excel中怎样做预测分析

A. excel如何做预测

做一个XY散点图，然后添加趋势线就可以了，根据相关系数的大小，选择相关系数最接近1的那种趋势线作为预测方式就可以了

B. 如何用excel做数据预测呢

销售量是呈年度增长趋势，并随季度周期性变化。

1. 预测2010年总销售量
2007 1800
2008 2170
2009 2570
2010 年销售量 =forecast(预测年份, 销量区域，年份区域）=forecast(2010,b2:b4,a2:a4)=2950

2. 计算年度周期内变化
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
2007 200 300 500 800
2008 240 350 600 980
2009 300 420 700 1150

季度占权重 （每季度销量/全年销量）
11.11% 16.67% 27.78% 44.44%
11.06% 16.13% 27.65% 45.16%
11.67% 16.34% 27.24% 44.75%
三年平均季度权重：
11.28% 16.38% 27.55% 44.78%

3. 求出 2010 年各季度销量预测：年度销量*平均季度权重
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
333 483 813 1321

C. excel如何做预测分析吗

http://jingyan..com/article/f96699bbc9b6ae894f3c1b61.html

D. 如何在excel中做预测

做预测有很多种模型
如 移动平均;
指数平滑
线性函数
幂函数
曲线拟合
灰色模型
等等都可以进行预测
你可以先对数据进行 画图 查看数据曲线的 趋势是怎样的 再选中残差小的模型进行拟合

E. 如何用excel做平滑预测数据处理

第一步，弄一列观测值（假设是A列）
第二步，工具>数据分析>指数平滑（工具里要是没有，就按楼上说的加载宏，如果加载宏还没有，说明你这个EXCEL没安装这个功能，需要重新安装）
第三步，输入区域选中该列观测值，如果你把第一行的文字（比如观测值、销售额等等说明性的文字）也选中了的话，就勾选标志。阻尼系数，通常为0到1之间，题目中没有说平滑常数或者阻尼系数就随便填个，输出区域放在另外一列（假设是B列），只要点一个格子就行了，其实随便哪个格子都一样，只要格子下面有足够的空白。确定。
第四步，出来的预测值的最后一个格子往下拖，拖下来的数字就是以后各期的预测值。（选中最后一个格子，把鼠标放到右下角的小方块上，鼠标变成一个黑色实心十字，按住往下拖，想拖几个就拖几个）

F. 如何用excel做数据预测

以上图所示数据为例来简单加以说明。
1、选择源数据区，点“插入”——图表，在图标类型列表框中选择xy散点图，如下图所示
直接点完成即可。
2、选中图表中的曲线，右击，选择添加趋势线。
在对话框中有线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均共6种，其中前5项可做数据预测分析。
先选择线性，之后再“选项”中勾选显示公式和显示r平方
单击确定，出现下图
r平方值在0至1之间，越接近1，说明曲线契合度越高。因此可多试试其他趋势线，选择r平方值最大的作为最终趋势线。（在上图中选中线性趋势线，即图中的黑粗线，右击，在下拉菜单中选择“趋势线格式”可更改趋势线类别，更改时需注意要勾选显示公式和r平方值）
3、本例最佳趋势线为乘幂，如下图
然后，根据图中所给出的公式利用excel的计算功能，将公式输入单元格后，通过改变x值即可得到预测出的y值。

G. 在excel中如何使用趋势线轻松进行预测

1、以下图中的数据为例，来详细描述趋势线的添加方法。如图所示，图表中给出了某产品从7月1号，到7月8号的产量：

H. 怎样在excel中利用图表进行数据的预测

Execel是office其中一个部件，除了数据表格功能以外，还有通过图线进行相关性分析或者趋势预判的强大功能。例如：如何通过历年销售预估明年销售额计划、如何分析消费额与消费者年龄关系、如何对正交试验的结果搭建数据模型，等等。
具体操作：
1、绘制图形。
①本例介绍只做2维的数据分析，只有1个自变量和1个因变量。选择2列数据，合计列和最大值列。技巧：当需要选择不相邻两列，可以先选1列，按ctrl键，再选另1列，放开ctrl键。
②菜单插入→图形→散点图，确认。当然，折线图等也可以数据分析，但为了图面干净，推荐还是用散点图。
2、相关性分析。
首先，在散点图上某个散点上右键→添加趋势线。
然后，紧接着自动弹出设置趋势线模式（若没弹出这个对话框，也可在图上某个散点上右键，选择设置趋势线模式）→显示公式、显示R平方值。至于回归分析类型，采用线性类型比较通用些。
关闭后，观察图上的r2值（实际是指R平方值，下同），r2值0.8到1，说明正相关，自变量和因变量有（线性）关系。r2值0.6到0.8，弱相关。-0.6到0.6，不相关，自变量对因变量没有影响。-0.8到-0.6，弱负相关。-1到-0.8，负相关，自变量和因变量有（线性）关系，但方向相反。
详细方法，参考我写的经验：
http://jingyan..com/article/ed15cb1b5c67781be3698121.html

I. 如何在EXCEL中进行数据预测 详细�0�3

其中，1 月到8 月的数据是已知的，9 月的收入，也就是黄色背景的部分，是通过FORECAST 函数计算出来的这个是官方公式书写方法：FORECAST(x, known_y's,known_x's)我翻译一下： FORECAST(要预测的Y 值所对应的X 值, 已知的Y 值序列, 已知的X 值序列)结合本例再翻译 一下：FORECAST(要预测哪个月的收入, 已知的每个月的收入序列, 与已知收入对应的月份序 列)这样解释明白了没？所以我写下了这样的公式：=FORECAST(J2,B1:I1,B2:I2)计算结果是 435，满意吗？其实这就是个很普通的线性回归。 我们用FORECAST，并非通过月份预测收入，而是通过许多个“(月份,收入)对”，找它们的规 律，预计未知月份的收入数据。回过头去看附图中的折线图表（实质上应该理解为连了线的 散点图）：深蓝色的点，就是“(月份,收入)对”在坐标中的位置，黑色的是趋势线，9 月所 对应的点是预测出来的，恰好对应趋势线的末端。 只要能看明白这个图，不再钻“收入”、“月份”等字眼的牛角尖，而只看其实质(x,y)，就不 所以不可对其太过依赖。 另外，如果决定认为线性回归是适合实际情况的算法，也就是说x 和y 确实具有比较强的线 性的相关性——也就是(x,y)对的那些点不至于排得太杂乱——那么，原则上(x,y)对的已知数 据越多，则预测结果越可靠。 最重要的一条： 还是人比较聪明，线性回归是人类智慧，FORECAST 也是人类智慧。EXCEL

J. Excel中有数据分析功能，该功能怎么预测函数呢

预测值需要用公式计算出来放在单元格里，然后才能在图表里表现出来。
具体要根据实际情况做。