怎样用Excel函数做数据预测
发布网友
发布时间：2022-04-22 00:13
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热心网友
时间：2022-06-04 00:55
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。
热心网友
时间：2022-06-04 00:55
其中，1 月到8 月的数据是已知的，9 月的收入，也就是*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。
热心网友
时间：2022-06-04 00:56
1.打开需要预测的表格所在工作表，选中数据区域，创建带数据标记的折线图，并进行适当调整，
2.单击“布局”选项卡“分析”组中的“趋势线”下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择“其他趋势线选项”命令，弹出“设置趋势线格式”对话框，
3.按照上一实例中介绍的方法，得出本例适合使用的趋势线类型为“对数”，故在“趋势预测/回归分析类型”选项区中选中“对数”单选按钮，并选中“显示公式”复选框，
4.单击“关闭”按钮，此时图表中的黑色趋势线已经显示出来，调整公式位置，
热心网友
时间：2022-06-04 00:56
月数据=(一月销售+二月销售+.....+八月销售)/8
预测2015年数据方法:
(2014年一月到八月实际数据+九月到十二月预测数据)*2015年的通货膨胀率追问月数据那里是每个都除以8还是要相应递增。。
