सारांश
Excel FORECAST.ETS फ़ंक्शन मौसमी प्रवृत्ति का पालन करने वाले मौजूदा मूल्यों के आधार पर एक मूल्य की भविष्यवाणी करता है। FORECAST.ETS का उपयोग मौसमी पैटर्न के साथ बिक्री, सूची, व्यय आदि जैसे संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
प्रयोजन
एक मौसमी प्रवृत्ति के साथ भविष्यवाणी मूल्यप्रतिलाभ की मात्रा
अनुमानित मूल्यवाक्य - विन्यास
= FORECAST.ETS (लक्ष्य_डेट, मान, समयरेखा, (मौसमी), (data_completion), (एकत्रीकरण))तर्क
- target_date - भविष्यवाणी (x मान) के लिए समय या अवधि।
- मान - मौजूदा या ऐतिहासिक मूल्य (y मान)।
- समयरेखा - संख्यात्मक समय मान (x मान)।
- सीज़नैलिटी - (वैकल्पिक) सीज़नैलिटी गणना (0 = कोई सीज़नसिटी, 1 = ऑटोमैटिक, एन = सीज़न की लंबाई समयरेखा इकाइयों में)।
- 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 2016उपयोग नोट
FORECAST.ETS फ़ंक्शन मौसमी प्रवृत्ति का अनुसरण करने वाले मौजूदा मूल्यों के आधार पर एक मूल्य की भविष्यवाणी करता है। FORECAST.ETS का उपयोग मौसमी पैटर्न के साथ बिक्री, सूची, व्यय आदि जैसे संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
पूर्वानुमानित मूल्यों की गणना करने के लिए, FORECAST.ETS ट्रिपल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग नामक कुछ का उपयोग करता है। यह एक एल्गोरिथ्म है जो समग्र चौरसाई, प्रवृत्ति चौरसाई और मौसमी चौरसाई पर लागू होता है।
उदाहरण
ऊपर दिखाए गए उदाहरण में, सेल D13 में सूत्र है:
=FORECAST.ETS(B13,sales,periods,4)
जहाँ बिक्री (C5: C12) और अवधियों (B5: B12) को श्रेणी कहा जाता है। इन इनपुट के साथ, FORECAST.ETS फ़ंक्शन सेल D13 में 618.29 देता है। जैसे ही सूत्र को तालिका में कॉपी किया जाता है, FORECAST.ETS D13: D16 में अनुमानित मान लौटाता है, लक्ष्य बी के लिए कॉलम B में मूल्यों का उपयोग करता है।
दाईं ओर स्थित चार्ट इस डेटा को एक बिखराव की साजिश में दर्शाता है।
नोट: सेल D12 चार्ट में अनुमानित मूल्यों के मौजूदा मूल्यों को जोड़ने के लिए C12 के बराबर सेट है।
तर्क नोट
Target_date तर्क उस समयरेखा के बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है जिसे एक भविष्यवाणी की गणना की जानी चाहिए।
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 भविष्यवाणी 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।
मौसमी तर्क वैकल्पिक है और समयरेखा इकाइयों में व्यक्त मौसमी पैटर्न की लंबाई का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, दिखाए गए उदाहरण में, डेटा त्रैमासिक है, इसलिए मौसमी को 4 के रूप में दिया जाता है, क्योंकि एक वर्ष में 4 तिमाहियां होती हैं, और मौसमी पैटर्न 1 वर्ष होता है। अनुमत मान 0 हैं (कोई सीज़नसिटी नहीं, लीनियर अल्गोरिथम का उपयोग करें), 1 (मौसमी पैटर्न स्वचालित रूप से गणना करें), और n (मैनुअल सीज़न लंबाई, 2 और 8784 के बीच की संख्या, समावेशी)। संख्या 8784 = 366 x 24, एक लीप वर्ष में घंटों की संख्या।
Data_completion तर्क वैकल्पिक है और निर्दिष्ट करता है कि FORECAST.ETS को लापता डेटा बिंदुओं को कैसे संभालना चाहिए। विकल्प 1 (डिफ़ॉल्ट) और शून्य हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, FORECAST.ETS पड़ोसी डेटा बिंदुओं के औसत से लापता डेटा बिंदु प्रदान करेगा। यदि शून्य 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 में डुप्लिकेट मान शामिल होने पर डेटा बिंदुओं को एकत्रित करने के लिए किस फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट 1 है, जो AVERAGE निर्दिष्ट करता है। अन्य विकल्प नीचे दी गई तालिका में दिए गए हैं।
नोट: पूर्वानुमान को सटीक बनाने के लिए FORECAST.ETS 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 फ़ंक्शन नीचे दी गई त्रुटियों को लौटाएगा।
| त्रुटि | कारण |
|---|---|
| #VALUE! |
|
| # एन / ए |
|
| #NUM |
|
