Excel数据分析案例二

题目：现有某商场2020年1-9月实际销售额数据，需要预测10月销售额数据，以便制定10月目标，数据如下

计算1~9月的算术平均数即可

=AVERAGE(B4:J4)

距离10月越近的数字是越有价值的，所以要对每个月的销售额进行加权平均计算，先在单元格中加入权重值，再用函数进行计算

=SUM(B6:J6)/SUM(B5:J5) 或者直接使用SUMPRODUCT： =SUMPRODUCT(B4:J4,B5:J5)/SUM(B5:J5)

根据最近一组销售数据来推断未来销售数据，一般一组是两个数据以上 举例：7~9月的销售额相加后再除以4，得到平均数据即可预测10月数据

=SUM(G4:J4)/COUNT(G4:J4)

加权平均法与移动平均法相结合，如三个月移动平均，分别给这三个月按照离10月的距离进行赋权，确认好加几个以后在单元格内输入权重值，然后使用SUMPRODUCT

=SUMPRODUCT(H4:J4,B5:D5)/SUM(B5:D5)

使用一元线性回归方程进行预测 y=ax+b 选择1~9月的数据 - 插入 - 折线图，点击右上角加号显示趋势线，选择线性，然后选择显示公式和R平方值，可以得到线性回归方程为 y=-121.58x+8418.6 R²=0.2053 然后将x=10带入，就可以得到结果7203

1、R²也叫决定系数，公式： 离差平方和：代表因变量的波动，即因变量实际值与其平均值之间的差值平方和。（实际值与其平均值之间的差值平方和） 误差平方和：代表因变量实际值与模型拟合值之间的误差大小。（实际值与模型预测值之间的误差平方和） 故R方可以解释因变量波动中，被模型拟合的百分比，即R方可以衡量模型拟合数据的好坏程度；R方的取值范围