年平均增长率怎么算excel（年平均增长率怎么算资料分析）

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年平均增长率怎么算excel（年平均增长率怎么算资料分析）

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数据预估，是数据分析最重要的一个课题。

对于行业的销售、店铺和品牌的销售预估，是每个运营和数据分析师都会遇到的问题。

你是否只会通过行业的历史增长率来预估数据？

今天我们通过使用淘宝生意参谋行业数据作为案例，教大家两个预估短期数据很好用的方法，让你不再只是使用同比、复合增长预估数据。

这两种方法都是预估时间序列数据的模型，时间序列简单理解就是时间相关的一列数据。比如近3个月每天的流量，近3年每个月的销售。

一个是Holt-Winters加法模型，会简单介绍该模型的原理和公式。

Excel里面有这个模型的公式，可以直接套用，非常方便，但我们仍要知其所以然。

另一个，用比较简单的方式来处理周期特性，经过测试，也能比较准确预估到市场数据。

跟上面模型其实底层逻辑是一致的，指数平滑的逻辑。

这个在于我们如果遇到一些上述模型的无法很好处理的数据，可以更灵活地使用的组合拳。

预测的第一步得先观察数据，不一样的数据特性有可能需要采取不同的预估模型。

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很明显，该数据具有增长趋势，还有一定的周期特性，所以非常适合采用三次指数平滑中的Holt-Winters加法模型来对这个数据进行预测。

Holt-Winters 加法模型

该模型有一个预测方程和三个平滑方程。

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是水平平滑方程，可以理解为基础的数据分量。

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是增长平滑方程，可以理解为增长的数据分量。

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是季节性平滑方程，可以理解为季节/周期的数据分量。

使用我们的例子来理解，就是月度销售=基础销售+增长的销售+该月的周期销售。

周期性，举个例子，就是双11的销售是要好于一般月份的销售的，所以需要周期分量的加成。

完整模型方程组如下：

年平均增长率怎么算excel（年平均增长率怎么算资料分析）

我们今天只介绍原理，不做方程的构建和推理。

知道原理后，我们来看看如果通过Excel实现这个模型的预估。

Excel实现

选择数据，格式要一列是时间序列，一列是数值。

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在数据选项卡下点击预测工作表：

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设置一些参数，“季节性”就是周期特性，我们是月度数据，所以周期是12个月。

同理如果是季度数据，这里就应该设置4。

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点击创建后，会生成两个表格和一个图表。一个表格是历史数据和预估的数据，一个表格是参数信息和预估误差信息。

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预估数据显示如下，至此数据预估完成。熟悉的同学也可以直接用FORECAST.ETS这个公式进行预估。

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这个方法的一个缺点就是模型参数都是系统自动计算的，我们没办法根据实际来进行调整。

下面看看第二种方法。

累计年度销售增长预估法

第二种方法没有很复杂的公式，采用累计年数据+累计年数据增长率+线性回归解决预估的问题。

都是一些比较好理解的内容。

首先是计算累计年数据

为什么计算累计年数据？主要是我们数据是以年为一个周期，这一步相当是做了一次指数平滑，消除了这一年的周期特性。

再计算累计年数据的增长率

这一步，主要预估累计年数据，因为从上面的数据得知，累计年数据是有增长性的。

又相当于是做了一次指数平滑。还记不记得，上面的模型是三次指数平滑模型的一种。

线性回归预估增长率

这一步可以用其它方法预估，比如加权移动平均等

Excel实现

第一步，是计算前12个月的累计数据，公式如图所示，向下复制，就计算出每个月向前12个月的滚动累计年销售额。

滚动累计年销售额就变成了一条平滑向上的线，这下能理解为什么叫指数平滑了不？

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由上面变成下面

第二步，计算年累计销售额的增长率

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第三步，计算增长率的线性回归参数。K是线性回归分析方程的斜率，b是线性回归方程的截距。

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第四步，根据线性回归参数计算增长率的预估值。这里黄色底色的为预估值。

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第五步,使用预估的增长率，计算预估的累计年销售额，再反算月度交易金额的增长。到此，整个预估完成。

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最后我们来对比两个预估跟实际的差异

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可以看到第一种方法明显要比第二种方法误差率更低。

但是为什么我们还要用第二种方法呢？

其实数据分析最重要的是需要从实际出发。

从底层逻辑来讲，两种方法底层逻辑类似。

第一种方法，因为是经过大量的研究和验证，一个完善的模型，对于比较稳定和有规律的市场来说，预估准确率是较高的。

但是仍可以看到4月份和5月份误差较大。

因为这个时候市场是有变动的。

4月份是有疫情的影响，地区发不了货，所以预估值要大于实际值。

5月份是因为今年618的开门红，放在了5月31日的晚上，所以预估值小于实际值。

市场的变化导致了预估的误差较大。从另一个角度出发，这个预估方法可以预估特定市场变动对于市场的影响有多大。

第二种方法预估出来的误差率较高。

但是区别于第一种方法是使用模型直接运算，参数无法进行调整。

第二种方法我们可以根据预知市场的变动进行调整。

比如，例子中，1、2月的误差很大。

其实原因在于，淘宝上面1、2月的销售额是跟农历新年相关的，春节周期靠近哪个月份，那个月份的销售就会降低。

如下图是近三年的周期规律。

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可以看到，19年和20年的2月销售额高于1月份，而21年的1月份的销售额要远高于2月份，21年的春节周期是在2月份。

我们的方法中，周期特性是跟21年是一致的。

但是今年的春节周期在两个月份中间，每个月各承担一部分，所以两个月份的销售额比较接近。

我们的预估中，两个月分开看，差异会很大，但是合计起来，预估值差异是较小的。

所以如果我们选择以2019年的累计年销售作为增长基数的预估，准确率就会更高一些（相应的增长率需要做出调整）。

但是，第一种方法就无法做如此的调整（这里第一种方法一二月份的预估比较准确，可以理解为模型的周期特性是三个周期的加权平均的）。

所以，第一种方法适合较为稳定的市场。

第二种方法比较灵活，适合变化的市场，可以根据实际的情况调整我们的预估模型。

所有的预估模型都是基于过去，选择合适的模型再加上对市场的理解分量，才是万能的市场预估方式。

赶快用起来吧，不要再用简单的同比增长预估数据了。

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年平均增长率怎么算excel（年平均增长率怎么算资料分析）

Wayne Chen，数据分析专家

同时我们会陆续在后续的文章分享，关注我们及时阅读干货内容

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