Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें -

सारांश

Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY फ़ंक्शन मौसमी पैटर्न के समय में मौजूदा मानों और समयरेखा के आधार पर लंबाई देता है।

प्रयोजन

मौसमी पैटर्न की लंबाई प्राप्त करें

प्रतिलाभ की मात्रा

समयरेखा इकाइयों में मौसम की लंबाई

वाक्य - विन्यास

= FORECAST.ETS.SEASONALITY (मान, समयरेखा, (data_completion), (एकत्रीकरण))

तर्क

  • मान - मौजूदा या ऐतिहासिक मूल्य (y मान)।
  • समयरेखा - संख्यात्मक समय मान (x मान)।
  • data_completion - (वैकल्पिक) गुम डेटा उपचार (0 = शून्य, 1 = औसत के रूप में व्यवहार करें)। डिफ़ॉल्ट 1 है।
  • एकत्रीकरण - (वैकल्पिक) एकत्रीकरण व्यवहार। डिफ़ॉल्ट 1 (AVERAGE) है। नीचे अन्य विकल्प देखें।

संस्करण

एक्सेल 2016

उपयोग नोट

FORECAST.ETS.SEASONALITY फ़ंक्शन मौसमी पैटर्न के समय में मौजूदा मानों और समयरेखा के आधार पर लंबाई लौटाता है। FORECAST.ETS.SEASONALITY का उपयोग सांख्यिक मूल्यों जैसे बिक्री, सूची, व्यय आदि के लिए मौसम की लंबाई की गणना करने के लिए किया जा सकता है, एक मौसमी पैटर्न प्रदर्शित करता है। यदि किसी पैटर्न का पता नहीं लगाया जा सकता है, तो FORECAST.ETS.SEASONALITY शून्य हो जाती है।

उदाहरण

दिखाए गए उदाहरण में, सेल H16 में सूत्र है:

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(C5:C16,B5:B16)

जहाँ C5: C16 में मौजूदा मान हैं, और B5: B16 में एक समयरेखा है। इन इनपुट्स के साथ, FORECAST.ETS.SEASONALITY फ़ंक्शन 4 रिटर्न करता है। परिणाम 4 है क्योंकि C5: C16 में मान त्रैमासिक बिक्री डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं, और सीजन की लंबाई 1 वर्ष है, जो 4 तिमाही है।

दाईं ओर स्थित चार्ट इस डेटा को एक बिखराव की साजिश में दर्शाता है।

तर्क नोट

मान तर्क में निर्भर सरणी या डेटा की श्रेणी होती है, जिसे y मान भी कहा जाता है। ये मौजूदा ऐतिहासिक मूल्य हैं जिनसे एक सीज़न की लंबाई की गणना की जाएगी।

समयरेखा तर्क स्वतंत्र सरणी या मानों की श्रेणी है, जिसे x मान भी कहा जाता है। समयावधि, एक स्थिर चरण अंतराल के साथ संख्यात्मक मानों से युक्त होना चाहिए। उदाहरण के लिए, समयरेखा वार्षिक, त्रैमासिक, मासिक, दैनिक आदि हो सकती है। समयरेखा सांख्यिक अवधियों की एक सरल सूची भी हो सकती है, जैसा कि उदाहरण में दिखाया गया है।

Data_completion तर्क वैकल्पिक है और निर्दिष्ट करता है कि कैसे FORECAST.ETS.SEASONALITY को लापता डेटा बिंदुओं को संभालना चाहिए। विकल्प 1 (डिफ़ॉल्ट) और शून्य हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, FORECAST.ETS.SEASONALITY पड़ोसी डेटा बिंदुओं के औसत से गुम डेटा बिंदु प्रदान करेगा। यदि शून्य data_completion के लिए प्रदान किया जाता है, तो FORECAST.ETS अनुपलब्ध डेटा बिंदुओं को शून्य मान लेगा।

एकत्रीकरण तर्क वैकल्पिक है, और यह नियंत्रित करता है कि समयरेखा डुप्लिकेट टाइमप्लेज़ होने पर फ़ंक्शन को डेटा बिंदुओं को कैसे संयोजित करना चाहिए। डिफ़ॉल्ट 1 है, जो AVERAGE निर्दिष्ट करता है। अन्य विकल्प नीचे दी गई तालिका में दिए गए हैं।

नोट: परिणामों को यथासंभव सटीक बनाने के लिए FORECAST.ETS.SEASONALITY का उपयोग करने से पहले एकत्रीकरण करना बेहतर है।

मान व्यवहार
1 (या छोड़ा गया) औसत
२ COUNT
३ COUNTA
४ मैक्स
५ मेडियन
६ मिन
। SUM

त्रुटियां

FORECAST.ETS.SEASONALITY फ़ंक्शन नीचे दिखाए गए अनुसार त्रुटियां लौटाएगा।

त्रुटि कारण
#VALUE!
  • मौसमी संख्यात्मक नहीं है
  • data_completion संख्यात्मक नहीं है
  • एकत्रीकरण संख्यात्मक नहीं है
# एन / ए
  • मान और समयरेखा समान आकार नहीं हैं
#NUM
  • समयसीमा में लगातार कदम निर्धारित नहीं किए जा सकते
  • सभी समयरेखा मान समान हैं
  • Data_completion का मान 0 या 1 नहीं है
  • एकत्रीकरण का मूल्य 1-7 के भीतर नहीं है

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