FORECAST.ETS

TLDR สรุปสั้นๆ

FORECAST.ETS ใช้พยากรณ์ค่าจากข้อมูลเชิงเวลาที่มีรูปแบบฤดูกาลด้วยวิธี Exponential Triple Smoothing.

คำอธิบาย

ฟังก์ชัน FORECAST.ETS ใช้สำหรับการพยากรณ์ค่าในอนาคตจากข้อมูลในอดีตที่มีรูปแบบของฤดูกาล โดยใช้ขั้นตอนวิธีการของ Exponential Triple Smoothing (ETS) เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีรูปแบบไม่เชิงเส้นหรือมีฤดูกาลที่เกิดซ้ำซ้อน

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2016

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

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

Arguments

• target_date (Required – date)
  วันที่ที่ต้องการพยากรณ์ค่า
• values (Required – range)
  กลุ่มข้อมูลค่าทางประวัติศาสตร์ (ค่า y)
• timeline (Required – range)
  กลุ่มข้อมูลวันที่ทางประวัติศาสตร์ (ค่า x)
• seasonality (Optional – number)
  ความยาวของรูปแบบฤดูกาล (0 = ไม่มี, 1 = อัตโนมัติ, n = ระยะฤดูกาล)
• data_completion (Optional – number)
  วิธีการจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป (0 = เป็นศูนย์, 1 = เฉลี่ย)
• aggregation (Optional – number)
  วิธีการรวมข้อมูลเมื่อมีค่าซ้ำ (ค่าเริ่มต้นคือ 1 ซึ่งคือ AVERAGE)

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

• Formula:

  =FORECAST.ETS(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

  Description: พยากรณ์ค่าที่วันที่ A23 จากข้อมูลในช่วง B2:B22 และช่วงเวลาที่ A2:A22 (ไม่กำหนดฤดูกาล)
  Result:ผลลัพธ์แสดงการพยากรณ์ที่แสดงเป็นตัวเลขจริง (Real number)
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS(B13, sales, periods, 4)

  Description: พยากรณ์ค่าที่วันที่ B13 โดยมีรูปแบบฤดูกาลแบบรายไตรมาส
  Result:ผลลัพธ์จะเป็นค่าในรูปแบบตัวเลขจริงตามรูปแบบของฤดูกาลที่กำหนด
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22, , , )

  Description: พยากรณ์ค่าในวันที่ที่ไม่มีข้อมูลเต็มที่โดยเฉลี่ยข้อมูลที่ขาดหายไป
  Result:ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงเป็นตัวเลขจริงเช่นกัน โดยใช้การเฉลี่ยข้อมูลที่ขาดหายไป
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22,0)

  Description: พยากรณ์ค่าที่วันที่ A23 โดยไม่มีรูปแบบฤดูกาล
  Result:ผลลัพธ์จะเป็นการคาดการณ์โดยไม่มีการใช้ฤดูกาลในการคำนึงถึง
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22, , 0, 1)

  Description: พยากรณ์ค่าพร้อมจัดการกับข้อมูลซ้ำโดยการเฉลี่ย
  Result:ผลลัพธ์แสดงค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่มีเวลาซ้ำกัน
  

Tips & Tricks

1. ใช้ช่วงเวลา (timeline) ที่มีค่าช่วงเวลาสม่ำเสมอ เช่น ทุกเดือน ทุกไตรมาส หรือทุกปี เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ 2. ฟังก์ชันนี้เหมาะสำหรับข้อมูลที่รูปแบบมีฤดูกาลหรือเหตุการณ์ที่ซ้ำกัน 3. หาก Excel ไม่พบรูปแบบที่แน่นอน ฟังก์ชันจะกลับไปใช้การพยากรณ์เชิงเส้น 4. ฟังก์ชันสามารถจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไปได้สูงสุด 30% โดยปริยายจะใช้การเฉลี่ยข้อมูลที่ขาดหายไป

ข้อควรระวัง (Cautions)

1. ข้อมูลที่มีค่าซ้ำกันใน timeline จะก่อให้เกิดข้อผิดพลาด #VALUE 2. หากขนาดของ range timeline และ values ไม่เท่ากันจะเกิดข้อผิดพลาด #N/A 3. หากกำหนด seasonality มากกว่า 8760 หรือวันที่เป้าหมายเร็วกว่าข้อมูลในอดีตทั้งหมดจะได้ข้อผิดพลาด #NUM

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

• FORECAST.LINEAR
• TREND
• GROWTH
• FORECAST.ETS.CONFINT

References

• Microsoft Documentation
• Ablebits
• SpreadsheetWeb
• Excel Easy
• My Online Training Hub

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️