季节性数据集无

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趋势线使用的趋势线功能可以达到相同的结果。右键单击摆动线选择添加趋势线现在您可以选择回归类型然后可以使用预测功能也是如此。趋势线可能是最有用的以找出您的流量是向上还是平坦。没有线性函数我们无法自信地判断我们是否做得更好。通过添加线性趋势线我们可以看到斜率是正的趋势线方程解释了趋势如何运动。。代表天数。系数为。是一个正数。这意味着趋势线正在上升。换句话说过去的每一天我们都会增加访问者的数量。作为趋势。表示模型的准确性级别。我们的号是。这意味着我们的模型可以解释这些变化。简而言之我们有信心每隔一天我们的访客人数就会增加一位新访客。


季节性预报圣诞节即将到来预测冬季可能是有益的尤其是在您的期望很高的情况下。如果您没有受到熊猫或企鹅的打击并且您的销售访客正在遵循季节性趋势那么您可以预测销售或访客的模式。季节性预测是一种技术使我们能够估计重复变化后数据集的 越南电话号码 未来值。处不在冰淇淋店在夏季将非常有利可图礼品店可以在冬季假期达到最高销售额。预测不久的将来数据可能会非常有益尤其是当我们计划在这些季节的营销上投资时。



以下示例是一个基本模型但是可以将其扩展到更复杂的模型以适合您的业务模型。下载预测示例我将把过程分成几个步骤以便于遵循。为您的业务实施此计划的最佳方法是下载电子表格并按照步骤导出数据您可以获得更多的数据可以更好地预测和放置数据列中的日期列中的销售额。计算每个月的索引并在列中添加数据为了计算电子表格右下角的索引滚动您将找到一个名为指数。的指数是通过将的销售额除以全年的平均销售额得出的。重复计算每年每个月的指数。在到列中我们计算了每个月的平均指数因为我们的季节性是每个月所以我们将指数均值反复复制到列中每个月都进行匹配。如您所见一月的指数数据与一月的指数数据相同在列中通过将月度销售额除以指数来计算调整后的数据。