如何在 Excel 中使用 AI 函数进行预测分析

如果你整天都在和电子表格打交道，却感觉自己只是略知皮毛，那么 Excel 中用于预测分析的 AI 函数 它们正是你一直在等待的。你无需…… 数据科学家 预测销售情况、检测异常情况或自动生成报告：借助合适的工具，Excel 可以成为真正的高级分析引擎。

好消息是，Excel 中已经内置了许多此类功能，或者只需点击几下即可集成。 诸如 FORECAST.ETS 和 FORECAST.ETS.STAT 之类的函数从 Power Query 和 Power Pivot 到基于 AI 的插件以及与 Power BI 或云服务的连接，如今任何中小企业都可以在不放弃传统电子表格的情况下构建强大的预测模型。

人工智能为Excel中的预测分析带来了什么？

的整合 Excel中的人工智能 数据分析的方式已经发生了改变：它不再仅仅是添加数据、筛选数据和创建数据透视表，而是能够进行预测、解释数据模式，并在无需编程的情况下自动执行繁琐的任务。这使得企业和专业人士能够基于可靠的统计数据更快地做出决策。

在 Microsoft 365 生态系统中，诸如以下工具： 副驾驶、创意（洞察）和人工智能插件 它们能理解自然语言指令，为你生成复杂的公式，清理数据，推荐合适的图表，甚至还能撰写数据概要。同时，Excel 还依靠比传统趋势函数更复杂的算法来增强其预测能力。

除了微软之外，越来越多的外部服务和解决方案也提供了支持。 利用人工智能进行管理 允许 将电子表格与机器学习模型连接起来实现 ETL 流程自动化，训练预测模型，并通过 API 将其公开，以便 Excel 可以使用结果。所有这些操作都无需离开熟悉的电子表格环境，大大降低了入门门槛。

结果是，Excel 从一款高级办公工具变成了一款 分析和预测建模平台它通过几个精心设计的步骤，即可用于对客户进行评分、估计未来需求、预测客户流失、优化库存或设置异常预警。

这种熟悉感和强大力量的结合，对许多球队来说更有意义。 利用人工智能扩展Excel功能 这将把他们所有的运营迁移到纯粹的数据科学平台，而这些平台对于非技术人员来说实施和采用起来要复杂得多。

用于预测的基于人工智能的Excel函数

这种方法的优势之一是 Excel 内置的预测函数这使得我们可以用相对简单的方式根据历史数据来估计未来值，特别是当数据遵循时间序列时。

功能 预测.ETS 在预测分析领域，它是核心角色。它使用指数平滑模型来预测未来数据，同时考虑季节性和趋势。其典型语法如下：

=FORECAST.ETS(objetivo, valores_históricos, intervalos_de_tiempo)

在这个公式中， 客观论证 代表我们想要进行预测的时期（例如，下一年的某个特定月份）， 历史值 是过去的数据序列（每月销售额、每日访问量等）和 时间间隔 它们表示周期（每日、每月、每季度，具体取决于记录的组织方式）。

此功能在使用时特别有用 季节性销售模式或需求周期这是因为该算法会估算这些行为随时间推移的重复频率，并将其预测到未来。与更基本的线性预测相比，它通常能提供更接近实际情况的结果。

然而，做出预测并不意味着它就完美无缺。这就涉及到其他因素了。 FORECAST.ETS.STAT，该函数旨在评估使用 FORECAST.ETS 生成的预测的质量，并提供关键统计指标。

访问此函数最常见的方法是这样的：

=FORECAST.ETS.STAT(valores_históricos, tipo_estadística)

使用参数 统计类型 我们可以获得诸如标准差、平均绝对误差或可靠性指数之类的指标。有了这些指标，我们就可以…… 评估模型是否与数据拟合良好。如果噪声过大，或者某些观测值作为异常值扭曲了预测结果。

解读这些指标可以帮助我们改进模型：我们可以检查源数据的质量，剔除异常值，调整使用的时间窗口，甚至可以将 FORECAST.ETS 与 Excel 之外的其他统计技术结合起来，比较结果，从而得出更可靠的预测。

异常值检测和预测可靠性

任何严肃的预测分析都必须考虑 如果数值与趋势出现显著偏差，会发生什么情况？FORECAST.ETS.STAT 在目前阶段至关重要，因为它的统计数据有助于识别潜在的异常情况。

例如，误差均值的标准差非常高可能表明： 有时会出现一些完全反常的行为。这可能是由于特定活动、后勤故障、监管变化或不可重复事件造成的。识别这些因素至关重要，以避免在未来的预测中高估这些特殊数据点。

此外，该函数提供的置信度指数允许您分配一个 每个预测的可信度数值如果预测的置信度较低，则值得将其与其他方法结合起来：保守情景、替代模型，或直接审查业务层面正在发生的事情。

利用这类统计指标，可以更轻松地建立自动阈值。 对异常偏差发出警报这在欺诈检测、账单错误、能源消耗极端波动或客户行为突然变化等情况下尤其有用。

实际上，这些功能允许非统计学专业的用户在具备一定理解能力的情况下， 区分模型何时表现良好 当需要重新思考方法、清理数据，甚至需要依靠数据专家来审查模型设计时。

使用 Power Query 和 Power Pivot 的机器学习模型

尽管Excel并不打算与纯粹的机器学习平台竞争，但通过结合 Power Query 和 Power Pivot 您可以在电子表格中直接构建功能强大的预测和高级分析模型。

Power Query 作为 Excel 和 Power BI 中的集成 ETL 引擎，可以处理…… 从多个数据源提取、转换和加载数据数据库、CSV 文件、云服务，甚至是网页。其分步式界面让您无需编写任何代码即可轻松清理、筛选、合并和建模大量信息。

最常见的变换之一是 消除重复项、纠正错误和规范格式它还允许您创建计算列、按类别分组、透视和取消透视表，或规范化字段，使它们在同一尺度上工作，这对于我们稍后要输入预测模型至关重要。

另一方面，Power Pivot 则专注于…… 创建关系数据模型和高级计算它允许您将大量信息导入数据模型，定义表之间的关系，创建 DAX 度量值，并构建复杂的分析结构，然后可以对这些结构应用预测分析。

在 Excel 中构建基本机器学习模型的典型工作流程通常包括三个步骤：首先， 使用 Power Query 导入和清理数据 首先，从相关来源获取信息；其次，在 Power Pivot 中构建关系模型和关键计算；第三，应用统计函数或与外部 AI 服务集成，生成关于该模型的预测。

尽管这些工具不能取代像 Python 或 R 这样的环境来进行大规模数据科学项目，但它们确实可以实现这一点。 业务团队构建合理的预测模型 例如，需求、客户流失率或信用风险——利用他们在 Excel 中已经设置的一切，而无需将流程迁移到其他平台。

在云端将 Excel 与 Power BI 和 AI 服务集成

当信息量增长或业务问题变得更加复杂时，这样做就很有意义了。 将 Excel 与 Power BI 结合使用 并结合部署在云端的AI服务，这种集成使得简单的分析能够扩展到可复现的流程和交互式仪表板。

Power BI 可以直接连接到 Excel 工作簿，导入使用 Power Pivot 创建的数据模型，并重用 Power Query 查询。此外，它还具备其他功能。 集成机器学习和高级可视化 它们有助于训练更复杂的模型，应用分类或分割算法，并将结果呈现在整个组织可访问的仪表板中。 产生报告.

在更高级的环境中，通常会使用以下方式公开 AI 模型 与 Excel 连接的 API 或加载项这样一来，模型可以在专用平台（例如 Azure 或 AWS 等云服务）上进行训练，然后 Excel 只需发送输入数据并检索计算出的预测结果即可。这使得前端操作可以保留在电子表格中，而复杂的逻辑则运行在云端。

为了将此集成投入生产环境，建议制定一系列清晰的步骤：使用数据清洗工具准备和规范化数据； 在代表性样本上训练机器学习模型将这些模型发布为服务，并通过 Power Query、脚本或自定义连接器连接到 Excel。云部署有助于实现可扩展性和持续维护。

在此背景下，诸如以下方面： 安全、审计和监管合规Excel、Power BI 和基于云的 AI 服务之间的数据流必须伴有适当的访问控制、活动日志和风险评估，尤其是在处理敏感数据（财务、健康、个人等）时。

用于 Excel 的 AI 加载项和工具

除了Excel的自带函数之外，还有一个完整的生态系统…… 专门用于电子表格的人工智能工具 这些工具既能辅助预测分析，又能实现日常任务的自动化。其中许多工具可以作为插件集成到 Excel 和 Google Sheets 中。

一些解决方案旨在 生成并解释复杂公式 使用自然语言，只需输入类似“当B列大于10时，求A列的总和”这样的语句，该工具就会返回可以直接粘贴的正确公式。这大大减少了记忆语法的时间，并最大限度地减少了错误。

其他选项则侧重于…… 智能数据可视化他们可以根据电子表格或 CSV 文件创建自定义图表、仪表盘模板，甚至是演示文稿。他们的目标是将原始数据转化为清晰的图表，用于报告、会议和快速决策，而无需花费数小时进行设计。

还有一些工具专注于…… 通过代码实现自动化它能根据简单的指令生成 VBA 或 Apps Script 脚本。这使得没有编程经验的用户也能提高 Excel 和 Google Sheets 的自动化程度，因为 AI 会编写代码框架，用户只需调整细节即可。

最后，相当一部分插件利用了类似 ChatGPT 的语言模型。 对大量文本或数值数据进行分类、清理和汇总使任何严肃的预测分析之前的数据准备工作更加易于管理。

在Excel中使用人工智能进行预测分析的优势

将人工智能融入Excel的主要优势在于： 它大大降低了所需的技术门槛。 进行复杂的分析。您无需掌握高级统计学知识或特定编程语言：许多复杂的任务都可以通过熟悉的函数、菜单和对话框来解决。

这导致了 提高工作速度人工智能可自动完成数据清理、公式生成、图表创建和报告生成等工作。团队无需再将时间浪费在重复性任务上，而是可以专注于解读结果并制定能够创造真正价值的业务决策。

另一个明显的优势是 发现模式和趋势的能力 乍一看，这些可能很容易被忽略。像 Excel 中的 Insights 或通过 Power BI 连接的机器学习模型之类的工具可以帮助检测客户群体、异常行为、复杂的季节性变化或变量之间的相关关系。

此外，许多此类解决方案都是为以下情况设计的： 实时协作这样一来，来自不同部门（财务、市场营销、运营、销售）的团队就可以更轻松地处理相同的数据，共享指标和仪表板，并使他们的决策与单一的“真理点”保持一致。

最后，Excel、Power BI 和云服务的结合使用可以构建 可复现且可扩展的流程最初手动创建的 Excel 文件可以演变成自动化的数据流，从而为更新后的仪表板提供数据，而无需每次都重新做一遍工作。

数据准备和质量方面的良好实践

然而，无论人工智能多么先进，结果都取决于…… 输入数据的质量在期望 Excel 中的任何预测模型都能创造奇迹之前，建议花时间好好准备、清理和整理初始信息。

第一步是 以连贯的方式整理表格通过清晰的标题、一致的数据类型，以及同一列中不混合不同格式的值，Power Query 和 AI 功能可以准确识别它们正在查看的数据。

其次，这一点至关重要。 删除重复项并处理异常值重复或极端的记录会扭曲 FORECAST.ETS 函数中使用的基本统计数据和指数平滑模型。在某些情况下，建议进行数据清理；而在其他情况下，则应将这些情况标记为需要单独分析。

在处理尺度差异很大的变量时（例如，以千欧元为单位的收入和百分比比率），这样做可能是明智的。 数据规范化或标准化 在将这些差异传递给对这些差异更敏感的模型之前，Power Query 提供了一些有用的转换功能。

最后，历史数据的选择必须回应以下问题： 真实商业环境选取过短的时间段可能会产生不稳定的模型；反之，如果纳入条件完全不同的阶段（市场、法规等发生根本性变化），而没有进行适当调整，则可能会使未来的预测产生偏差。

对模型和结果进行持续验证

在 Excel 中使用 AI 并不意味着我们可以盲目相信屏幕上显示的任何数字。建立一套流程至关重要： 定期验证模型及其预测结果将预估值与实际情况进行比较。

一种常见的做法是保留部分历史数据，作为 验证集 然后检查模型对这些案例的预测效果如何。在 Excel 中，可以通过计算平均误差、偏差以及其他指标（例如 FORECAST.ETS.STAT 等函数已提供的功能）来相对轻松地完成此操作。

另外，推荐 将结果与其他分析工具进行比较 如果数据可用，或者至少要用商业常识来审查数据：如果一个模型显示不切实际的高增长或没有明显原因的急剧下降，我们可能面临数据或模型设计问题。

此外，建议定期检查并调整 Power Query 和 Power Pivot 中应用的参数和转换。源数据质量、内部流程或市场的变化都可能导致这些调整。 一年前有效的方法现在可能已经无效了。如果不进行审查，模型就会累积误差。

这种持续验证过程有助于防止人工智能被视为一个绝对可靠的“黑箱”，而是…… 这是一个功能强大的工具，但需要监督使用。尤其是当取决于此的决策具有重大的经济影响时。

Excel中预测性人工智能的常见应用案例

在实践中，Excel 的人工智能功能正被应用于 日常业务中非常具体的问题这与抽象理论相去甚远。一些最常见的案例很好地说明了这些函数的潜力。

其中最普遍的一种是 销售和需求预测根据历史序列，FORECAST.ETS 和集成到 Power BI 中的模型可以帮助估算每个时期将售出多少单位，哪些产品具有更大的季节性，或者哪些客户群体带来更多的未来收入。

在客户领域，构建模型是很常见的做法。 评分和流失分析识别客户流失模式，并生成流失概率指标。这些结果以 Excel 表格的形式呈现，并与客户留存活动或市场细分进行交叉验证。

另一种广泛应用是 库存优化通过结合销售数据、补货时间和存储容量，可以确定最佳库存水平，并在预测出现缺货或库存过剩时触发自动警报。

在财务层面，许多公司使用带有人工智能的Excel来…… 自动生成报告、检测会计异常情况并预测场景 财务报表、资产负债表或损益表，依靠预测功能和高级可视化，然后将它们共享到 Power BI 中。

在所有这些情况下，关键在于最终用户可以继续在熟悉的 Excel 环境中工作，而算法和基础架构的复杂性则由集成的 AI 或连接的外部服务来处理。

简而言之，结合 精通人工智能和预测分析 它能让您充分利用大多数专业人士已经掌握的工具，增加预测、自动化和模式检测功能，当与高质量数据和适当的验证结合使用时，就能成为非常切实的竞争优势。