1. 用excel做二次移动平均预测
excel中如何计算平均值及其保留两位小数
打开excel，并输入一些数据。
点击菜单上的插入，并点击函数。
弹出公式生成器，输入ave进入搜索，得到 平均公式，双击后，在下方的参数里输入A2:A5，表示我们要计算是这个区间里的数的平均数。
按回车确认后，我们在单元格里就得到了这几个数的平均数了。
2. excel进行移动平均预测
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。
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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;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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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。
3. 二次移动平均预测法
修正移动平均法，是对给出的预测值进行修正，题目中会给出上期预测值。预测结果为本期预测值（移动平均法）的基础上加上本期预测值（移动平均法）与上期预测值（移动平均法）之差。公式为：修正后的预测销售量=未修正的预测销售量+（未修正的预测销售量-预测期前一期的预测销售量）
4. 二次移动平均值能直接用于预测
1.计算，需要的数据包括第T周期的数据，第T减N期的数据。第T减1周期的移动平均值。N是分段数据点数或者序时项数。前期的移动平均加上前期的数据与序时项数的商。
2移动平均数的个数等于原始时间序列的个数减去序时项数加1.采用这种办法每个周期数据所用的次数不同，两头的数据用了一次，越靠近中间的数据被采用的次数越多。
注意点
1 越靠近中间的数据在预测中所起到的作用越大，越靠近两端的数据所起的作用越小，但是每个数据被采用的次数均不会超过N值
2 采用数值，当N值越大，信息的损失越来越多，但是能够消除偶然因素的干扰。反映变化的灵敏度低；当N的取值较小的时候，信息损失的越少，反映变化的灵敏度高
3 计算原则，如果数据没有明显的周期变动或者线性下降的趋势，可以直接用当前的移动平均数代替后一期的预测值。但是实际数随着时间发生推移变化，依次移动平均值总是落后于实际数据的变化存在着滞后偏差，N的取值越大滞后偏差越大。
4 直接使用一次移动平均值序列做预测，当预测对象有明显的上升趋势会使得预测值偏低，反之当预测对象有明显的下降趋势会使得预测结果偏高。在这种情况下需要进行二次二次移动平均法进行计算。
5. 用excel进行移动平均预测
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。
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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;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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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。
6. 用excel做二次移动平均预测的函数
一、求和
1、我们首先将我们的excel表格文件打开，选择表格内的单元格，在选择的单元格内输入sum函数，如图所示：
2、在sum函数内我们输入函数的参数，如图所示：
3、输入好参数之后再按下回车键，这样我们就得到了计算的结果，如图所示：
4、选择计算的单元格然后移动到右下角，鼠标变成黑色十字加号然后拖动这样我们就将所有的成绩计算出来了，如图所示：
二、求平均数
1、再在打开的excel表格内选择单元格，然后输入average函数，如图所示：
2、输入average函数之后，我们在括号内输入函数的参数，如图所示：
3、输入参数之后按下回车键就得到了计算的结果，如图所示：
4、选择计算结果的单元格移动鼠标表左键至右下角，然后拖动鼠标左键这样就计算出了所有的数据，如图所示：
7. 用excel做数据分析移动平均
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。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
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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;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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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。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
8. 如何用移动平均预测下一年
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
一、简单移动平均法
简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下： Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中，
Ft--对下一期的预测值；
n--移动平均的时期个数；
At-1--前期实际值；
At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
二、加权移动平均法
加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公式如下：
Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中，
w1--第t-1期实际销售额的权重；
w2--第t-2期实际销售额的权重；
wn--第t-n期实际销售额的权重；
n--预测的时期数；w1+ w2+…+ wn=1
优缺点：1、 加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；
2、 移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；
3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录。
9. excel三期移动平均法
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。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
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;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
3：输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
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