所每天上午9:00-9:30的就诊人数

3 有序分类变量

有序多分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是有序分类变量的多因素预测模型。比如，通过年龄和收入两个变量对生活满意度（非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意）进行预测分析。

4 二分类变量

二分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是二分类变量的多因素预测模型。

5 无序分类变量

无序多分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是无序分类变量的多因素预测模型。

3. excel预测数据模型

方法/步骤:

1.

打开原始数据表格,制作本实例的原始数据要求单列,请确认数据的类型。

2.

选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后,出现属性设置框,依次选择: 输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”; 输出区域:移动平均数值显示区域; 间隔:指定使用几组数据来得出平均值;...

3.

输入完毕后,则可立即生成相应的数据和图表。从生成的图表上可以看出很多信息。

4. excel建立线性预测模型的方法

1.打开文件,输入几组具有线性关系的数据。

2.用鼠标选中这些数据,点击菜单栏中的“插入”选项。

3.在插入菜单中,选择一种散点图。

4.右击图表中的散点,在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。

5.在出来的页面中，选择“线性”，勾选“显示公式”选项，关闭窗口。

6.完成以上设置后，即可用excel制作线性关系图图表。

5. excel怎么做数据预测

　1、打开 表格 。　　

　　2、在顶部菜单中找到 数据按钮。　　

　　3、在数据菜单中找到 预测工作表 ， 点击预测工作表 。　　

　　4、在生成的曲线图下部点击 创建按钮 。　　

　　5、创建成功后可以看到表格变为了预测数据的表格。　　

　　6、在表的正中间是预测 数据曲线。　　

6. Excel预测模型实验报告

1、首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准 >标准</A>差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝规格上限－规格下限；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；

2、依据公式： ， 计算出制程准确度：Ca值 。

3、依据公式：Cp = ， 计算出制程精密度：Cp值 。

4、依据公式：Cpk=Cp ， 计算出制程能力指数：Cpk值 。

5、Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低 A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之 A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级 B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级 C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程。

7. 趋势预测模型excel

TREND函数: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。

示例:第一个公式显示已知值所对应的值。

如果线性趋势继续存在，第二个公式预测下个月的值。 A B C 月 资产原值 公式（对应的资产原值） 1 $133,890 =TREND(B2:B13,A2:A13) 2 $135,000 3 $135,790 4 $137,300 5 $138,130 6 $139,100 7 $139,900 8 $141,120 9 $141,890 10 $143,230 11 $144,000 12 $145,290 月 公式（预测的资产原值） 13 =TREND(B2:B13,A2:A13,A15:A19) 示例中的公式必须以数组公式的形式输入。

将示例复制到空白工作表后，请选中以公式单元格开始的区域 C2:C13 或 B15:B19。按 F2，再按 Ctrl+Shift+Enter。

如果公式不是以数组公式的形式输入，则单个结果为 133953.3333 和 146171.5152。

8. excel建立预测模型

1、首先，鼠标点击要编辑的单元格；

2、点击菜单栏的“公式”，选择“插入函数”；

3、弹出函数搜索框，在输入框内输入“GROWTH”，点击查找函数;

4、弹出函数参数设置窗口，在know_y’s处输入B2:B10，在know_x’s处输入A2:A10；

5、在new_x’s处输入预测的月份；

6、点击确定后我们就能自动获得未来的10月份销售额。

9. Excel预测模型实验心得

谢邀。

拟合精度就是已知过去5年股票价格，我做一个时序模型，确定好模型参数之后，在过去五年的预测值与实际值的偏差。

预测精度就是用上述模型对明天股价预测的偏差。注意这里模型是没有在明天的股价上进行训练（或者拟合）的。

衡量指标的话用风险应该都可以吧，即某个损失函数（比如预测值和实际值差值平方）的期望；或者也可以用模型对数似然（log likelihood），即给定模型的情况下，待预测的实际数据在模型分布下的概率（对数）是多少。