数据预测分析方法——excel
如何使用Excel进行预测和趋势分析
如何使用Excel进行预测和趋势分析在当今信息化时代，数据分析和预测已经成为企业决策和个人规划的关键工具。
而Excel作为一款功能强大的办公软件，提供了丰富的数据处理和分析功能，尤其在预测和趋势分析方面具有很大优势。
本文将介绍如何使用Excel进行预测和趋势分析，帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、数据准备在进行预测和趋势分析之前，首先需要准备好相关的数据。
在Excel中，可以将数据输入到工作表的不同列中，每列代表一个变量或指标，每行代表一个观测值。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析。
二、趋势分析趋势分析是通过对一组数据进行统计分析，来推测未来的发展趋势。
Excel提供了多种方法进行趋势分析，其中最常用的是回归分析方法。
1. 数据拟合在Excel中，可以使用“数据拟合”功能进行趋势线的拟合。
选择数据范围，点击“插入”-“散点图”-“散点图加趋势线”，选择合适的趋势线拟合类型，即可在散点图中显示趋势线。
2. 趋势线预测通过趋势线的拟合，可以预测未来的数值。
选择散点图中的趋势线，右键点击，选择“趋势线选项”，勾选“显示方程式”和“显示R²值”，即可在图表中显示趋势线的方程式和可决系数（R²值），帮助预测未来的趋势。
三、预测分析预测分析是根据过去的数据和趋势，对未来的值进行估计。
Excel提供了多种预测方法，包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
1. 移动平均法移动平均法是一种常用的平滑法，用于对数据进行预测。
在Excel 中，可以使用“平滑数据”功能进行移动平均计算。
选择数据范围，点击“数据”-“数据分析”，选择“平滑数据”，设置平滑期数，即可得到平滑后的数据。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种考虑历史数据权重的预测方法，适用于对趋势和季节性影响较小的数据。
在Excel中，可以使用“指数平滑”功能进行预测计算。
选择数据范围，点击“数据”-“数据分析”，选择“指数平滑”，设置平滑系数，即可得到预测结果。
Excel中进行趋势预测数据的操作方法
Excel中进行趋势预测数据的操作方法预测未来的数据趋势一直是让人很头痛但又经常做的工作，它是excel2016新增的功能，让你10秒钟完成趋势预测!今天，店铺就教大家在Excel中进行趋势预测数据的操作方法。
希望对你有帮助！Excel中进行趋势预测数据的操作方法一：函数法(一)简单平均法简单平均法非常简单，以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。
例如，某企业元至十二月份的各月实际销售额资料。
在单元格C5中输入公式 =AVERAGE(B$2:B4) ，将该公式复制至单元格C13，即可预测出4至12月份的销售额。
(二)简单移动平均法移动平均，就是从时间数列的第一项数值开始，按一定项数求序时平均数，而后逐项移动，求出移动平均数。
这些移动平均数构成了一个新的时间序列。
这个新的时间序列把原数列的不规则变动加以修均，变动趋于平滑，使长期趋势更为明显。
并把其平均值，直接作为下一期的预测值。
设X(t)为t期的实际值，N为平均周期数，F(t)为t期的预测值，简单移动平均法的预测模型为：F(t+1)=(X(t)+X(t-1)+……+X(t-n+1))/N 。
上式表明，第t期的移动平均值作为第t+1期的预测值。
其中N 的取值很重要，当N值较大时，灵敏度较差，有显著的“滞后现象”;当N值较小时，可以灵敏地反映时间数列的变化;但N值过小，又达不到消除不规则变动的目的。
一般来说，可以采用不同N，对时间数列进行试验，从中选择最优的，若经过调试，预测值仍明显滞后于实际值，则说明用该方法预测不很恰当。
简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。
仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以在单元格D5输入公式 =AVERAGE(B2:B4) ，复制公式至单元格D13，这样就可以预测出4至12月的销售额。
(三)加权移动平均法加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。
利用Excel的数据分析工具进行数据预测和趋势分析
利用Excel的数据分析工具进行数据预测和趋势分析在Excel中，有许多强大的数据分析工具可用于数据预测和趋势分析。
利用这些工具，我们可以通过现有数据来预测未来的数据趋势和模式。
本文将介绍如何使用Excel的数据分析工具进行数据预测和趋势分析。
一、数据准备在进行数据分析之前，首先需要准备好所需的数据。
确保数据的完整性和准确性，数据应该包括所需分析的项以及与之相关的其他变量。
二、趋势分析趋势分析是一种用于分析数据随时间变化的方法。
在Excel中，拥有多种数据分析工具可以进行趋势分析。
以下是其中几种常用工具：1.移动平均法移动平均法可以消除数据的短期波动，帮助我们更好地观察到长期趋势。
在Excel中，可以使用"AVERAGE"函数结合"OFFSET"函数来计算移动平均值，并通过图表展示出来。
2.趋势线趋势线可以用来描述数据的趋势方向和变化幅度。
在Excel中，可以使用"趋势线"功能来为数据添加线性、多项式、指数等趋势线。
3.回归分析回归分析可以用来分析两个或多个变量之间的关系，并通过建立回归方程来预测未来数据。
通过Excel的"数据分析"工具，可以方便地进行线性回归、多项式回归等分析。
三、数据预测数据预测是根据已有数据建立模型，并利用该模型进行未来数据的预测。
Excel提供了多种用于数据预测的工具，以下是其中几种常用工具：1.移动平均法预测通过计算移动平均值，可以用当前的平均值来预测未来的数据。
根据历史数据计算出的移动平均值可以作为预测的参考。
2.趋势线预测在建立趋势线后，可以使用趋势线方程来进行预测。
根据趋势线的类型和参数，我们可以预测未来的数据趋势。
3.回归分析预测通过建立回归方程，可以根据已知的自变量预测因变量的值。
使用回归方程，我们可以输入自变量的值，并得到对应的因变量的预测值。
四、图表展示在进行数据分析后，可以通过创建图表来更直观地展示数据趋势和预测结果。
如何在Excel中使用Forecast进行预测分析分析
如何在Excel中使用Forecast进行预测分析分析如何在Excel中使用Forecast进行预测分析在现代商业和金融领域，预测分析是一种重要的工具，可以帮助企业和个人做出合理的决策和计划。
对于许多人来说，Excel是一种常见且易于使用的软件，因此，在Excel中学习如何使用Forecast进行预测分析是非常有用的。
本文将介绍如何在Excel中使用Forecast进行预测分析。
一、准备工作在开始使用Forecast进行预测分析之前，我们需要确保已经正确地准备了数据。
要进行预测分析，我们需要有一段时间序列的数据，以便根据过去的趋势来预测未来的发展。
确保数据已经整理好，并且按照时间的先后顺序排列。
二、打开Excel并导入数据首先，打开Excel，创建一个新的工作簿。
然后，将准备好的数据导入到工作簿中的一个工作表中。
确保数据已经正确地排列在一个列中，日期或时间应该是第一列。
三、创建一个Forecast模型在Excel中，Forecast是一个内置的函数，可以根据历史数据来预测未来的趋势。
我们需要创建一个Forecast模型，以便进行预测分析。
1. 选择一个空白单元格，通常是在数据的右侧或下方，以便容纳预测结果。
2. 输入“=FORECAST.ETS(”（不包括引号）。
3. 接下来，输入一个引用到第一步准备好的时间序列数据的单元格范围。
例如，如果数据在A2:A100中，那么你应该输入“$A$2:$A$100”。
4. 输入一个整数，表示预测的时间间隔。
例如，如果你希望预测未来3个月的数据，那么你应该输入“3”。
5. 最后，输入一个数字，表示Forecast使用的算法类型。
如果你不确定应该选择哪种算法，可以使用默认的“1”。
四、应用Forecast模型完成Forecast模型的创建后，我们需要应用该模型来进行预测分析。
1. 将光标移动到创建Forecast模型的单元格中。
2. 按下Enter键，Excel会根据你提供的数据和参数计算出预测结果。
数据预测分析方法——excel
FORECAST() “规划求解”工具、“数据分析”工具、可调图形的制作
试探索共有几种利用MSE求最优跨度和平滑系数的途径 ？
四、趋势预测模型
对于含有线性趋势成分的时间序列，可以将预测 变量在每一个时期的值和其对应时期之间的线性 依赖关系表示为：
Yi a bXi i , i 1,2,, n
Yˆ a bX
利用使均方误差MSE极小的原则确定系数a与b，就
一、 时间序列预测概述
2.时间序列预测方法
定性分析方法 定量分析方法
外推法：找出时间序列观测值中的变化规律与趋势，然后 通过对这些规律或趋势的外推来确定未来的预测值。包括 ： 移动平均和指数平滑法 趋势预测法 季节指数法
因果法：寻找时间序列因变量观测值与自变量观测值之间 的函数依赖关系（因果关系/回归分析），然后利用这种 函数关系和自变量的预计值来确定因变量的预测值。
指数平滑模型Ft1 Yt (1 )Ft 趋势预测模型Yˆ a bX
主 要季函节指数数和模E型YXˆt CETtL技St术
OFFSET()、SUMXMY2()、INDEX()、MATCH()、 INTERCEPT()、SLOPE()、LINEST()、TREND()、
120
100
110
95
100
90
90
85
80
80
70
75
160 150 140 130 120
80
第一年
第二年
60
40
60
70
110
20
50 40
65 60
月
100
90 2 3 4 5 6 7 8 9 110 131 152 7 9 11 13 15 17 19 21 233 5 7 9 11 13 15 17 19 211 232 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
如何利用Excel进行时间序列数据的分析与预测
如何利用Excel进行时间序列数据的分析与预测时间序列数据分析与预测在许多领域中都具有重要的应用价值，如经济学、金融学、市场营销等。
Excel作为一款常用的办公软件，提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们进行时间序列数据的分析与预测。
本文将介绍一些常用的Excel函数和方法，帮助读者更好地利用Excel进行时间序列数据的分析与预测。
首先，我们需要了解时间序列数据的特点。
时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点，通常包括趋势、季节性和周期性等成分。
在进行时间序列数据的分析与预测时，我们可以采用以下几个步骤：1. 数据准备与导入：首先，我们需要将时间序列数据导入Excel中。
可以使用Excel的数据导入功能，将数据从外部文件或数据库中导入到Excel中，或者直接手动输入数据。
确保数据按照时间顺序排列，每个时间点对应一个数据值。
2. 数据可视化：在进行时间序列数据的分析与预测之前，我们可以先对数据进行可视化，以便更好地了解数据的特点和趋势。
Excel提供了丰富的图表功能，如折线图、柱状图、散点图等，可以直观地展示数据的变化趋势和周期性。
3. 趋势分析：趋势是时间序列数据中长期变化的总体方向。
在Excel中，我们可以使用趋势函数进行趋势分析。
常用的趋势函数有线性趋势函数（LINEST）、指数趋势函数（GROWTH）和多项式趋势函数（TREND）。
通过拟合趋势函数，我们可以得到趋势的方程式和相关系数，从而判断趋势的强度和方向。
4. 季节性分析：季节性是时间序列数据中周期性变化的一种形式。
在Excel中，我们可以使用季节性分解函数进行季节性分析。
常用的季节性分解函数有移动平均法（Moving Average）和指数平滑法（Exponential Smoothing）。
通过季节性分解，我们可以得到趋势、季节性和随机成分的值，从而更好地理解数据的周期性变化。
5. 预测模型建立：在进行时间序列数据的预测时，我们可以建立预测模型。
用Excel进行统计趋势预测分析
用Excel进行统计趋势预测分析在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。
预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel 中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。
下面介绍一下具体使用方法。
一、函数法1、简单平均法简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。
例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。
在c9中输入公式av erage（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。
图12、简单移动平均法简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。
仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额：一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。
3、加权移动平均法加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。
还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3) /6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。
4、指数平滑法指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。
仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为0.3，我们也可以用两种方法实现。
用该法预测销售额：一是在f4输入公式0.3＊b3＋0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。
Excel自动计算和预测趋势的技巧
Excel自动计算和预测趋势的技巧Excel是一款强大的电子表格软件，除了基本的数据处理和计算外，还具备一些高级的功能，如自动计算和预测趋势。
这些技巧可以极大地提高工作效率，因此在Excel的学习中是非常重要的。
一、Excel自动计算函数在Excel中，自动计算函数是最为常用的功能。
它可以快速地计算数据的平均值、总和、标准偏差、最大值、最小值等等，大大提高了处理数据的效率。
常见的自动计算函数有：SUM、AVERAGE、MAX、MIN、STDEV、COUNT等。
这些函数的使用非常简单，只需要在需要计算的单元格中输入函数名称和参数即可。
例如，要计算A1:A10单元格中的总和，只需要在一个空白单元格中输入“=SUM(A1:A10)”即可。
此外，Excel还内置了一些高级的自动计算函数，如VLOOKUP、HLOOKUP、IF、AND、OR等。
这些函数可以完成更加复杂的数据处理任务。
二、Excel趋势预测功能除了自动计算函数，Excel还具备强大的趋势预测功能。
趋势预测是指根据历史数据，预测未来的趋势和变化。
在Excel中，有多种方法可以进行趋势预测，如线性拟合、多项式拟合、指数拟合等。
1.线性拟合线性拟合是最为常见的趋势预测方法，它可以根据给定的数据集，计算出一条直线，来描述变量之间的趋势关系。
在Excel中，可以使用“数据分析”功能中的“回归”工具进行线性拟合。
具体操作如下：首先，选中需要进行趋势预测的数据集，在Excel菜单栏中找到“数据”>“数据分析”>“回归”：然后，在回归对话框中，选择要进行趋势预测的数据和预测变量：最后，点击“确定”即可得到拟合直线的方程和趋势预测结果：2.多项式拟合多项式拟合是一种比线性拟合更加复杂的趋势预测方法。
它可以根据给定的数据集，计算出一个多项式函数，来描述变量之间的趋势关系。
在Excel中，可以使用“趋势线”功能进行多项式拟合。
具体操作如下：首先，选中需要进行趋势预测的数据集，在Excel菜单栏中找到“图表工具”>“设计”>“添加图表元素”>“趋势线”>“更多趋势线选项”：然后，在趋势线对话框中，选择要进行趋势预测的数据和拟合类型：最后，点击“确定”即可得到趋势线的方程和趋势预测结果：3.指数拟合指数拟合是一种针对呈指数增长或下降趋势的数据进行趋势预测的方法。
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实例：季节指数模型
电视机销量观测值及其季度预测值
实例：季节指数模型
周期
年 1986 1987
纳税额(万元) 4.8 4.1 5.6 6 6.5 5.8 5.2 6.4 6.8 7.4 6 5.6 7.1 7.5 7.8 6.3 5.9 7.5 8 8.4
【例8】某工厂过去四 个5年的纳税情况如右 表所示，这些数据有 明显的季节性波动， 试建立一个季节指数 模型来预测下一个5年 的纳税情况 。
三、移动平均模型和指数平滑模型
汽油销量观测值及其移动平均预测值图形 移动平均跨度=5 30 销量观测值 25 19.80 20 15 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 周 13 移动平均预测值 MSE=4.11
三、移动平均模型和指数平滑模型
2. 指数平滑模型
（改进移动平均预测模型），将计算平均值时对 于不同时期观测值的权数设置得不同：近期的权 数较大，远期的权数较小
1 n 2 1 n MSE et (Yt Ft ) 2 n t 1 n t 1
第三步，评价模型准确性，确定最优模型参数
第四步，按要求进行预测
三、移动平均模型和指数平滑模型
适用于围绕一个稳定水平上下波动的时间序列。
1.移动平均模型
利用平均使各个时间点上的观测值中的随机因素互相抵消 掉，以获得关于稳定水平的预测 将包括当前时刻在内的N个时间点上的观测值的平均值作 为对于下一时刻的预测值（N应选择得使MSE极小化）
Yt Tt S t I t
其中，Tt表示趋势成分，St表示季节成分，It表示 不规则成分。由于不规则成分的不可预测，因此预 测值就可表示为趋势成分和季节成分的乘积。
六、季节指数模型
建立季节指数模型的一般步骤：
第一步，计算每一季（每季度，每月等等）的季节指数St 。 第二步，用时间序列的每一个观测值除以适当的季节指数， 消除季节影响。 第三步，为消除了季节影响的时间序列建立适当的趋势模型 并用这个模型进行预测。 第四步，用预测值乘以季节指数，计算出最终的带季节影响 的预测值。
Yt : 时间序列观测值
Ft : 时间序列预测值
Ft 1 Ft (Yt Ft )
Yt : 时间序列观测值
Ft : 时间序列预测值
实例：指数平滑模型
【例2】利用例1的数据在Excel工作表中建立一个 指数平滑预测模型来预测第13周的汽油销量。
汽油销量观测值及其指数平滑预测值 平滑常数=0.3 30 销量观测值 25 20.07 20 15 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 周 13 指数平滑预测值 MSE=6.95
一、 时间序列预测概述
3.时间序列成分
趋势成分：显示一个时间序列在较长时期的变化趋势 季节成分：反映时间序列在一年中有规律的变化 循环成分：反映时间序列在超过一年的时间内有规律的变化 不规则成分：不能归因于上述三种成分的时间序列的变化
130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 1 2 3 4 5 6 7
数据预测分析专题之一 ——时间序列预测
管理科学与工程学院 隋莉萍
数据预测分析的两个主要方面：
时间序列预测 回归分析预测
内容简介
时间序列的概念和组成 时间序列预测的步骤 衡量预测准确性的指标 移动平均模型和指数平滑模型 趋势预测模型 季节指数模型
一、 时间序列预测概述
1.时间序列 时间序列就是一个变量在一定时间段内不同时间点 上观测值的集合 。这些观测值是按时间顺序排列 的，时间点之间的间隔是相等的。可以是年、季 度、月、周、日或其它时间段。 常见的时间序列有：按年、季度、月、周、日统计 的商品销量、销售额或库存量，按年统计的一个 省市或国家的国民生产总值、人口出生率等。
实例：
使用控件求解最优跨度和最优平滑指数
【例4/例5】利用例1的数据在Excel工作表中建立 一个利用函数和控件来控制移动跨度、平滑指数 的移动平均模型和指数平滑预测模型来预测第13 周的汽油销量。
试探索共有几种利用MSE求最优跨度和平滑系数的途径？
四、趋势预测模型
对于含有线性趋势成分的时间序列，可以将预测 变量在每一个时期的值和其对应时期之间的线性 依赖关系表示为：
实例：季节指数模型
【例7】某工厂过去4年的空调机销量如下表所示，这
些数据有明显的季节性波动，试建立一个季节指数模 型来预测第5年每个季度的空调机销量 。
四年内每季度的电视机销量表
年 季度 销量（千台） 1 1 4.8 2 4.1 3 6 4 6.5 2 1 5.8 2 5.2 3 6.8 4 7.4 年 季度 销量（千台） 3 1 6 2 5.6 3 7.5 4 7.8 4 1 6.3 2 5.9 3 8 4 8.4
48
51 52 58 55
月份8
月份9 月份10 月份11 月份12
67
72 68 72 69
月份14
月份15 月份16 月份17 月份18
82
80 85 94 89
月份20
月份21 月份22 月份23 月份24
100
100 105 110 111
六、季节指数模型
对于既含有线性趋势成分又含有季节成分的时间序 列，须对其成分进行分解，这种分解建立在以下乘 法模型的基础上：
产品名称 求和项:销售金额 年 1996年
（全部）
1997年
订购日期 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月
汇总 27861.89496 25485.27499 26381.39999 37515.72491 45600.04494 45239.62997 61258.06993 38483.63494 38547.21997 53032.95243 53781.28993 36362.80245 51020.85745 47287.66995 55629.24246
Northwind Traders公司月销售额观测值及其直线趋势预测值 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 观测值 预测值 103372.60 96458.88 99915.74
1996年7月
1996年9月
1997年1月
1997年3月
1997年5月
10
4
5
6
7
8
9
第1年1季度 第1年2季度 第1年3季度 第1年4季度 第2年1季度 第2年2季度 第2年3季度 第2年4季度 第3年1季度 第3年2季度 第3年3季度 第3年4季度 第4年1季度 第4年2季度 第4年3季度 第4年4季度 第5年1季度 第5年2季度 第5年3季度 第5年4季度
7.09 6.49 8.63 9.19
105 100 95 90 85 80 75 70 65 月 60 1 3 5 8 9 10 11 12 7
170 160 150 140 130 120 110 100 90
100 80
销售额
第一年 第二年
销量
销量
销量
60 40 20
月
7
9 11 13 15 17 19 21 23 5 1 3
月 1 232 3 9 11 13 15 17 19 21
1997年7月
1997年9月
1998年1月
1998年3月
1998年5月
1996年11月
1997年11月
1998年7月
五、Holt模型
Lt X t (1 )( Lt 1 Tt 1 )
Tt ( Lt Lt 1 )(1 )Tt 1
Yt 1 Lt Tt
利用规划求解工具 求解预测值的四种方法：
ˆ 利用线性趋势方程 Y a bX 直接计算 利用Excel内建函数TREND() 利用Excel内建函数FORECAST() 用特殊方法拖动观测值所在范围
实例：趋势预测模型
【例3】针对Northwind Traders公司月销售额时 间序列，建立趋势预测模型，并预测该公司未来3 个月的销售额。
Ft 1 1 N
Y
i 1
N
t i 1
实例：移动平均模型
【例1】某汽油批发商在过去12周内汽油的销售 19 23 18 20 周 7 8 9 10 11 12 销量（千加仑） 22 18 22 20 17 22
试在Excel工作表中建立一个移动平均预测模型来预测 第13周的汽油销量。
0
月 4 5 6 7 8 9 10 11 12
无趋势
线性趋势
非线性趋势
季节成分
二、时间序列的预测步骤
第一步，确定时间序列的类型
即分析时间序列的组成成分（趋势成分/季节成分/循环成分）。
第二步，选择合适的方法建立预测模型
如果时间序列没有趋势和季节成分，可选择移动平均或指数平滑法 如果时间序列含有趋势成分，可选择趋势预测法 如果时间序列含有季节成分，可选择季节指数法
Ft 1 Yt (1 )Yt 1 (1 ) 2 Yt 2
Ft 1 Yt (1 ) Ft Ft 1 Ft (Yt Ft )
三、移动平均模型和指数平滑模型
指数平滑的叠代算法
Ft 1 Yt (1 ) Ft
实例：Holt预测模型