在Excel中如何做数据预测分析

在Excel中如何做数据预测分析，几种常用的方法如下（自行准备一份excel数据表单）：

1、移动平均预测，移动平均预测是一种比较简单的预测方法。随着时间序列的推移，它依次取连续的多项数据求取平均值，每移动一个时间周期就增加一个近期的数据，去掉一个远期的数据，得到一个新的平均数。由于它逐渐向前移动，所以称为移动平均法。 移动平均可以让数据更平滑，消除周期变动和不规范变动的影响，使得长期趋势得以显示，因而可以用于一些周期变动较小的预测。

2、线性回归预测，假设希望依照线性关系做预测分析，计算当产量达到10时的能耗是多少，可以使用下面的公式： =TREND(C2:C13,B2:B13,10) TREND函数语法为：

TREND(known_ y's，known_ x's，new_ x's，const)

该函数用于返回一条线性回归拟合线的值。即找到适合已知数组 known_y’s 和 known_x’s 的直线，并返回指定数组 new_x’s 在直线上对应的 y 值。 其中第一参数是已知的目标值序列，第二参数是已知的变量值序列，第三参数是需要预测的目标值所对应的变量值。将数据表中的数据代入就可以通过线性拟合运算得到相应的预测值。 除了TREND函数，FORECAST函数也可以进行线性回归的预测，公式如下： =FORECAST(10,C2:C13,B2:B13) FORECAST函数的语法，与TREND函数相比，只是在参数的排列位置上稍有区别：

FORECAST(x, known_y's, known_x's)

 3、指数回归预测，假定希望依照指数回归预测的方法对其2020年的人口进行预测，可以使用下面的公式： =GROWTH(B2:B11,A2:A11,10) 公式运算结果为：22289.06 GROWTH函数可用于拟合通项公式为y=b*m^x的指数曲线，语法和TREND函数相似：

GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)