التنبؤ الحركة من المتوسط - اكسل

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. متوسط ​​متوسط ​​التنبؤ بالتنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهزان في كل مكان في جميع أنحاء المكان، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكنك الحصول على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم البيانات الأخيرة في التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. تريد وضع الدالة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث تريد ما يلي. إنشاء نقل بسيط هذه إحدى المقالات الثلاث التالية حول تحليل السلاسل الزمنية في إكسيل نظرة عامة على المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك هي تقنية إحصائية تستخدم لتخفيف التقلبات قصيرة الأجل في سلسلة من البيانات من أجل التعرف بسهولة أكبر على الاتجاهات أو الدورات الأطول أجلا. ويشار أحيانا إلى المتوسط ​​المتحرك بمتوسط ​​متداول أو متوسط ​​تشغيل. والمتوسط ​​المتحرك هو سلسلة من الأرقام، يمثل كل منها متوسط ​​فاصل زمني لعدد محدد من الفترات السابقة. وكلما زاد الفاصل الزمني، كلما حدث مزيد من التمهيد. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كان المتوسط ​​المتحرك يشبه سلسلة البيانات الفعلية. تتحرك المتوسطات المتحركة الوظائف الثلاث التالية: تمهيد البيانات، مما يعني تحسين ملاءمة البيانات إلى خط. الحد من تأثير الاختلاف المؤقت والضجيج العشوائي. تسليط الضوء على القيم المتطرفة أعلى أو أسفل هذا الاتجاه. المتوسط ​​المتحرك هو واحد من أكثر التقنيات الإحصائية استخداما في الصناعة لتحديد اتجاهات البيانات. على سبيل المثال، عادة ما يشاهد مديرو المبيعات متوسطات بيانات المبيعات لمدة ثلاثة أشهر. سوف تقارن هذه المقالة متوسطات متحركة بسيطة لمدة شهرين، وثلاثة أشهر، وستة أشهر من نفس بيانات البيع. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك في كثير من الأحيان في التحليل التقني للبيانات المالية مثل عوائد الأسهم والاقتصاد لتحديد الاتجاهات في السلاسل الزمنية للاقتصاد الكلي مثل العمالة. هناك عدد من الاختلافات في المتوسط ​​المتحرك. وأكثرها شيوعا هو المتوسط ​​المتحرك البسيط، والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والمتوسط ​​المتحرك الأسي. سيتم تغطية كل من هذه التقنيات في إكسيل بالتفصيل في مقالات منفصلة في هذه المدونة. هنا لمحة موجزة عن كل من هذه التقنيات الثلاثة. المتوسط ​​المتحرك البسيط كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك البسيط هي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. هذه المادة بلوق ستوفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل. كما يمثل متوسط ​​النقاط المتحركة في المتوسط ​​المتحرك المرجح متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق المتوسط ​​المتحرك المرجح ترجيح مختلف لفترات سابقة معينة في كثير من الأحيان، وتعطى الفترات الأحدث حجما أكبر من الوزن. وصلة إلى مقال آخر في هذه المدونة التي تقدم شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل هي كما يلي: تمثل متوسطات المتوسط ​​المتحرك الأسي في المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق التجانس الأسي عوامل الترجيح على الفترات السابقة التي تنخفض أضعافا مضاعفة، ولا تصل أبدا إلى الصفر. ونتيجة لذلك، فإن التجانس الأسي يأخذ في الاعتبار جميع الفترات السابقة بدلا من عدد معين من الفترات السابقة التي يقوم بها المتوسط ​​المتحرك المرجح. وصلة إلى مقالة أخرى في هذه المدونة التي توفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل كما يلي: يصف ما يلي عملية من 3 خطوات لإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط للبيانات التسلسل الزمني في إكسيل الخطوة 1 8211 الرسم البياني البيانات الأصلية في مؤامرة سلسلة زمنية المخطط البياني هو مخطط إكسيل الأكثر استخداما لبيانات سلسلة الوقت البياني. مثال على هذا الرسم البياني إكسيل المستخدمة لرسم 13 فترات بيانات المبيعات كما يلي: الخطوة 2 8211 إنشاء المتوسط ​​المتحرك في إكسيل يوفر إكسيل أداة المتوسط ​​المتحرك ضمن قائمة تحليل البيانات. تقوم أداة المتوسط ​​المتحرك بإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط من سلسلة بيانات. يجب ملء مربع الحوار المتوسط ​​المتحرك على النحو التالي من أجل إنشاء متوسط ​​متحرك للفترتين السابقتين من البيانات لكل نقطة بيانات. ويظهر ناتج المتوسط ​​المتحرك لفترة 2 كما يلي، جنبا إلى جنب مع الصيغ التي استخدمت لحساب قيمة كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك. الخطوة 3 8211 إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك إلى المخطط يجب الآن إضافة هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الخط الزمني الأصلي لبيانات المبيعات. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. سيتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع الحوار تحرير السلسلة كما يلي: المخطط الذي يحتوي على سلسلة البيانات الأصلية وأن البيانات 8217s 2-فاصل متوسط ​​متحرك بسيط كما يلي. لاحظ أن خط المتوسط ​​المتحرك هو أكثر سلاسة قليلا وانحرافات البيانات data8217s أعلاه وتحت خط الاتجاه هي أكثر وضوحا بكثير. وأصبح الاتجاه العام الآن أكثر وضوحا أيضا. ويمكن إنشاء متوسط ​​متحرك ثلاثي الفواصل ووضعه على الرسم البياني باستخدام نفس الإجراء كما يلي: من المثير للاهتمام ملاحظة أن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 2 يخلق رسم بياني أكثر سلاسة من المتوسط ​​المتحرك البسيط 3-الفاصل الزمني. وفي هذه الحالة يمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة فاصلين أكثر استصوابا من المتوسط ​​المتحرك 3 فترات. وللمقارنة، سيحسب متوسط ​​متحرك بسيط ب 6 فترات ويضاف إلى المخطط بالطريقة نفسها كما يلي: كما هو متوقع، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط ذو 6 فترات يكون أكثر سلاسة بكثير من المتوسطين المتحركين البسيطين 2 أو 3 فترات. الرسم البياني أكثر سلاسة يناسب بشكل وثيق خط مستقيم. تحليل دقة التنبؤ دقة يمكن وصفها بأنها الخير مناسبا. والمكونان لدقة التنبؤ هما التاليان: التحيز المتوقع 8211 ميل التنبؤ إلى أن يكون أعلى أو أقل من القيم الفعلية لسلسلة زمنية. التحيز المتوقع هو مجموع كل الأخطاء مقسوما على عدد الفترات على النحو التالي: يشير التحيز الموجب إلى الميل إلى عدم التنبؤ. ويشير التحيز السلبي إلى ميل إلى الإفراط في التنبؤ. التحيز لا يقيس الدقة لأن الخطأ الإيجابي والسالب يلغي بعضها البعض. خطأ في التنبؤ 8211 الفرق بين القيم الفعلية لسلسلة زمنية والقيم المتوقعة للتنبؤ. وفيما يلي أكثر التدابير شيوعا لخطأ التنبؤات: 8211 درهم متوسط ​​الانحراف المطلق يحسب ماد متوسط ​​القيمة المطلقة للخطأ ويحسب بالمعادلة التالية: متوسط ​​متوسط ​​القيم المطلقة للأخطاء يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية. وكلما كان حجمها أقل، كلما كان ذلك أفضل. مس 8211 يعني الخطأ التربيعي مس هو مقياس شائع للخطأ الذي يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية عن طريق تجميع مربعات الخطأ بالصيغة التالية: تميل مصطلحات الخطأ الكبيرة إلى المبالغة في المشروعات الصغيرة ومتناهية الصغر لأن مربعات الخطأ مربوطة كلها. رمز (الجذر مربع يعني) يقلل من هذه المشكلة عن طريق أخذ الجذر التربيعي للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. ماب 8211 يعني النسبة المئوية المطلقة خطأ ميب يلغي أيضا تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية من خلال جمع القيم المطلقة لشروط الخطأ. وتحسب ماب مجموع مصطلحات الخطأ المئوية بالصيغة التالية: من خلال جمع مصطلحات الخطأ في المئة، يمكن استخدام ميب لمقارنة نماذج التنبؤ التي تستخدم مقاييس مختلفة للقياس. حساب التحيز و ماد و مس و رمز و ماب في إكسيل لتحليل متوسط ​​التحيز البسيط، ستحسب ماد و مس و رمز و ميب في إكسيل لتقييم الفاصل الزمني 2-الفاصل الزمني و 3-الفاصل الزمني و 6 الفاصل متوسط ​​التوقعات التي تم الحصول عليها في هذه المقالة، كما هو موضح على النحو التالي: الخطوة الأولى هي حساب E t. E t 2. E t، E t y t-أكت. ومن ثم جمعها على النحو التالي: التحيز، درهم، مس، ماب و رمز يمكن حسابها على النحو التالي: يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ماب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 3 فترات. يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ميب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 6 فترات. يتم تلخيص التحيز، ماد، مس، ميب و رمز ل 2-الفاصل الزمني، 3-الفاصل الزمني، و 6-الفاصل المتوسطات المتحركة بسيطة على النحو التالي. المتوسط ​​المتحرك البسيط لثلاث فترات هو النموذج الذي يناسب هذه البيانات الفعلية. 160 إكسيل ماستر سيريز المدونة دليل المواضيع والموضوعات الإحصائية في كل موضوع إكسيل المبيعات التنبؤ للدمى ورقة الغش عندما تبدأ في تعلم التنبؤ، it8217s في كثير من الأحيان فكرة جيدة للتكئ على أدوات إكسيل في الوظيفة الإضافية تحليل البيانات. ولكن مدى وصولهم محدود جدا وقبل طويلة جدا you8217re من المرجح أن تجد نفسك الاستفادة من وظائف ورقة العمل Excel8217s مباشرة. عندما تجد نفسك باستخدام جميع الإحصاءات الاستنتاجية التي تأتي جنبا إلى جنب مع وظيفة لينست، you8217ll نعرف أن الوقت 8217s لوضع خط الأساس الخاص بك لتنبؤ رسمي. 6 إكسيل داتا أناليسيس الوظيفة الإضافية الأدوات الإضافية لتحليل البيانات، والمعروفة سابقا باسم تولاب أناليسيس تولباك، تدخل الصيغ نيابة عنك بحيث يمكنك التركيز على ما هو 8217s يحدث مع البيانات الخاصة بك. لديها ثلاثة أدوات مختلفة التي هي مفيدة مباشرة في التنبؤ المتوسط ​​المتحرك، الأسية تمهيد، والانحدار فضلا عن العديد من الآخرين التي يمكن أن تكون ذات فائدة. هيريس قائمة ببعض الأدوات التي تعد جزءا من الوظيفة الإضافية لتحليل البيانات. هناك في الواقع ثلاثة أدوات أنوفا مختلفة. لا شيء مفيد على وجه التحديد للتنبؤ، ولكن كل من الأدوات يمكن أن تساعدك على فهم مجموعة البيانات التي تكمن وراء توقعاتك. أدوات أنوفا تساعدك على التمييز بين العينات على سبيل المثال، لا الناس الذين يعيشون في ولاية تينيسي مثل ماركة معينة من السيارات أفضل من أولئك الذين يعيشون في فيرمونت هذه الأداة هي مهمة، بغض النظر عن الطريقة التي تستخدم لإنشاء توقعات. إذا كان لديك أكثر من متغير واحد، فإنه يمكن أن أقول لكم مدى قوة المتغيرات اثنين ذات الصلة (زائد أو ناقص 1.0 قوية، 0.0 يعني عدم وجود علاقة). إذا كان لديك متغير واحد فقط، فإنه يمكن أن أقول لكم مدى قوة فترة زمنية واحدة تتعلق أخرى. استخدم أداة الإحصاءات الوصفية للحصول على مقبض على أشياء مثل المتوسط ​​والانحراف المعياري لبياناتك. فهم هذه الإحصاءات الأساسية مهم حتى تعرف ما يحدث مع التوقعات الخاصة بك. اسم هذه الأدوات يبدو مشؤوما وتخويفا، وهي الأداة ليست كذلك. عندما يكون لديك متغير واحد فقط مثل إيرادات المبيعات أو مبيعات الوحدات، فإنك تتطلع إلى قيمة فعلية سابقة للتنبؤ بالهدف التالي (ربما الشهر السابق أو الشهر نفسه من العام السابق). كل هذه الأداة لا هو ضبط التوقعات القادمة باستخدام الخطأ في التوقعات السابقة. يظهر المتوسط ​​المتحرك متوسط ​​النتائج بمرور الوقت. قد يكون الأول هو المتوسط ​​لشهر يناير وفبراير ومارس، ثم سيكون الثاني هو المتوسط ​​لشهر فبراير ومارس ونيسان وما إلى ذلك. وتميل طريقة التنبؤ هذه إلى التركيز على الإشارة (ما يحدث فعلا في خط الأساس) وتقليل الضوضاء (التقلبات العشوائية في خط الأساس). يرتبط الانحدار ارتباطا وثيقا بالارتباط. استخدام هذه الأداة للتنبؤ متغير واحد (مثل المبيعات) من آخر (مثل التاريخ أو الإعلان). فهو يوفر لك بضعة أرقام لاستخدامها في معادلة، مثل المبيعات 50000 (10 التاريخ). 4 إكسيل وظائف التنبؤ إكسيل لديها العديد من الأدوات الرائعة للتنبؤ بالمبيعات. معرفة المهام التالية هي مفيدة للحصول على البيانات الخاصة بك في النظام. تحقق من وظائف التنبؤ المفيدة التالية. إصدار ورقة العمل من "أداة تحليل البيانات الإضافية" أداة الارتباط. الفرق هو أن كوريل يعيد حساب عندما تتغير البيانات المدخلات، وأداة الارتباط لا. مثال: كوريل (A1: A50، B1: B50). أيضا، كوريل يعطيك ارتباط واحد فقط، ولكن أداة الارتباط يمكن أن تعطيك مصفوفة كاملة من الارتباطات. يمكنك استخدام هذه الدالة بدلا من أداة "انحدار الوظائف الإضافية" لتحليل البيانات. (اسم الدالات هو اختصار للتقدير الخطي.) بالنسبة للانحدار البسيط، حدد نطاقا من عمودين وخمسة صفوف. تحتاج إلى صفيف-أدخل هذه الوظيفة. اكتب، على سبيل المثال، لينست (A1: A50، B1: B50، ترو) ثم اضغط على كترلشيفتنتر. هذه الوظيفة مفيدة لأنه يعطيك القيم المتوقعة مباشرة، في حين يعطي لينست المعادلة التي يجب استخدامها للحصول على التوقعات. على سبيل المثال، استخدم تريند (A1: A50، B1: B50، B51) حيث تتوقع قيمة جديدة على أساس ما في B51. وظيفة فوريكاست مماثلة لدالة تريند. بناء الجملة مختلف قليلا. على سبيل المثال، استخدم فوريكاست (B51، A1: A50، B1: B50) حيث تتوقع قيمة جديدة على أساس القيمة في B51. أيضا، فوريكاست يعالج متنبأ واحد فقط، ولكن تريند يمكن التعامل مع العديد من التنبؤات. ما تخرج من الدالة إكسيل لينست للتنبؤ بالمبيعات Excel8217s الدالة لينست هي أداة قوية للتنبؤ بالمبيعات. معرفة ما يمكنك القيام به مع ذلك سوف تجعل مساعيك التنبؤ عمل سهل. هنا هو المتهدمة سريعة على Excel8217s وظيفة أصغر صف، صف من صف: