Cara menggunakan fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY Excel -

Ringkasan

Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY Excel mengembalikan lamanya waktu pola musiman berdasarkan nilai yang sudah ada dan garis waktu.

Tujuan

Cari tahu panjang pola musiman

Nilai kembali

Durasi musim dalam unit garis waktu

Sintaksis

= FORECAST.ETS.SEASONALITY (nilai, garis waktu, (data_completion), (agregasi))

Argumen

  • nilai - Nilai yang ada atau nilai historis (nilai y).
  • garis waktu - Nilai garis waktu numerik (nilai x).
  • data_completion - (opsional) Perlakuan data tidak ada (0 = diperlakukan sebagai nol, 1 = rata-rata). Default-nya adalah 1.
  • agregasi - (opsional) Perilaku agregasi. Default adalah 1 (RATA-RATA). Lihat opsi lain di bawah.

Versi: kapan

Excel 2016

Catatan penggunaan

Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY mengembalikan lamanya waktu pola musiman berdasarkan nilai dan garis waktu yang ada. FORECAST.ETS.SEASONALITY dapat digunakan untuk menghitung panjang musim untuk nilai numerik seperti penjualan, inventaris, pengeluaran, dll. Menunjukkan pola musiman. Jika pola tidak dapat dideteksi, FORECAST.ETS.SEASONALITY mengembalikan nol.

Contoh

Dalam contoh yang diperlihatkan, rumus di sel H16 adalah:

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

di mana C5: C16 berisi nilai yang ada, dan B5: B16 berisi garis waktu. Dengan input ini, fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY mengembalikan 4. Hasilnya adalah 4 karena nilai di C5: C16 mewakili data penjualan kuartalan, dan lamanya musim adalah 1 tahun, yaitu 4 kuartal.

Bagan di sebelah kanan menunjukkan data ini diplot di sebar plot.

Catatan argumen

Argumen nilai berisi larik atau rentang data dependen, juga disebut nilai y. Berikut ini adalah nilai historis yang digunakan untuk menghitung durasi musim.

Argumen garis waktu adalah larik atau rentang nilai independen, juga disebut nilai x. Garis waktu, harus terdiri dari nilai numerik dengan interval langkah yang konstan. Misalnya, garis waktu bisa tahunan, triwulanan, bulanan, harian, dll. Garis waktu juga bisa berupa daftar sederhana periode numerik, seperti pada contoh yang ditampilkan.

Argumen data_completion bersifat opsional dan menentukan bagaimana FORECAST.ETS.SEASONALITY harus menangani titik data yang hilang. Opsinya adalah 1 (default) dan nol. Secara default, FORECAST.ETS.SEASONALITY akan memberikan poin data yang hilang dengan rata-rata poin data tetangga. Jika nol disediakan untuk data_completion, FORECAST.ETS akan memperlakukan titik data yang hilang sebagai nol.

Argumen agregasi bersifat opsional, dan mengontrol bagaimana fungsi harus menggabungkan titik data saat garis waktu berisi stempel waktu duplikat. Standarnya adalah 1, yang menentukan RATA-RATA. Opsi lain diberikan pada tabel di bawah.

Catatan: Lebih baik melakukan agregasi sebelum menggunakan FORECAST.ETS.SEASONALITY untuk membuat hasil seakurat mungkin.

Nilai Tingkah laku
1 (atau dihilangkan) RATA-RATA
2 MENGHITUNG
3 COUNTA
4 MAKS
5 MEDIAN
6 MIN
7 JUMLAH

Kesalahan

Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY akan mengembalikan kesalahan seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Kesalahan Sebab
#NILAI!
  • musiman bukan numerik
  • data_completion bukan numerik
  • agregasi bukan numerik
# T / A
  • nilai dan garis waktu tidak memiliki ukuran yang sama
#NUM
  • Langkah yang konsisten tidak dapat ditentukan di timeline
  • Semua nilai garis waktu sama
  • Nilai untuk data_completion bukan 0 atau 1
  • Nilai agregasi tidak dalam 1-7

Artikel yang menarik...