时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据,一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
在日常工作中,经常需要对时间序列数据做预测分析,预测分析就是根据现有的历史的数据来预估未知的未来的数据。例如,对下一年销量进行预测,以便做好业务规划。
Excel有个非常强大的功能——预测工作表,它就是基于历史时间数据来预测未来某时间段内的数据,并且会以图表的形式展示出来,从中能直观地看到预测的趋势。
下面通过一个案例看下如何使用Excel对时间序列数据进行预测分析。
下图是某服装实体店5月1日至5月24日每天的销量数据表,要求根据现有的销量数据预测接下来一个星期,也就是5月25到5月31日的销量。
1.单击销量数据中的任意单元格,点击【数据】-【预测工作表】
在弹出的“创建预测工作表”窗格中,可调整“预测结束”时间。因为在本案例中,只想预测到5月31日的销量数据,所以我对应地把“预测结束”时间调整为2020/5/31。
为了进一步了解 Excel 数据预测工作表的运行机制,我们把上图的“选项”展开,来看看其它参数的设置。除了上面提到的“预测结束”之外,Excel 的预测工作表还有以下几个主要参数:
预测开始:即从历史数据中的哪一天的数据开始进行预测;默认是从历史数据的最后一天开始预测,如案例中,默认从5月24日开始预测。当然,预测时间也可以手动调整,让其与历史数据有所重叠,有助于提高预测的准确性;
置信区间:也就是预测值的范围(预测的最大值-上限,预测的最小值-下限)默认是95%;该值越小,则上下限之间的范围越小;
季节性:周期性的规律,可以是自动检测或手动设置。设置一个周期数,比如12,表示每12个数据作为一个周期进行预测。需要注意的是,这里的“季节性”不是我们常规理解的“季节性”,而是历史数据所呈现的波动性和周期性。
例如:
3小时/为一个周期
3天/为一个周期
7天/为一个周期
11天/为一个周期
30天/为一个周期 …
在预测工作表中,“季节性”一般是可以自动检测出来的,但我们在点击“创建”前还是应该再次检查季节性的参数是否正确,否则需要手工调整。
如在本案例中,它已自动检测出“季节性”为7,也就是7天一个周期,所以,我