एक्सेल फोरकास्ट.ईटीएस फंक्शन उदाहरण - एक्सेल और गूगल शीट्स

यह ट्यूटोरियल दर्शाता है कि कैसे उपयोग करना हैएक्सेल फोरकास्ट.ईएसटी फंक्शन एक्सेल में।

FORECAST.EST फ़ंक्शन अवलोकन

FORECAST.EST फ़ंक्शन करने के लिए प्रयोग किया जाता हैघातांक सुगम करना मौजूदा मूल्यों की एक श्रृंखला के आधार पर पूर्वानुमान।

FORECAST.EST एक्सेल वर्कशीट फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, एक सेल चुनें और टाइप करें:

(ध्यान दें कि सूत्र इनपुट कैसे दिखाई देते हैं)

पूर्वानुमान फ़ंक्शन सिंटैक्स और इनपुट:

FORECAST.ETS (target_date, मान, टाइमलाइन, [मौसम], [data_completion], [एकत्रीकरण])

नियोजित तारीख - वह डेटा बिंदु जिसके लिए किसी मूल्य का पूर्वानुमान लगाना है। इसे दिनांक/समय या संख्या द्वारा दर्शाया जा सकता है।

मूल्यों - ऐतिहासिक डेटा की एक श्रेणी या सरणी जिसके लिए आप भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करना चाहते हैं।

समय - उनके बीच एक निरंतर चरण के साथ दिनांक/समय या स्वतंत्र संख्यात्मक डेटा की एक सरणी।

मौसम (वैकल्पिक) - मौसमी पैटर्न की लंबाई का प्रतिनिधित्व करने वाली संख्या:

डेटा पूर्णता (वैकल्पिक) - लापता बिंदुओं के लिए खाते।

एकत्रीकरण (वैकल्पिक) - निर्दिष्ट करता है कि एक ही टाइम स्टैम्प के साथ एकाधिक डेटा मानों को कैसे एकत्रित किया जाए।

एक्सेल में FORECAST.ETS फ़ंक्शन का उपयोग एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग एल्गोरिथम का उपयोग करके डेटा का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है।

एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग आँकड़ों में एक विधि है जिसका उपयोग समय के साथ भविष्य के मूल्यों के लिए तेजी से घटते वजन को निर्दिष्ट करके समय श्रृंखला डेटा को चौरसाई करने के लिए किया जाता है। यह एक साधारण चलती औसत से अलग है जहां पिछले अवलोकनों को समान रूप से भारित किया जाता है। अनुमानित मूल्य लक्ष्य दिनांक सीमा में ऐतिहासिक मूल्यों की निरंतरता है, जो तिथियों के बीच एक समान अंतराल के साथ एक सतत समयरेखा होनी चाहिए। इसका उपयोग भविष्य की बिक्री, इन्वेंट्री आवश्यकताओं या सामान्य उपभोक्ता प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

मान लीजिए मेरे पास महीने के हिसाब से बिक्री डेटा की एक तालिका है:

तालिका में दिखाए गए ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर मैं जानना चाहता हूं कि अक्टूबर 2022 के लिए अनुमानित बिक्री राशि क्या होगी:

=पूर्वानुमान।ईटीएस (दिनांक (२०२०,१०,१),सी३:सी१२,बी३:बी१२)

FORECAST.ETS 2022 के अक्टूबर में बिक्री में $21,202 का परिणाम देता है। हम विस्तारित डेटा तालिका में सूत्र लागू करके इसे और महीनों के बीच के पूर्वानुमानों की कल्पना कर सकते हैं:

भविष्यवाणी की कल्पना करना:

FORECAST.ETS का उपयोग कैसे करें

FORECAST.ETS में तीन आवश्यक तर्क और तीन वैकल्पिक तर्क हैं:

=FORECAST.ETS(target_date, मान, समयरेखा, [मौसम], [data_completion], [एकत्रीकरण])

कहा पे नियोजित तारीख वह तारीख है जिसके लिए आप एक मूल्य की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, मूल्यों ऐतिहासिक डेटा (हमारे मामले में बिक्री) की सरणी है और समय एक समान अंतराल के साथ एक समय-सीमा की सरणी है, जैसे दैनिक, 1^{अनुसूचित जनजाति} प्रत्येक माह के 1^{अनुसूचित जनजाति} प्रत्येक वर्ष या यहां तक ​​कि एक सतत संख्यात्मक सूचकांक।

मौसम मौसमी पैटर्न की लंबाई का प्रतिनिधित्व करने वाला एक सकारात्मक पूर्णांक है। डिफ़ॉल्ट 1 है जिसका अर्थ है कि एक्सेल स्वचालित रूप से मौसमी का पता लगाता है। शून्य कोई मौसमी नहीं दर्शाता है।

डेटा_पूर्णता: FORECAST.ETS 30% लापता डेटा का समर्थन करता है और उन लापता डेटा बिंदुओं के लिए उनके स्थान पर शून्य का उपयोग करके या पड़ोसी डेटा बिंदुओं के आधार पर इंटरपोलिंग कर सकता है।

एकत्रीकरण: FORECAST.ETS समान टाइमस्टैम्प के साथ मानों को एकत्रित करेगा, भले ही टाइमस्टैम्प को एक स्थिर चरण या अंतराल की आवश्यकता हो। तर्क एक संख्या का उपयोग करता है जो एक एकत्रीकरण विकल्प का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें डिफ़ॉल्ट शून्य या औसत होता है, और SUM, COUNT, MIN, MAX, या MEDIAN सहित अन्य विकल्प होते हैं।

मौसमी का प्रभाव

ऊपर दिए गए उदाहरण का उपयोग करते हुए, मौसमी के लिए डिफ़ॉल्ट मान का उपयोग करते हुए अक्टूबर 2022 का पूर्वानुमान मूल्य $21,202 था। क्या होगा अगर हमने मौसमी लागू नहीं किया?

ध्यान दें कि सूत्र पट्टी में अंतिम तर्क के रूप में एक शून्य जोड़ा गया था। अक्टूबर का पूर्वानुमानित परिणाम अब मूल पूर्वानुमान से $3,308 अधिक है। हो सकता है कि कुछ डेटा में कोई अंतर्निहित मौसमी न हो, लेकिन ऐसे डेटा में जो मौसमी होते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए एक शक्तिशाली विकल्प है कि आपके पास सटीक भविष्यवाणी है। नीचे की प्रवृत्ति एक ही भविष्यवाणी की कल्पना करती है, प्रत्येक पूर्वानुमानित महीने के लिए बिना मौसम के एक पूर्वानुमान जोड़ते हुए:

FORECAST.ETS युक्तियाँ

• NS नियोजित तारीख ऐतिहासिक डेटा सरणी में दिनांक के बाद पहले तर्क के लिए कालानुक्रमिक रूप से होना चाहिए, समय.
• यदि एक निरंतर चरण की पहचान नहीं की जा सकती है समय, एक #NUM! त्रुटि वापस कर दी जाएगी।
• मौसमी के लिए अधिकतम मूल्य 8,760 है जो एक वर्ष में घंटों का प्रतिनिधित्व करता है। कोई भी बड़ा मान #NUM! त्रुटि।

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