Excel2016开始增加了指数平滑预测函数FORECAST.ETS函数，原来的线性预测函数变更为FORECAST.LINEAR函数，我们今天就来学习一下如何根据时间序列数据做预测。

数据源是官方公布的确诊病例时间序列数据：

FORECAST.LINEAR函数

线性趋势预测与图表中的趋势线是一样的方法，这个函数有三个参数：

要预测的x值：根据时间序列来预测，x对应的就是日期，我们要预测2020/2/8的确诊病例数已知的x：日期列已知的y：确诊病例数

这个函数的用法很简单：

为了说明预测值的情况我们做了个图：

我们用FORECAST.LINEAR函数预测的这个值是怎么计算出来的，大家看趋势线的公式，这是一个6阶的线性方程，把x=2020/2/8带入方程就可以得到与FORECAST.LINEAR函数相同的结果，总是一个6阶方程么？不是的，FORECAST.LINEAR函数会根据时间序列数据拟合一个R值最接近1的一个方程来做预测。

大家无论从实际情况，还是心理预期都会觉得这个FORECAST.LINEAR函数预测结果极其不靠谱，那么我们再来看指数平滑预测法。

FORECAST.ETS函数

指数平滑预测法FORECAST.ETS函数，什么是指数平滑预测法，大家自己搜索了解一下，这个函数的参数有点多，但是不要紧，真正必选的参数还是3个，和指数平滑预测的三个参数用法一样，后面的三个参数是做预测修正用的。

必选参数，顺序和线性预测稍有不同，要注意一下

要预测的日期：我们要预测2020/2/8的确诊病例数值：确诊病例数据时间线：日期列

可选参数：

季节指数：历史数据是否有季节变化规律缺失数据修正：缺失数据按照零值计算，还是按照插值计算聚合：如果提供的数据同一日期下有多条数据，那么要给出这些数据的处理方法，是求和还是平均还是其他的一些计算方法。

对于我们这个例子来说，只要用前三个参数就够了：

我虽然写满了六个参数，实际上与只写三个参数得到的结果相同。

到这里大家还是会有疑问：

Q1:为什么季节指数可以省略？

预测函数中有个FORECAST.ETS.SEASONALITY函数，这个函数就是用来确定历史数据是否有季节性变化规律：

这个函数的用法与FORECAST.ETS函数的用法很像，他返回的结果就是FORECAST.ETS的第四参数，如果你不确定你的数据是否有季节变化规律，你就直接在第四参数的位置使用FORECAST.ETS.SEASONALITY函数就可以了，我们的数据是单边上升趋势不具备季节规律。

Q2：缺值修正怎么选？

在我们这个例子中，不存在缺值，所以怎么选都没关系

Q3：聚合方法选哪个？

我们的例子中数据是非重复时间序列数据，聚合也是可以随便选择，举个例子，如果我们的数据是分省的时间序列数据，我们要做全国的数据预测，那么聚合就要选SUM。

Q4：FORECAST.ETS.CONFINT函数是做什么用的？

FORECAST.ETS.CONFINT函数是用来计算置信区间的，比如我们要计算我们的预测结果的0.9的置信区间：

那么我们上面用FORECAST.ETS预测的结果加减1024，实际结果有90%的可能会落在这个范围之内。

Q5：FORECAST.ETS.STAT函数的作用？

FORECAST.ETS.STAT函数是给出预测的相关统计结果

就是对预测做一个评估。

综上所诉，指数平滑预测的结果应该90%的置信度：

对于这样的一个预测结果你觉得是不是更靠谱些？