Die PROGNOSE.ETS-Funktion in Excel wird verwendet, um Vorhersagen basierend auf der Exponentialen Glättung (ETS) zu erstellen. Diese Methode wird häufig für Zeitreihenvorhersagen verwendet. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie die PROGNOSE.ETS-Funktion verwenden können:
Grundlegende Syntax
PROGNOSE.ETS(Zieldatum; Werte; Zeitachse; [Saisonalität]; [Datenvollständigkeit]; [Aggregationsfunktion])
- Zieldatum: Der zukünftige Zeitpunkt, für den Sie eine Prognose erstellen möchten. Dies muss ein Datum oder eine Zahlenwert sein, der in die bestehende Zeitachse fällt.
- Werte: Der Bereich der historischen Werte (auch bekannt als Y-Werte), die Sie für die Prognose verwenden möchten.
- Zeitachse: Der Bereich der Zeitpunkte (auch bekannt als X-Werte), die den Werten entsprechen und gleichmäßig verteilt sein müssen.
- Saisonalität (optional):
- 0 für keine Saisonalität,
- 1 für automatische Erkennung,
- positive ganze Zahl für benutzerdefinierte Saisonalität.
- Datenvollständigkeit (optional): Gibt an, wie mit fehlenden Daten umgegangen werden soll.
- 1, wenn es wie Null behandelt werden soll,
- 0 für Interpolation (Standard).
- Aggregationsfunktion (optional): Gibt die Funktion an, die verwendet werden soll, um mehrere Werte mit demselben Zeitstempel zu aggregieren. Standard ist `MITTEL`, wenn kein Wert angegeben wird.
Beispiel
Angenommen, Sie haben eine Zeitreihe von monatlichen Umsätzen in den Zellen B2:B13 und die zugehörigen Monate in den Zellen A2:A13. Sie möchten den Umsatz für den nächsten Monat vorhersagen. Angenommen, Ihre Zeitachse ist regelmäßig und vollständig:
- Zieldatum: Nehmen wir an, Sie möchten den Umsatz für Februar 2023 vorhersagen (das wäre Monat 14).
- Werte: Der Bereich B2:B13 enthält die historischen Umsätze.
- Zeitachse: Der Bereich A2:A13 enthält die zugehörigen Monate.
Die Formel könnte so aussehen:
=PROGNOSE.ETS(DATUM(2023;2;1); B2:B13; A2:A13)
Hinweise
- Stellen Sie sicher, dass die Zeitachse keine Duplikate enthält und die Daten gleichmäßig verteilt sind.
- Wenn Ihre Daten Lücken enthalten oder nicht regelmäßig sind, müssen Sie möglicherweise die Option für Datenvollständigkeit anpassen.
- Die Saisonlitätserkennung kann komplex sein; bei Unsicherheit empfiehlt es sich, die automatische Einstellung zu verwenden oder mit verschiedenen Zahlen zu testen.
Diese Funktion ist besonders nützlich für interaktive Dashboards und Berichte, in denen zukünftige Werte vorhergesagt und visualisiert werden sollen.
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