2022-11-05 09:34来源：m.sf1369.com作者：宇宇
1、首先，鼠标点击要编辑的单元格；
2、点击菜单栏的“公式”，选择“插入函数”；
3、弹出函数搜索框，在输入框内输入“GROWTH”，点击查找函数;
4、弹出函数参数设置窗口，在know_y’s处输入B2:B10，在know_x’s处输入A2:A10；
5、在new_x’s处输入预测的月份；
6、点击确定后我们就能自动获得未来的10月份销售额。
如何使用excel来处理数据进行预测？
步骤1∶首先我们根据数据来确定因变量和自变量。如下图，促销投入为自变量，销售额为因变量。
步骤2∶点击菜单的插入----图表，打开图表设置对话框。
步骤3∶在图表设置对话框中，选择“xy散点图”，在子图表类型中选择“散点图。比较成对的数值”类型，点击下一步。如下图。
步骤4∶点击“系列”选项卡，点击添加按钮，在右侧输入表的名字、自变量和因变量(数据位置要精确)。如下图。点击下一步。
步骤5∶选择作为对象插入，如下图所示。
步骤6∶结果如下图。散点图就绘制出来了。
步骤7∶在散点图上随意选择一数据点，点击右键，选择“添加趋势线”，如下图。
步骤8∶设置添加对话框参数，点击类型选项卡，这里我们根据前面观察的线型来选择，这里选择线性。如下图。
步骤9∶设置添加对话框参数，点击选项选项卡，勾选显示公式和用excel做数据预测的如下图
步骤10∶点击确定按钮，结果如下图。这里我们就完成了对数拒的处理和预测，有了公式，我们就可以知道促销投入多少能得到相应多少的回报了。
双击趋势线，进入趋势线格式对话框，选择“选项”选项卡，设置趋势预测-倒推。
1.
随机数发生器 ——该方法可指定数据分布类型(均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式分布...
2.
抽样 ——该方法可按照周期间隔或者随机个数来进行抽样。
3.
排位与百分比排位 ——该方法可对某列数据进行排序,并给出所对应的序号和百分比。
4.
指数平滑 ——该方法采用EWMA(指数加权移动平均)公式对数据进行平滑处理。
打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。
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选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。从生成的图表上可以看出很多信息。
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首先，我们将鼠标点击要编辑的单元格E2；
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接着找到excel表菜单栏的“公式”，点击“插入函数”；
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这时会弹出对话框，我们在输入框内输入“STEYX”，点击“转到”查找函数；
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弹出参数设置对话框，在konwn_y's处输入B2:B4；
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在konwn_x's处输入C2:C4；
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点击弹窗上的确定按钮，我们就能自动获得上半年和下半年销售额标准误差；
打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。
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选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。从生成的图表上可以看出很多信息。
使用Excel求解回归方程；依次点击“工具”→“数据分析”→“回归”，线性回归的步骤不论是一元还是多元相同，具体步骤有六步如下所示：
1、散点图判断变量关系（简单线性）；
2、求相关系数及线性验证；
3、求回归系数，建立回归方程；
4、回归方程检验；
5、参数的区间估计；
6、预测；
1、首先打开excel表格，把基础数据汇总好。
2、全选需要制作趋势图的数据，在菜单栏点击插入选择折线图。
3、选择以后在图表布局里选择一个需要的图表模板。
4、选择布局1。
5、选择以后能看到的结果图如下，箭头所示的位置，分别是标题和图例。
6、图表做好以后，鼠标右键点击折线图，在出现的选项框中勾选“添加数据标签”和“添加趋势线”。
7、勾选后，自动生成最终的趋势图。
平方米乘以每平方的单价就是总价
