架空の会社のマーケティング費用の月次時系列データを使用して予測を作成しようとしています。データは次のようなものになります。将来の売上を予測する線形回帰を使用しExcelの季節性予測と季節性
を、私は次のような結果を得る:
例えば夏季にはより高い)。理想的には、季節性を含む将来の月の予測値を計算したいと思います。私はARIMAの予測についてどこかを読んでいますが、実際にその課題を達成するための最良のアイデアを模索しています。
明確にするために、私はをちょうどは、チャートとトレンドラインが欲しいが、データもそれをサポートする。
ご協力いただければ幸いです。
[基本的なExcelビジネスアナリティクス#56:線形回帰による傾向予測:傾向と季節パターン](https://www.youtube.com/watch?v=w9LXjZfcgOo)と[Excel予測季節データ](https ://www.youtube.com/watch?v = XzlgKBkJJr0) – QHarr
これを正しく実行するには、十分な履歴データが必要であり、データを適切に整理しておく必要があります。 ..2016にはいくつかの組み込みオプション(補間など)があります。使用可能なデータセットを作成する方法を知らずにツールを使用するだけで無意味です。また、時系列の周期性を判断する必要があります(組み込みの2016は自動的にこれを検出するオプションを提供します)。ビルドされたExcelツールは、MAE(本質的に予測とエラーとの間の誤差の測定値)などの予測をサポートするためのいくつかの尺度を出力することができます。 – QHarr
ARIMAは、モデルを設定するパラメータを決定する際に、自己相関(ACFとPACFプロットの解釈)などの理解を開始する必要があるため、より複雑です。私はPythonやRのようなもののために行くだろう。 – QHarr