編輯導語：在各行業(yè)各領域，只要有核心的業(yè)務指標，都要預測核心業(yè)績未來的走勢，銷售，市場營銷，運營，財務等。一方面可以對未來的發(fā)展趨勢有個大致的掌握，另一方面也可以提前規(guī)劃，設定各下屬部門的KPI，以便盡可能地完成或者超過KPI。所以，數(shù)據(jù)分析師作為公司業(yè)務的策略官，掌握正確的預測方法，無疑是非常重要的，今天就帶大家一起來看看，我們究竟怎么做預測？
01 為什么預測很重要？
每逢年末年初，除了對上一年的整體業(yè)績做復盤和總結外，老板最關心的一件事莫過于：“下一年的銷售額預測是多少？”這個問題看似很簡單，但卻讓下屬主管們撓禿了頭，因為這個預測不是拍拍腦袋就敲定，說高了，順勢就給自己挖了個坑，說低了，老板就會diss你沒有了解業(yè)務現(xiàn)狀。
可是預測到底該怎么做呢？看到那么復雜的數(shù)據(jù)，肯定要用很高端的工具才可以吧？Python還是SPSS呢？我都不會啊啊！！！
其實我們可以用Excel，是的，沒有聽錯，就用我們平時覺得很low的Excel就能完成那么高大上的操作，無需任何統(tǒng)計和編程知識，簡單妥妥拽拽，預測就完成了，下面我們就以一個實際案例開始我們的Excel的預測之旅吧！
在本文中，我們將對一家老牌的甜品店進行非常有趣的案例研究。我們有以往年月的銷售量數(shù)據(jù)，將預測2020年剩余月份的銷售量。 正如在前面所提到的，預測是數(shù)據(jù)分析師最基本的技術之一，可以幫助公司預測未來的業(yè)績趨勢和機會。大型公司和初創(chuàng)公司都會依賴預測來做出關鍵的決定。例如：
使用預測來預測產品、服務的用戶量，并在合適的時間點進行運營使用預測來預測銷售并相應地計劃預算，制定KPI等使用預測來預測人力成本，并因此建議未來的招聘計劃其他這些是數(shù)據(jù)分析師在實際工作中會經常遇到的預測案例。如果你打算成為一名數(shù)據(jù)分析師，一定要學會預測分析。
02 什么是預測？
什么是預測？
用最簡單的術語來說，它是在分析過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)，進而預測未來的過程。我們主要根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)進行定量預測。因此，在開始之前，我們先了解一些關鍵的時間序列術語。
時間序列通常是隨時間推移而收集的數(shù)據(jù)，并且取決于時間變量。例如，這里有一個每年飛行的乘客數(shù)量的時間序列數(shù)據(jù)：
時間序列數(shù)據(jù)中包含了一些重要的組成部分，我們需要將這些組成部分拆解：
趨勢性：趨勢是事物發(fā)展或變化的總體方向。在上面的例子中，我們看到時間序列呈增長趨勢，這意味著在飛機上飛行的乘客數(shù)量整體趨勢上是在增加。如下圖中第二張圖所示。季節(jié)性：在上述時間序列中可以看到的另一個清晰的模式，就是該模式以固定的時間周期重復，我們稱為季節(jié)性。在特定時間周期內重復出現(xiàn)或重復的時間序列中任何可預測的變化或模式都可以說是季節(jié)性。下圖中第三張圖所示。隨機性：去除趨勢性和季節(jié)性后，剩下的就是一些隨機的、無任何規(guī)律的白噪聲。下圖中第四張圖所示。03 用Excel內置函數(shù)進行預測
內置函數(shù)介紹
我們將從Excel中可用的最簡單的函數(shù)開始：
Forecast.linear
它通過使用現(xiàn)有或過去的值來預測或計算值。我們將通過自變量x值來預測y，是基于線性回歸函數(shù)進行預測。
如果數(shù)據(jù)中存在線性趨勢（即y線性依賴于x值），則此函數(shù)的效果最佳，但有一點需要注意，如果數(shù)據(jù)中存在明顯的季節(jié)性，那么該函數(shù)就不再適用了。
那么對于有季節(jié)性的數(shù)據(jù)，我們該怎么預測呢？不用擔心，Excel為我們提供了另一個強大的高級預測功能：
Forecast.ets
此函數(shù)通過三重指數(shù)平滑方法進行此預測。這里不會深入介紹指數(shù)平滑方法，但該函數(shù)的使用需要注意一些點：
Forecast.ets函數(shù)或三重指數(shù)平滑方法考慮了季節(jié)性此方法是加權方法，越久遠的值，權重越小，也就意味著，重要性越小最重要的是，時間軸必須均勻分布，否則會產生錯誤。例如，它們可以是每月數(shù)據(jù)，每日數(shù)據(jù)，年度數(shù)據(jù)等。Forecasting.ets.seasonality
它返回基于歷史數(shù)據(jù)檢測到的季節(jié)性周期的長度，如有的數(shù)據(jù)是5個月重復一次，那么它的周期就是5。
Forecasting.ets.confint
它返回指定目標日期的預測值的置信區(qū)間。默認的置信區(qū)間為95％。這意味著95％的預測值將在該值的范圍內。
單純的理解這些函數(shù)可能有些費力，所以我們從一個實際案例看看怎么一步步跑起來。
使用內置函數(shù)預測
下面就是本文中最令人期待的部分了。我們有一個甜點店的數(shù)據(jù)集，它包含從2018年1月到2020年8月的每月銷售數(shù)據(jù)。我們將預測在2020年剩余月份的銷售情況，以便店主可以相應地準備庫存和工作人員。
這是示例數(shù)據(jù)：
我們將預測4個月的銷售額：9月，10月，11月，12月
需要注意的是，使用的Excel版本必須是2016以后的版本。
基于Forecast.ets函數(shù)進行預測
同時，也可以使用Forecasting.ets.seasonality和Forecasting.ets.confint檢查季節(jié)性和置信區(qū)間。
04 用Excel預測模型進行預測
在Excel 2016及更高版本中進行預測可以更加直觀和方便。我們可以直接使用預測模型執(zhí)行這些步驟。
步驟1 –選擇預測表
轉到數(shù)據(jù)，然后選擇預測表：
步驟2 –選擇必要的選項
然后，您可以選擇必要的選項，例如：結束日期，置信區(qū)間，并執(zhí)行更多自定義。預測表為我們提供了表格值，例如預測，下置信度值和上置信度值以及數(shù)據(jù)的圖形視圖：
拖拖拽拽，連函數(shù)都不用輸入，你已經在Excel中建立了第一個預測模型！很簡單，是不是？
我們來看一下我們的預測結果：
通過查看我們的數(shù)據(jù)，我們注意到通常在十一月和附近月份會出現(xiàn)高峰，這可能是由于節(jié)日的原因。
受新冠疫情的影響，到4月和5月，這家商店的收益為零！太難了！在接下來的7月和8月，銷售量有所回升。
我們的預測表明，這種趨勢將在9月份繼續(xù)增長。現(xiàn)在，商店可以查看未來幾個月的預測數(shù)據(jù)以準備庫存。他們還可以查看置信度，并了解波動的情況。
05 總結
預測很復雜，因為預測涉及到很多業(yè)務。預測又很重要，因為它關乎后續(xù)業(yè)績的發(fā)展和政策的制定，同時，預測也很簡單，簡單到用Excel拖拉拽就能輕易實現(xiàn)。本文介紹了用Excel進行預測分析的具體方法，希望這種簡單易操作的方法能夠幫助到大家。
以上就是數(shù)據(jù)分析思維—預測分析部分的內容，部分數(shù)據(jù)分析思維請翻看歷史文章，更多數(shù)據(jù)分析思維的文章持續(xù)更新中，敬請期待，如果覺得不錯，也歡迎分享、點贊哈~
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