营销数据预测，统计小白是怎么做的？
知道知识的存在，通常比知识本身更有价值。
本期马老师就要说这么一个故事，故事的主人公叫小帅，他的老板小美负责市场部。
今年行业不景气，许多业绩数据都在下滑。小帅有一个企划，想要为公司扭转下滑的颓势。企划送到小美桌上时，小美提了一个问题：
你能不能预估一下如果不上该项目对公司销售业绩的走势如何？这样小美能够更好地向CFO和CEO汇报立项。
显然小帅懵逼了，因为小帅作为一个统计小白对预测一窍不通。
那么我们如何能够简单地进行基于历史数据的未来预测呢？
基于历史数据的未来预测
你需要Excel的FORECAST.EST函数。
你要注意的是，如果你使用的是Microsoft 365专属Excel，Microsoft 365 Mac版专属Excel，Excel网页版，Excel 2021以外版本的Excel，Google Sheets或者其他一些仿制软件那么这个公式是无法使用的。Microsoft 365就是原来的Office 365。另外在Web Excel iOS或Android版中不可用。
在之前的版本中，你只能使用Forecast函数。这只是一个线性回归预测的模型。在玩花活方面FORECAST和FORECAST.EST差得太远。
学习FORECAST.EST函数
FORECAST.EST很强大却也很简单。需要快速掌握该函数你只需下载微软官方的一个范例Excel文档。
以上是下载链接。你也可以使用下面这个出自Ablebits.com的优秀的范例Excel文档。
https://cdn.ablebits.com/excel-tutorials-examples/excel-forecast-function.xlsx
认识FORECAST.EST函数的参数
以下节选自微软，因为微软文档也是机翻的。马老师略作修改：
FORECAST.ETS函数语法具有以下参数，三个必须，三个可选：
- Target_date 必需。 需要进行值预测的数据点。 目标日期可以是日期/时间或数字。 如果目标日期在历史时间线结束之前按时间顺序排序，则FORECAST.ETS 返回#NUM！错误。
- 值 (Values) 必需。 值是历史值，要预测其下一点。
- 日程表（Timeline）必需。 数值数据的独立数组或范围。 日程表中的日期之间必须具有一致的步距，不能为零。 时间线不需要按 FORECAST 排序。ETS 将隐式排序以用于计算。 如果提供的时间线中无法识别常量步骤，则 FORECAST.ETS 将返回#NUM！ 错误。 如果时间线包含重复值，则 FORECAST。ETS 将返回#VALUE！ 错误。 如果时间线和值的范围不相同，则 FORECAST。ETS 将返回#N/A 错误。
- 季节性（Seasonality）可选。 数值。默认值 1 表示Excel自动检测季节性，并使用正整数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性。 正整数将指示算法使用此长度的模式作为季节性。 对于任何其他值，FORECAST.ETS 将返回#NUM！错误。最大支持Seasonality 是8,760（一年中的小时数）。 任何比它大的Seasonality数值将导致”# NUM ! 错误。
- 数据完成（Data Completion） 可选。 虽然时间线需要数据点之间的固定步距，但 FORECAST.ETS最多支持30%的数据缺失，并会自动调整数据。0 将指示算法将缺失点视为零。 默认值 1 将计算缺少的点，即将其完成为相邻点的平均值。
- 聚合（Aggregation）可选。 虽然时间线需要数据点之间的固定步距，但FORECAST.ETS将聚合具有相同时间戳的多个点。聚合参数是一个数值，指示哪个方法用于聚合具有相同时间戳的几个值。 默认值 0 将使用 AVERAGE，而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。
你看这个函数有多容易？你只要给出一组历史数据它便能自动利用指数平滑算法给你填上未来预测值。
根据置信区间给出预测范围
于是小帅掌握了根据历史业绩预测未来走势的能力，但是他对预测值还是不放心。这个时候我们就要使用FORECAST.ETS.CONFINT这个函数。
FORECAST.ETS.CONFINT函数有7个参数，幸运的是其中6个与FORECAST.ETS相同，不同点在于中间插入了一个可选参数置信等级，默认为95%。就是说，这个函数默认会算出预测值上下95%概率的区间。换句话说，如果我需要预测值95%落在该区间，该区间的上限或者下限离预测值的距离是多少。
假设FORECAST.ETS算出来预测值为100，FORECAST.ETS.CONFINT默认算出来是8，那么最终值有95%的概率会落在92到108的区间内。
总结一下
本篇我们简短地介绍了Excel的FORECAST.ETS函数，对于统计门外汉来说，这可能是你最实用的分析预测工具。你不需要写代码或者进行复杂的数据操作即可获得较为准确的预测数据。
这将比拍脑门获得的预估更为科学。只要我们有比较可靠的历史数据便可以进行预测，预测网站流量，预测销量等指标将更为精准。
最后，马老师要提一句，千万不要将这个方法用于投资理财哦。
