excel做趋势(线性)分析图,如何在该图中的数据表填入各趋势预测值?谢谢!
Excel 提供了几种常见的拟合函数类型（如指数、对数、多项式函数等），以下方法有助于选择合适的拟合函数：根据散点图的走势判断函数类型切换不同的拟合类型，从图形上直观观察拟合效果显示拟合结果的R平方值，此值越接近于1，说明拟合结果越好下面以Excel 2010为例进行演示：1、插入散点图2、选中数据系列→右键菜单→添加趋势线3、在弹出的“设置趋势线格式”对话框中，分别选择类型为：指数、幂函数、多项式，并且勾选“显示公式”和显示R平方值4、对比结果如下，从图中可知，三次多项式拟合结果的R平方值为1，因此效果最好。4.1 指数函数拟合结果4.2 幂函数拟合结果4.3 二次多项式拟合结果4.4 三次多项式拟合结果
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： 2、从图表中可以看出，由于这段时间内，产量的数值有波动，所有对于未来产量趋势的判断就很不明显，如果能给出一条预测的趋势线就有助于分析了。 3、添加趋势线的步骤： 1）、首先，单击图表中的红色走势线，使其处于选中状态。然后单击右键，紧接着单击出现的“添加趋势线”按钮，如下图所示： 2）行完步骤1后会弹出“设计趋势线格式”的对话框 3）选择所需要的趋势线类型（包含有指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均6中线型），然后根据需要选择是否需要“设置截距”、是否需要“显示公式”、是否需要“显示R平方值”（R值平方值越大说明拟合的趋势线越精确）。 4）本例选择趋势线类型为“线性”，不“设置截距”，“显示公式”，“显示R平方值”。如下图所示： 5）选择好以后，单击“关闭”按钮，所得趋势线结果如下图所示，其中黑色直线即为趋势线，趋势线下方是趋势线的拟合公式和R平方值。即达到本次操作的目标：
预测数据的方法
预测数据的方法如下：1、描述性分析：在数据分析和预测的时候，这是很普遍的。在商业领域，该方法为数据分析人员提供了一个很关键的指标，并且具有商业测量功能。2、诊断类型的研究：在进行数据分析和预测时，还可以采用诊断类型的分析方法。一种描述类型的数据，可以让数据分析成为一种可以深入到数据中心的知识。有了 BI，他就可以快速地进行数据分析，并且对所有的事情都了如指掌。3、预测性的研究：要说最常用的数据分析，那就是预言，它可以预测未来的发展，也可以预测未来的发展方向，这是一种非常有用的方法。它可以根据不同的数据，进行不同的预测，从而让我们在不确定的情况下，做出正确的决策。4、指令性分析：在数据分析和预测中，指令性分析是一个很重要的环节，它包括分析数据的价值和复杂性，包括理解为什么会出现这种情况，以及可能出现的情况，从而帮助用户做出正确的判断。一般来说，指令式分析并不是一种简单的运用，它需要先把所有的方法都做完，然后才能进行分析。就像是在分析一条路线的时候，要知道每一条路线的速度，以及不同的路线之间的间距，这样才能更好地控制交通。
预测数据的方法
预测数据的方法如下：1、描述性分析：在数据分析和预测的时候，这是很普遍的。在商业领域，该方法为数据分析人员提供了一个很关键的指标，并且具有商业测量功能。2、诊断类型的研究：在进行数据分析和预测时，还可以采用诊断类型的分析方法。一种描述类型的数据，可以让数据分析成为一种可以深入到数据中心的知识。有了BI，他就可以快速地进行数据分析，并且对所有的事情都了如指掌。3、预测性的研究：要说最常用的数据分析，那就是预言，它可以预测未来的发展，也可以预测未来的发展方向，这是一种非常有用的方法。它可以根据不同的数据，进行不同的预测，从而让我们在不确定的情况下，做出正确的决策。4、指令性分析：在数据分析和预测中，指令性分析是一个很重要的环节，它包括分析数据的价值和复杂性，包括理解为什么会出现这种情况，以及可能出现的情况，从而帮助用户做出正确的判断。一般来说，指令式分析并不是一种简单的运用，它需要先把所有的方法都做完，然后才能进行分析。就像是在分析一条路线的时候，要知道每一条路线的速度，以及不同的路线之间的间距，这样才能更好地控制交通。
如何利用Excel进行数据预测？
一、算波动率因为没有明确的波动率概念，所以这里推荐两个统计学中计算样本数据偏差的公式：1.COVAR 计算样本协方差2.STDEV 计算样本标准方差以上两个公式返回值可以看出样本数据（增长率）的偏差情况二、预测题主没有说算波动率的具体用途，猜测是要做预测。可以使用Excel图表中的趋势线工具。举个例子，有这样一组数据：插入散点图：添加趋势线：设置趋势线选项：然后你会得到一个一元三次方程：y = 3E-05x3 + 0.0015x2 - 0.1169x +18.552当前数据有28个样本，如果要预测第29个，将x赋值29带入方程求解：得到下一个样本数据预测值17.155趋势线选项具体怎么设置，还要看你数据本身的分布状态，选择符合数据客观规律的趋势线选项，能够让你更为准确的预测下一周期数据。
Excel怎么预测数据？
把库存预测肢解成几个关键步骤。第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。第二步：依KPI目标调整预测数据假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。
