"تعريف دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY في الإكسيل

تعد دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY إحدى دوال التنبؤ التابعة لبرنامج إكسيل، بحيث يمكن استخدام دالات الـFORECAST في إنشاء توقعات أسية أو خطية لمجموعة من البيانات والتواريخ، ولذلك تستخدم هذه الدالات في توقع قيم المبيعات والميزانيات والتدفقات النقدية وأسعار الأسهم وما إلى ذلك، أما بالنسبة لدالة الـFORECAST ETS SEASONALITY فهي متوفرة في إصدار إكسيل لعام 2016 ولعام 2019 وفي Office 365، حيث تقوم هذه الدالة بحساب طول النمط المتكرر لمخطط زمني محدد، أي أنها تحدد طول الموسم الواحد، وتستخدم هذه الدالة نفس الخوارزمية التي تستخدمها دالة الـFORECAST.ETS للكشف عن الموسمية، ولذلك يمكن استخدام دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY بعد دالة الـFORECAST.ETS لتحديد أي موسمية تلقائية تم استخدامها في هذه الدالة.

كيفية استخدام دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY في الإكسيل

تقوم دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY بالكشف عن طول النمط التكراري في سلسلة زمنية محددة عن طريق إدخال مجموعة البيانات القديمة ""values"" المراد التنبؤ بما يليها، بالإضافة إلى نطاق البيانات الذي يمثل التواريخ ""timeline"" المقابلة للبيانات المدخلة، ومن الممكن أيضًا تزويد صيغة هذه الدالة بمدخلين اختياريين؛ يعبر الأول عن خيار إكمال البيانات ""data_completion"" المفقودة من عدمه، بينما يعبر الثاني عن طريقة تجميع البيانات ""aggregation"" ذات الطابع الزمني نفسه، بحيث تتبع دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY الصيغة الآتية:

([FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion], [aggregation=

تحتاج هذه الدالة إلى عدد معقول من البيانات حتى تستطيع تحديد نمط موسمي للبيانات، فكلما زاد عدد البيانات كلما كانت النتيجة أكثر دقة، ولكن إذا لم تستطع هذه الدالة اكتشاف أي نمط فإنها سترجع القيمة صفر، كما أن هنالك بعض الأمور الواجب مراعاتها عند إدراج مدخلات صيغة هذه الدالة وهي كالآتي:


 
""Timeline"": يجب أن يكون عدد بياناته مساوية لعدد بيانات""values""، كما يجب أن تكون هذه البيانات متسقة ولها نمط معين، ولكن من الجدير بالذكر أن هذه الدالة تسمح بنقص مقداره 30% من البيانات يتم التعامل معه من قبل المدخل ""data_completion""، بينما يقوم المدخل ""aggregation"" بالتعامل مع البيانات ذات التواريخ المكررة.
""Data_completion"": يتم تحديد القيمة صفر لهذا المدخل إذا أريد تعيين القيمة صفر للبيانات المفقودة، بينما يتم تحديد القيمة 1 أو حجب المدخل بأكمله إذا أريد تعيين متوسط القيم المجاورة للبيانات المفقودة.
""Aggregation"": يتم إدخال القيمة 1 أو حجب المدخل بأكمله إذا أريد استخدام دالة المتوسط الحسابي في تجميع للقيم المكررة، العدد 2 لدالة الـCount، العدد 3 لدالة الـCounta، العدد 4 لدالة الـMax، العدد 5 لدالة الوسيط، العدد 6 لدالة الـMin، والعدد 7 لدالة الـSum.
أمثلة عملية على استخدام دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY في الإكسيل

تظهر الأخطاء عند استخدام دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY لعدد من الأسباب، حيث يحدث الخطأ ""#N/A"" إذا كانت عدد بيانات المدخلين الأولين غير متساوية، ويحدث الخطأ ""#VALUE!"" إذا تم تعيين قيمة غير رقمية للمدخلين الأخيرين، بينما يحدث الخطأ ""#NUM!"" إذا لم تستطع الدالة التعرف على نسق ترتيب التاريخ، أو إذا كانت قيمة المدخل الثالث لا تساوي 0 أو 1، إو إذا كانت قيمة المدخل الرابع ليست أحد الأعداد الصحيحة التي تتراوح بين 1 و7، وفي ما يأتي أمثلة عملية على استخدام دالة الـFORECAST ETS SEASONALITY بالطريقة الصحيحة:

إذا كانت التواريخ الشهرية {Apr-2017, Mar-2017, Feb-2017,.......,Mar-2015, Feb-2015, Jan-2015} مدخلة في الخلايا A29-A2، وكانت قيم الأرباح المقابلة لهذه التواريخ {879 ,1259 ,1230 ,1471 ,1638 ,1371 ,1562 ,1526 ,1125 ,1340 ,830 ,726 ,917 ,1028 ,1449 ,1225 ,1437 ,1637 ,1345 ,1148 ,1075 ,928 ,852 ,752 ,989 ,1304 ,1192 ,1265} مدخلة في الخلايا B29-B2، يمكن إيجاد طول النمط الموسمي باستخدام الصيغة الآتية بحيث سيكون الناتج (11) مع أن المتوقع ظهور النتيجة 12 (الموسم سنوي) إذا كان عدد البيانات المدخلة أكثر:

(FORECAST.ETS.SEASONALITY( B2:B29, A2:A29=

إذا كانت التواريخ اليومية {Mar-10, Mar-9, Mar-8,.....,Feb-20, Feb-19, Feb-18} مدخلة في الخلايا A22-A2، وكانت القيم المقابلة لهذه التواريخ {118488 ,140502 ,141652 ,144538 ,122812 ,42171 ,40437 ,133362 ,147998 ,148258 ,147562 ,134396 ,47386 ,44434 ,141173, 152409 ,157249 ,154527 ,130636 ,45896 ,43801} مدخلة في الخلايا B22-B2، يمكن إيجاد طول النمط الموسمي باستخدام الصيغة الآتية بحيث سيكون الناتج (6):

(FORECAST.ETS.SEASONALITY( B2:B22, A2:A22=

"