FORECAST.ETS.SEASONALITY Funktion

Die FORECAST.ETS.SEASONALITY Funktion gehört zu den statistischen Funktionen. Sie wird verwendet, um die Länge des wiederkehrenden Musters zu ermitteln, das die Anwendung für die angegebene Zeitreihe erkennt.

Syntax

FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion], [aggregation])

Die FORECAST.ETS.SEASONALITY Funktion hat die folgenden Argumente:

Argument	Beschreibung
values	Ein Bereich der historischen Werte, für die Sie einen neuen Punkt vorhersagen möchten.
timeline	Ein Bereich von Datums-/Zeitwerten, die den historischen Werten entsprechen. Der timeline-Bereich muss die gleiche Größe wie der values-Bereich haben. Datums-/Zeitwerte müssen einen konstanten Schritt zwischen ihnen haben (obwohl bis zu 30 % fehlende Werte verarbeitet werden können, wie durch das data_completion-Argument angegeben, und doppelte Werte können aggregiert werden, wie durch das aggregation-Argument angegeben).
data_completion	Ein numerischer Wert, der angibt, wie die fehlenden Datenpunkte im timeline-Datenbereich verarbeitet werden sollen. Es ist ein optionales Argument. Die möglichen Werte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.
aggregation	Ein numerischer Wert, der angibt, welche Funktion zur Aggregation identischer Zeitwerte im timeline-Datenbereich verwendet werden soll. Es ist ein optionales Argument. Die möglichen Werte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Das data_completion-Argument kann einer der folgenden Werte sein:

Numerischer Wert	Verhalten
1 oder ausgelassen	Fehlende Punkte werden als Durchschnitt der benachbarten Punkte berechnet.
0	Fehlende Punkte werden als Nullwerte behandelt.

Das aggregation-Argument kann einer der folgenden Werte sein:

Numerischer Wert	Funktion
1 oder ausgelassen	MITTELWERT
2	ANZAHL
3	ANZAHL2
4	MAX
5	MEDIAN
6	MIN
7	SUMME

Hinweise

So wenden Sie die FORECAST.ETS.SEASONALITY Funktion an.

Beispiele

Die folgende Abbildung zeigt das Ergebnis, das von der FORECAST.ETS.SEASONALITY Funktion zurückgegeben wird.