ExcelのFORECAST.ETS関数は、時系列データの予測を行うための強力なツールです。この関数を使用すると、過去のデータに基づいて将来の値を予測でき、ビジネスや財務の予測に役立ちます。
目次
関数の説明
FORECAST.ETS関数は、Excelで時系列データを予測するための関数で、ETS (Exponential Smoothing) アルゴリズムを使用しています。過去のデータを基にして未来の値を予測するのに適しており、季節性のあるデータにも対応しています。
関数
対応バージョン
Excel 2016以降
構文
FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])引数
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| target_date | 予測したい日付または時点を指定します。 |
| values | 予測に使用する数値データの範囲を指定します。 |
| timeline | values 引数に対応する日付または時点の範囲を指定します。 |
| [seasonality] | 季節性の長さを指定します。省略可能で、自動で検出される場合もあります。 |
| [data_completion] | 欠損データの処理方法を指定します。省略可能で、0 (ゼロ値で補完) か 1 (隣接するデータで補完) を選べます。 |
| [aggregation] | 時系列データが重複している場合に、データを集計する方法を指定します。省略可能で、デフォルトは AVERAGE です。 |
関数作成のポイント
- 時系列データが正確であること: データの正確さが予測の精度に大きく影響します。
- 欠損値の処理方法の選択: データが完全でない場合は、欠損値をどのように処理するかを慎重に選択する必要があります。
- 季節性の検討: 季節性のあるデータを扱う場合、適切に季節性を設定することが重要です。
関数活用のポイント
- ビジネス予測: 売上予測や財務予測に使用することができます。
- 在庫管理: 過去の販売データに基づいて将来の需要を予測し、在庫の過不足を防ぐことができます。
- マーケティング: キャンペーンの効果を予測する際にも活用できます。
使用例
サンプルデータ
| 行番号 | A | B |
|---|---|---|
| 1 | 日付 | 売上 |
| 2 | 01/01 | 1000 |
| 3 | 01/02 | 1500 |
| 4 | 01/03 | 1300 |
| 5 | 01/04 | 1600 |
| 6 | 01/05 | 1700 |
サンプル式
=FORECAST.ETS(A6, B2:B6, A2:A6)この式では、過去の売上データを基に、01/06の売上を「1510.647229」予測しています。
（例題）サンプルデータダウンロード
サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。
【Excel】練習用サンプルデータ（例題）をダウンロード（無料）
サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。
【Excel】練習用サンプルデータ（例題）をダウンロード（無料）
サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。
【Excel】練習用サンプルデータ（例題）をダウンロード（無料）
サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。
【Excel】練習用サンプルデータ（例題）をダウンロード（無料）
まとめ
FORECAST.ETS関数は、時系列データの予測において非常に役立つ関数です。正確なデータと適切な設定を行うことで、ビジネスの意思決定をサポートする強力なツールとなります。
関連のある関数
| 関連関数 | 説明 |
|---|---|
| FORECAST.LINEAR | 線形回帰による予測を行う関数です。 |
| TREND | 複数のデータポイントに基づいて未来の値を予測します。 |
| SLOPE | 回帰直線の傾きを計算する関数です。 |
| INTERCEPT | 回帰直線の切片を計算する関数です。 |
コメント