Méthode WorksheetFunction.Forecast_ETS (Excel)

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Renvoie une valeur future en fonction des valeurs (historiques) existantes en utilisant la version AAA de l’algorithme de lissage exponentiel.

Syntaxe

expression. Forecast_ETS (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4, Arg5, Arg6)

Expression Variable qui représente un objet WorksheetFunction .

Parameters

Nom Requis/Facultatif Type de données Description
Arg1 Obligatoire Double Date cible : point de données pour lequel vous souhaitez prédire une valeur. La date cible peut être une date/heure ou une valeur numérique. Voir les remarques.
Arg2 Obligatoire Variant Valeurs : valeurs historiques pour lesquelles vous souhaitez prévoir les points suivants.
Arg3 Obligatoire Variant Chronologie : tableau indépendant ou plage de dates ou de données numériques. Les valeurs de la chronologie doivent avoir une étape cohérente entre elles et ne peuvent pas être égales à zéro. Voir les remarques.
Arg4 Facultatif Variant Saisonnalité : valeur numérique. Voir les remarques.
Arg5 Facultatif Variant Saisie semi-automatique des données : bien que la chronologie nécessite une étape constante entre les points de données, Forecast_ETS prend en charge jusqu’à 30 % de données manquantes et s’ajuste automatiquement pour cela. Voir les remarques.
Arg6 Facultatif Variant Agrégation : bien que la chronologie nécessite une étape constante entre les points de données, Forecast_ETS agrège plusieurs points qui ont le même horodatage. Voir les remarques.

Valeur renvoyée

Double

Remarques

La valeur prédite est une continuation des valeurs historiques de la date cible spécifiée, qui doit être une continuation de la chronologie. Utiliser cette fonction pour prévoir les ventes futures, les besoins en stock ou les tendances de consommation

Remarque

Cette fonction nécessite que la chronologie soit organisée avec une étape constante entre les différents points. Par exemple, il peut s’agir d’une chronologie mensuelle avec des valeurs au 1er de chaque mois, d’une chronologie annuelle ou d’une chronologie d’indices numériques. En général, il est très utile d’agréger des données détaillées brutes avant d’appliquer la prévision, ce qui produit également des résultats de prévision plus précis.

Si la valeur du paramètre de date cible (Arg1) est chronologiquement avant la fin de la chronologie historique, Forecast_ETS retourne une erreur.

Il n’est pas nécessaire de trier la chronologie (Arg3), car Forecast_ETS la trie implicitement pour les calculs. Si Forecast_ETS ne parvient pas à identifier une étape constante dans la chronologie, elle retourne l’erreur d’exécution 1004. Si la chronologie contient des valeurs en double, Forecast_ETS retourne également une erreur. Si les plages de la chronologie et les valeurs ne sont pas toutes de la même taille, Forecast_ETS retourne l’erreur d’exécution 1004.

La valeur par défaut 1 pour la saisonnalité (Arg4) signifie qu’Excel détecte automatiquement la saisonnalité pour la prévision et utilise des nombres entiers positifs pour la longueur du modèle saisonnier. 0 n’indique aucune saisonnalité, ce qui signifie que la prédiction sera linéaire. Les nombres entiers positifs indiquent à l’algorithme d’utiliser des modèles de cette longueur comme caractère saisonnier. Pour toute autre valeur, Forecast_ETS retourne une erreur. La saisonnalité maximale prise en charge est de 8 760 (le nombre d’heures dans une année). Toute valeur de saisonnalité supérieure à ce nombre entraîne une erreur.

Le passage de 0 pour le paramètre de saisie semi-automatique des données (Arg5) indique à l’algorithme de prendre en compte les points manquants sous forme de zéros. La valeur par défaut de 1 prend en compte les points manquants en les calculant comme la moyenne des points voisins. S’il manque plus de 30 % de données, Forecast_ETS retourne l’erreur d’exécution 1004.

Le paramètre d’agrégation (Arg6) est une valeur numérique spécifiant la méthode à utiliser pour agréger plusieurs valeurs qui ont le même horodatage. La valeur par défaut 0 spécifie AVERAGE, tandis que d’autres nombres compris entre 1 et 6 spécifient SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX et MEDIAN.

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