做出預測、預測（至少是近似地！）未來事件進程的能力是任何現代企業不可或缺的重要組成部分。 當然，這是一門獨立的、非常複雜的科學，有很多方法和途徑，但通常簡單的技術足以對情況進行粗略的日常評估。 其中之一是函數 預測 （預報），它可以計算線性趨勢的預測。
這個函數的操作原理很簡單：我們假設初始數據可以用經典的線性方程 y=kx+b 用某條直線進行插值（平滑）：
通過構建這條直線並將其向右延伸到已知時間範圍之外，我們可以獲得所需的預測。
為了構建這條直線，Excel 使用了眾所周知的 最小二乘法. 簡而言之，該方法的本質是選擇趨勢線的斜率和位置，使源數據與構建的趨勢線的平方偏差之和最小，即趨勢線對實際數據進行平滑處理。最好的方法。
Excel 可以很容易的在圖表上右擊行建立趨勢線——添加趨勢線（Add Trendline），但通常對於計算我們不需要線，而是預測的數值與它相對應。 在這裡，只是，它們是由函數計算的 預測 （預報）.
函數語法如下
=預測（X; 已知值_Y; 已知_X 值)
哪裡
- Х – 我們做出預測的時間點
- 已知值_Y — 我們已知的因變量（利潤）的值
- 已知_X 值 – 我們已知的自變量的值（日期或週期數）
- 使用 Solver 插件優化業務模型
- 選擇條款以獲得所需數量