Excel中进行趋势预测数据的操作方法
Excel中进行趋势预测数据的操作方法
预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，学习啦小编就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。希望对你有帮助！
Excel中进行趋势预测数据的操作方法一：函数法
(一)简单平均法
简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
在单元格C5中输入公式 =AVERAGE(B
Excel中进行趋势预测数据的操作方法
预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，学习啦小编就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。希望对你有帮助！
Excel中进行趋势预测数据的操作方法一：函数法
(一)简单平均法
简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
在单元格C5中输入公式 =AVERAGE(B$2:B4) ，将该公式复制至单元格C13，即可预测出4至12月份的销售额。
(二)简单移动平均法
移动平均，就是从时间数列的第一项数值开始，按一定项数求序时平均数，而后逐项移动，求出移动平均数。这些移动平均数构成了一个新的时间序列。这个新的时间序列把原数列的不规则变动加以修均，变动趋于平滑，使长期趋势更为明显。并把其平均值，直接作为下一期的预测值。
设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。其中N的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在单元格E5输入公式 =SUM(B2+B3*2+B4*3)/6 ，复制公式至单元格E13，即可预测出4至13月的销售额。
(四)指数平滑法
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法的基本公式是：St=a*Yt+(1-a)*St-1 ，St表示时间t的平滑值，Yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0,1] 。
仍用上例，假设平滑系数为0.3，在单元格F3输入公式 =B2*0.3+F2*0.7 ，复制公式至单元格F13，也可得到2至12月份的预测销售额。
(五)直线回归分析法
回归分析是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系，建立它们之间的回归方程，并利用所建立的回归方程，由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析也就是所谓的“一因一果”，多元回归分析即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析，多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。
直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用Excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在单元格G5中输入公式 =FORECAST(A5,B$2:B4,A$2:A4) ，就可得到4月份的预测销售额。
(六)曲线回归分析法
曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。仍用上例，在单元格H5中输入公式 =GROWTH(B$2:B4,A$2:A4,A5) ，即可得到4月份的预测销售额，其他月份的预测值依此类推。
Excel中进行趋势预测数据的操作方法二：“趋势线”法
Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。“趋势线”法的主要类型有线性、对数、多项式、乘幂、指数和移动平均等。选择合适的趋势线类型是提升真趋势线的拟合程度、提高预测分析的准确性的关键。
(一)线性趋势线
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少，数据点表现近似于一直线，适合增长或降低的速率比较稳定的数据情况，如某企业产量与用电量数据。
(二)对数趋势线
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值，适合增长或降低幅度一开始比较快逐渐趋于平缓的数据财政部，如年龄与身高数据。
(三)多项式趋势线
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点(峰和谷)的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷，四阶通常多达三个。适合增长或降低幅度波动较多的数据，如CPI指数波动情况。
(四)乘幂趋势线
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。适合增长或降低速度持续增加且增加幅度比较恒定的数据情况，如自由落体的时间与高度数据。
(五)指数趋势线
指数趋势线是一种曲线，它适用于增长或降低速度持续增加且增加幅度越来越大数据情况。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
(六)移动平均趋势线
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点(由“周期”选项设置)，取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点，第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
Excel趋势线的主要操作步骤：选定数据区域→图表向导→选择“XY散点图”→在子图表类型中选择“平滑线散点图”→完成后进行适当格式设置→在图表中选中数据系列→右键单击数据系列→选择“添加趋势线”→在“类型”选项卡中选择相应相应趋势线(如线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均等)→在“选项”选项卡中勾选“显示公式”→确定。将图表中显示的公式输入至原数据单元格下方，并在时期列输入需预测时期数，即可得到预测数。
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2.Excel2010中对数据进行数据分析-描述统计的操作方法
:B4) ，将该公式复制至单元格C13，即可预测出4至12月份的销售额。(二)简单移动平均法
移动平均，就是从时间数列的第一项数值开始，按一定项数求序时平均数，而后逐项移动，求出移动平均数。这些移动平均数构成了一个新的时间序列。这个新的时间序列把原数列的不规则变动加以修均，变动趋于平滑，使长期趋势更为明显。并把其平均值，直接作为下一期的预测值。
设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。其中N的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在单元格E5输入公式 =SUM(B2+B3*2+B4*3)/6 ，复制公式至单元格E13，即可预测出4至13月的销售额。
(四)指数平滑法
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法的基本公式是：St=a*Yt+(1-a)*St-1 ，St表示时间t的平滑值，Yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0,1] 。
仍用上例，假设平滑系数为0.3，在单元格F3输入公式 =B2*0.3+F2*0.7 ，复制公式至单元格F13，也可得到2至12月份的预测销售额。
(五)直线回归分析法
回归分析是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系，建立它们之间的回归方程，并利用所建立的回归方程，由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析也就是所谓的“一因一果”，多元回归分析即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析，多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。
直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用Excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在单元格G5中输入公式 =FORECAST(A5,B
Excel中进行趋势预测数据的操作方法
预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，学习啦小编就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。希望对你有帮助！
Excel中进行趋势预测数据的操作方法一：函数法
(一)简单平均法
简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
在单元格C5中输入公式 =AVERAGE(B$2:B4) ，将该公式复制至单元格C13，即可预测出4至12月份的销售额。
(二)简单移动平均法
移动平均，就是从时间数列的第一项数值开始，按一定项数求序时平均数，而后逐项移动，求出移动平均数。这些移动平均数构成了一个新的时间序列。这个新的时间序列把原数列的不规则变动加以修均，变动趋于平滑，使长期趋势更为明显。并把其平均值，直接作为下一期的预测值。
设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。其中N的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在单元格E5输入公式 =SUM(B2+B3*2+B4*3)/6 ，复制公式至单元格E13，即可预测出4至13月的销售额。
(四)指数平滑法
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法的基本公式是：St=a*Yt+(1-a)*St-1 ，St表示时间t的平滑值，Yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0,1] 。
仍用上例，假设平滑系数为0.3，在单元格F3输入公式 =B2*0.3+F2*0.7 ，复制公式至单元格F13，也可得到2至12月份的预测销售额。
(五)直线回归分析法
回归分析是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系，建立它们之间的回归方程，并利用所建立的回归方程，由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析也就是所谓的“一因一果”，多元回归分析即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析，多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。
直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用Excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在单元格G5中输入公式 =FORECAST(A5,B$2:B4,A$2:A4) ，就可得到4月份的预测销售额。
(六)曲线回归分析法
曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。仍用上例，在单元格H5中输入公式 =GROWTH(B$2:B4,A$2:A4,A5) ，即可得到4月份的预测销售额，其他月份的预测值依此类推。
Excel中进行趋势预测数据的操作方法二：“趋势线”法
Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。“趋势线”法的主要类型有线性、对数、多项式、乘幂、指数和移动平均等。选择合适的趋势线类型是提升真趋势线的拟合程度、提高预测分析的准确性的关键。
(一)线性趋势线
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少，数据点表现近似于一直线，适合增长或降低的速率比较稳定的数据情况，如某企业产量与用电量数据。
(二)对数趋势线
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值，适合增长或降低幅度一开始比较快逐渐趋于平缓的数据财政部，如年龄与身高数据。
(三)多项式趋势线
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点(峰和谷)的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷，四阶通常多达三个。适合增长或降低幅度波动较多的数据，如CPI指数波动情况。
(四)乘幂趋势线
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。适合增长或降低速度持续增加且增加幅度比较恒定的数据情况，如自由落体的时间与高度数据。
(五)指数趋势线
指数趋势线是一种曲线，它适用于增长或降低速度持续增加且增加幅度越来越大数据情况。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
(六)移动平均趋势线
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点(由“周期”选项设置)，取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点，第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
Excel趋势线的主要操作步骤：选定数据区域→图表向导→选择“XY散点图”→在子图表类型中选择“平滑线散点图”→完成后进行适当格式设置→在图表中选中数据系列→右键单击数据系列→选择“添加趋势线”→在“类型”选项卡中选择相应相应趋势线(如线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均等)→在“选项”选项卡中勾选“显示公式”→确定。将图表中显示的公式输入至原数据单元格下方，并在时期列输入需预测时期数，即可得到预测数。
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2.Excel2010中对数据进行数据分析-描述统计的操作方法
:B4,AExcel中进行趋势预测数据的操作方法
预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，学习啦小编就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。希望对你有帮助！
Excel中进行趋势预测数据的操作方法一：函数法
(一)简单平均法
简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
在单元格C5中输入公式 =AVERAGE(B$2:B4) ，将该公式复制至单元格C13，即可预测出4至12月份的销售额。
(二)简单移动平均法
移动平均，就是从时间数列的第一项数值开始，按一定项数求序时平均数，而后逐项移动，求出移动平均数。这些移动平均数构成了一个新的时间序列。这个新的时间序列把原数列的不规则变动加以修均，变动趋于平滑，使长期趋势更为明显。并把其平均值，直接作为下一期的预测值。
设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。其中N的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在单元格E5输入公式 =SUM(B2+B3*2+B4*3)/6 ，复制公式至单元格E13，即可预测出4至13月的销售额。
(四)指数平滑法
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法的基本公式是：St=a*Yt+(1-a)*St-1 ，St表示时间t的平滑值，Yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0,1] 。
仍用上例，假设平滑系数为0.3，在单元格F3输入公式 =B2*0.3+F2*0.7 ，复制公式至单元格F13，也可得到2至12月份的预测销售额。
(五)直线回归分析法
回归分析是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系，建立它们之间的回归方程，并利用所建立的回归方程，由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析也就是所谓的“一因一果”，多元回归分析即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析，多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。
直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用Excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在单元格G5中输入公式 =FORECAST(A5,B$2:B4,A$2:A4) ，就可得到4月份的预测销售额。
(六)曲线回归分析法
曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。仍用上例，在单元格H5中输入公式 =GROWTH(B$2:B4,A$2:A4,A5) ，即可得到4月份的预测销售额，其他月份的预测值依此类推。
Excel中进行趋势预测数据的操作方法二：“趋势线”法
Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。“趋势线”法的主要类型有线性、对数、多项式、乘幂、指数和移动平均等。选择合适的趋势线类型是提升真趋势线的拟合程度、提高预测分析的准确性的关键。
(一)线性趋势线
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少，数据点表现近似于一直线，适合增长或降低的速率比较稳定的数据情况，如某企业产量与用电量数据。
(二)对数趋势线
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值，适合增长或降低幅度一开始比较快逐渐趋于平缓的数据财政部，如年龄与身高数据。
(三)多项式趋势线
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点(峰和谷)的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷，四阶通常多达三个。适合增长或降低幅度波动较多的数据，如CPI指数波动情况。
(四)乘幂趋势线
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。适合增长或降低速度持续增加且增加幅度比较恒定的数据情况，如自由落体的时间与高度数据。
(五)指数趋势线
指数趋势线是一种曲线，它适用于增长或降低速度持续增加且增加幅度越来越大数据情况。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
(六)移动平均趋势线
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点(由“周期”选项设置)，取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点，第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
Excel趋势线的主要操作步骤：选定数据区域→图表向导→选择“XY散点图”→在子图表类型中选择“平滑线散点图”→完成后进行适当格式设置→在图表中选中数据系列→右键单击数据系列→选择“添加趋势线”→在“类型”选项卡中选择相应相应趋势线(如线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均等)→在“选项”选项卡中勾选“显示公式”→确定。将图表中显示的公式输入至原数据单元格下方，并在时期列输入需预测时期数，即可得到预测数。
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Excel中进行趋势预测数据的操作方法
预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，学习啦小编就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。希望对你有帮助！
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(一)简单平均法
简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
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设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。其中N的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在单元格E5输入公式 =SUM(B2+B3*2+B4*3)/6 ，复制公式至单元格E13，即可预测出4至13月的销售额。
(四)指数平滑法
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法的基本公式是：St=a*Yt+(1-a)*St-1 ，St表示时间t的平滑值，Yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0,1] 。
仍用上例，假设平滑系数为0.3，在单元格F3输入公式 =B2*0.3+F2*0.7 ，复制公式至单元格F13，也可得到2至12月份的预测销售额。
(五)直线回归分析法
回归分析是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系，建立它们之间的回归方程，并利用所建立的回归方程，由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析也就是所谓的“一因一果”，多元回归分析即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析，多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。
直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用Excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在单元格G5中输入公式 =FORECAST(A5,B$2:B4,A$2:A4) ，就可得到4月份的预测销售额。
(六)曲线回归分析法
曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。仍用上例，在单元格H5中输入公式 =GROWTH(B$2:B4,A$2:A4,A5) ，即可得到4月份的预测销售额，其他月份的预测值依此类推。
Excel中进行趋势预测数据的操作方法二：“趋势线”法
Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。“趋势线”法的主要类型有线性、对数、多项式、乘幂、指数和移动平均等。选择合适的趋势线类型是提升真趋势线的拟合程度、提高预测分析的准确性的关键。
(一)线性趋势线
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少，数据点表现近似于一直线，适合增长或降低的速率比较稳定的数据情况，如某企业产量与用电量数据。
(二)对数趋势线
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值，适合增长或降低幅度一开始比较快逐渐趋于平缓的数据财政部，如年龄与身高数据。
(三)多项式趋势线
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点(峰和谷)的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷，四阶通常多达三个。适合增长或降低幅度波动较多的数据，如CPI指数波动情况。
(四)乘幂趋势线
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。适合增长或降低速度持续增加且增加幅度比较恒定的数据情况，如自由落体的时间与高度数据。
(五)指数趋势线
指数趋势线是一种曲线，它适用于增长或降低速度持续增加且增加幅度越来越大数据情况。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
(六)移动平均趋势线
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点(由“周期”选项设置)，取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点，第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
Excel趋势线的主要操作步骤：选定数据区域→图表向导→选择“XY散点图”→在子图表类型中选择“平滑线散点图”→完成后进行适当格式设置→在图表中选中数据系列→右键单击数据系列→选择“添加趋势线”→在“类型”选项卡中选择相应相应趋势线(如线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均等)→在“选项”选项卡中勾选“显示公式”→确定。将图表中显示的公式输入至原数据单元格下方，并在时期列输入需预测时期数，即可得到预测数。
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2.Excel2010中对数据进行数据分析-描述统计的操作方法
:B4,AExcel中进行趋势预测数据的操作方法
预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，学习啦小编就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。希望对你有帮助！
Excel中进行趋势预测数据的操作方法一：函数法
(一)简单平均法
简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
在单元格C5中输入公式 =AVERAGE(B$2:B4) ，将该公式复制至单元格C13，即可预测出4至12月份的销售额。
(二)简单移动平均法
移动平均，就是从时间数列的第一项数值开始，按一定项数求序时平均数，而后逐项移动，求出移动平均数。这些移动平均数构成了一个新的时间序列。这个新的时间序列把原数列的不规则变动加以修均，变动趋于平滑，使长期趋势更为明显。并把其平均值，直接作为下一期的预测值。
设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。其中N的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在单元格E5输入公式 =SUM(B2+B3*2+B4*3)/6 ，复制公式至单元格E13，即可预测出4至13月的销售额。
(四)指数平滑法
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法的基本公式是：St=a*Yt+(1-a)*St-1 ，St表示时间t的平滑值，Yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0,1] 。
仍用上例，假设平滑系数为0.3，在单元格F3输入公式 =B2*0.3+F2*0.7 ，复制公式至单元格F13，也可得到2至12月份的预测销售额。
(五)直线回归分析法
回归分析是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系，建立它们之间的回归方程，并利用所建立的回归方程，由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析也就是所谓的“一因一果”，多元回归分析即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析，多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。
直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用Excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在单元格G5中输入公式 =FORECAST(A5,B$2:B4,A$2:A4) ，就可得到4月份的预测销售额。
(六)曲线回归分析法
曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。仍用上例，在单元格H5中输入公式 =GROWTH(B$2:B4,A$2:A4,A5) ，即可得到4月份的预测销售额，其他月份的预测值依此类推。
Excel中进行趋势预测数据的操作方法二：“趋势线”法
Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。“趋势线”法的主要类型有线性、对数、多项式、乘幂、指数和移动平均等。选择合适的趋势线类型是提升真趋势线的拟合程度、提高预测分析的准确性的关键。
(一)线性趋势线
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少，数据点表现近似于一直线，适合增长或降低的速率比较稳定的数据情况，如某企业产量与用电量数据。
(二)对数趋势线
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值，适合增长或降低幅度一开始比较快逐渐趋于平缓的数据财政部，如年龄与身高数据。
(三)多项式趋势线
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点(峰和谷)的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷，四阶通常多达三个。适合增长或降低幅度波动较多的数据，如CPI指数波动情况。
(四)乘幂趋势线
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。适合增长或降低速度持续增加且增加幅度比较恒定的数据情况，如自由落体的时间与高度数据。
(五)指数趋势线
指数趋势线是一种曲线，它适用于增长或降低速度持续增加且增加幅度越来越大数据情况。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
(六)移动平均趋势线
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点(由“周期”选项设置)，取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点，第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
Excel趋势线的主要操作步骤：选定数据区域→图表向导→选择“XY散点图”→在子图表类型中选择“平滑线散点图”→完成后进行适当格式设置→在图表中选中数据系列→右键单击数据系列→选择“添加趋势线”→在“类型”选项卡中选择相应相应趋势线(如线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均等)→在“选项”选项卡中勾选“显示公式”→确定。将图表中显示的公式输入至原数据单元格下方，并在时期列输入需预测时期数，即可得到预测数。
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2.Excel2010中对数据进行数据分析-描述统计的操作方法
:A4,A5) ，即可得到4月份的预测销售额，其他月份的预测值依此类推。Excel中进行趋势预测数据的操作方法二：“趋势线”法
Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。“趋势线”法的主要类型有线性、对数、多项式、乘幂、指数和移动平均等。选择合适的趋势线类型是提升真趋势线的拟合程度、提高预测分析的准确性的关键。
(一)线性趋势线
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线，如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少，数据点表现近似于一直线，适合增长或降低的速率比较稳定的数据情况，如某企业产量与用电量数据。
(二)对数趋势线
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值，适合增长或降低幅度一开始比较快逐渐趋于平缓的数据财政部，如年龄与身高数据。
(三)多项式趋势线
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点(峰和谷)的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷，四阶通常多达三个。适合增长或降低幅度波动较多的数据，如CPI指数波动情况。
(四)乘幂趋势线
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。适合增长或降低速度持续增加且增加幅度比较恒定的数据情况，如自由落体的时间与高度数据。
(五)指数趋势线
指数趋势线是一种曲线，它适用于增长或降低速度持续增加且增加幅度越来越大数据情况。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
(六)移动平均趋势线
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点(由“周期”选项设置)，取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点，第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
Excel趋势线的主要操作步骤：选定数据区域→图表向导→选择“XY散点图”→在子图表类型中选择“平滑线散点图”→完成后进行适当格式设置→在图表中选中数据系列→右键单击数据系列→选择“添加趋势线”→在“类型”选项卡中选择相应相应趋势线(如线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均等)→在“选项”选项卡中勾选“显示公式”→确定。将图表中显示的公式输入至原数据单元格下方，并在时期列输入需预测时期数，即可得到预测数。
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