FORECAST.ETS.SEASONALITY

TLDR สรุปสั้นๆ

FORECAST.ETS.SEASONALITY ใช้สำหรับหา pattern ซ้ำๆ ในข้อมูลประวัติ โดยใช้อัลกอริทึม Exponential Triple Smoothing (ETS)

คำอธิบาย

ฟังก์ชัน FORECAST.ETS.SEASONALITY ใช้สำหรับคาดการณ์หา seasonality หรือรูปแบบการซ้ำของข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง โดยใช้หลักการของการให้เส้นอัศมฤต (Exponential Triple Smoothing หรือ ETS) ซึ่งที่ใช้คำนวณค่า seasonality ที่เหมาะสมที่สุดจากข้อมูลในอดีต

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2016

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

FORECAST.ETS.SEASONALITY(target_date, values, timeline, [data_completion], [aggregation])

Arguments

• target_date (Required – date or datetime)
  วันที่ที่ต้องการคาดการณ์ข้อมูล ค่า target_date ควรเป็นวันที่อยู่ในช่วงของ timeline ที่กำหนด
• values (Required – numeric array)
  เซ็ตของค่าที่เคยมีในช่วงเวลาที่ใช้ในการคาดการณ์ ข้อมูลต้องเป็นตัวเลขและไม่มีค่า missing values
• timeline (Required – date or datetime array)
  แกนเวลาที่มีค่าความถี่เท่ากันกับ values ซึ่งใช้เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิงในการคาดการณ์
• data_completion (Optional – boolean)
  ค่า [data_completion] สำหรับกำหนดว่าจะเติมข้อมูลที่ขาดหายอย่างไร ถ้าหากมี
• aggregation (Optional – numeric or text)
  ค่าที่ใช้สำหรับกำหนดว่าจะทำการรวมกลุ่มข้อมูลอย่างไร เช่น ค่าเฉลี่ยในระยะเวลาหนึ่ง

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

• Formula:

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(DATE(2022, 12, 31), A2:A51, B2:B51)

  Description: คาดการณ์ค่า seasonality สำหรับวันที่ 31 ธันวาคม 2022 โดยใช้ข้อมูลในช่วงวันที่อยู่ใน range B2:B51 และค่าที่เกี่ยวข้องจาก A2:A51
  Result:ผลลัพธ์จะเป็นตัวเลขที่แสดงถึงรูปแบบการซ้ำของข้อมูล ณ สิ้นปี 2022
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(A52, A2:A51, B2:B51, FALSE, AVERAGE)

  Description: คาดการณ์ค่า seasonality โดยไม่เติมข้อมูลที่ขาดหายและใช้ค่าเฉลี่ยในการรวมกลุ่มข้อมูล
  Result:ผลลัพธ์จะเป็นตัวเลขที่แสดงรูปแบบการซ้ำของข้อมูล โดยไม่เติมค่าใดๆ ในช่วงที่ข้อมูลขาดหาย
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(A52, A2:A51, B2:B51, TRUE, SUM)

  Description: คาดการณ์ค่า seasonality โดยเติมข้อมูลที่ขาดหายและรวมค่าทั้งหมดเป็นผลรวม
  Result:ผลลัพธ์จะแสดงค่ารวมในการซ้ำของข้อมูลเมื่อเติมค่าในช่วงที่ขาดหาย
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(A52, A2:A51, B2:B51, TRUE)

  Description: คาดการณ์ค่า seasonality ด้วยการเติมข้อมูลที่ขาดหาย โดยไม่ระบุวิธีรวมกลุ่มข้อมูล
  Result:แสดงค่ารูปแบบการซ้ำของข้อมูลด้วยการคาดการณ์แบบเติมข้อมูล แต่ไม่ระบุวิธีการรวมกลุ่ม
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(DATE(2023, 1, 1), SalesData, Dates, FALSE, MEDIAN)

  Description: คาดการณ์รูปแบบการซ้ำสำหรับวันที่ 1 มกราคม 2023 โดยใช้ข้อมูลยอดขาย และใช้ค่ามัธยฐานในการรวมกลุ่ม
  Result:แสดงค่ามัธยฐานของรูปแบบการซ้ำสำหรับยอดขายในวันแรกของปี 2023
  

Tips & Tricks

หากมีเรื่อยเวลาของข้อมูลประวัติ คุณสามารถเพิ่มช่วงเวลาเพิ่มเติมใน timeline ได้ เพื่อทำให้การคาดการณ์ละเอียดขึ้น และให้ผลลัพธ์เข้ากับช่วงเวลาที่มากขึ้น

ข้อควรระวัง (Cautions)

พึงระวังการใช้ฟังก์ชันนี้กับข้อมูลที่มีช่องว่างเนื่องจากอาจจะให้ผลที่ผิดเพี้ยนได้ ถ้าหากไม่ได้ระบุ data_completion ว่าต้องการเติมข้อมูลที่ขาดหายกรณีทีมีอยู่

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

• FORECAST.ETS
• FORECAST.ETS.CONFINT
• FORECAST.ETS.STAT

References

• Microsoft Documentation

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️