Прогнозирование в Excel: как построить тренд и сделать точную оценку

Хотите предсказать, как будут меняться продажи или расходы в будущем? Эта статья станет вашим гидом в мире прогнозирования. Разложим все по полочкам: что такое сезонность, как работает построение тренда в Excel, как с помощью простых и сложных методов превратить гору разрозненных данных в четкий прогноз. 

Зачем нужно прогнозирование в работе с данными

Представьте менеджера по закупкам в строительной компании. У него есть данные о расходе цемента за последние три года. Нужно заказать материалы на новый крупный объект. Просто взять средний расход с прошлых проектов? Но если зимой расход падал из-за морозов, а весной резко рос, то такой усредненный подход приведет либо к заморозке денег в излишках, либо к дорогостоящим простоям из-за нехватки материала.

Суть прогнозирования — выявлять системные закономерности в исторических данных, чтобы принимать точные решения о будущем.

Это нужно, чтобы:

• Превратить реакцию в планирование. 

• Отделить случайное от закономерного. 

• Ставить реалистичные KPI. 

• Быстро оценивать риски и возможности (сценарный анализ). 

• Говорить с руководством на языке обоснованных расчетов. 

Важно

Прогнозирование — следующий логический шаг после аналитики. Если отчет говорит, что было, то прогноз показывает, что, вероятно, будет, и дает вам время и данные, чтобы к этому подготовиться.

Подготовка данных — основа всего

Можно использовать самый совершенный алгоритм, но если взять некачественные данные, результат окажется либо бесполезным, либо вредным. Правильная подготовка — 80% успеха. 

Как правильно организовать данные в таблице

• Порядок 

Информация должна быть упорядочена по времени, например, от самых старых значений к самым новым. Это важно для анализа тренда, так как Excel анализирует сведения на основе их последовательности.

В столбцах должен быть только один тип данных: например, в одном столбце — даты или месяцы, в другом — значения (продажи, количество клиентов и т. д.).

• Формат времени

Если это ежедневные данные, убедитесь, что в столбце с датами действительно формат дата. Для этого можно использовать стандартный формат Excel (например, дд.мм.гггг или мм/дд/гггг).

Если месячные или годовые — используйте формат текста. Например, «Январь 2026» или «2026».

• Отсутствие пропусков

Если есть пропущенные значения, их нужно либо заполнить, либо удалить. Если пропуски регулярны, можно использовать среднее значение или линейную интерполяцию для заполнения.

• Выравнивание по времени

Если прогнозируемое значение зависит от конкретной временной единицы (например, недели или месяца), убедитесь, что данные представлены по одному и тому же интервалу (ежедневно, ежемесячно и т. д.).

• Дополнение

Если есть дополнительные факторы, влияющие на данные (например, праздники или акции), они могут быть добавлены в отдельные столбцы. Например, столбец «Праздник», где указывается 1, если это праздничный день, и 0 — если обычный.

Если вы хотите системно освоить Excel и Google Sheets, разобраться в базовых функциях и вместе с экспертом научиться применять новые знания на практике, пройдите короткий курс «Excel и Google Таблицы». Видеоуроки здесь длятся от 5 до 15 минут, поэтому обучение легко встроить в повседневную жизнь.

Метод 1. Простой линейный тренд

Самый фундаментальный и интуитивно понятный метод прогнозирования. Он основан на простой идее: если ваши данные в прошлом менялись более-менее равномерно, то в будущем эта тенденция, скорее всего, сохранится. Визуально это прямая линия, которая помогает быстро понять общую тенденцию и динамику.

Когда использовать

Линейный тренд применим в следующих случаях:

• Равномерный рост или падение

Например, увеличение продаж на определенный процент каждый месяц или снижение расходов.

• Отсутствие сезонности

Например, постоянные расходы, фиксированные выплаты или долгосрочные тенденции.

Предполагается, что изменение величины происходит по постоянной скорости, т.е. каждый следующий период увеличивает или уменьшает значение на одну и ту же величину. Если ваши данные поддаются такому подходу, линейный тренд будет самым простым и быстрым решением для прогнозирования.

Метод НЕ подходит, если:

• На графике есть явные сезонные пики и спады. Например, продажи мороженого или новогодних товаров.
• Рост экспоненциальный, т.е. резко взлетает вверх, как кривая популярности вирусного приложения.
• Данные хаотичны и не показывают явной направленной тенденции.

Практический пример: прогноз постоянных расходов

Допустим, вы IT-директор, и ваш ежемесячный счет за облачные сервисы (например, Yandex Cloud или аналоги) медленно, но верно растет из-за увеличения объемов данных и пользователей. Нужно спрогнозировать расходы на 2026 год для формирования бюджета.

Шаг 1. Визуализируем и добавляем линию тренда.

1. Выделите оба столбца с данными.
2. На вкладке «Вставка» нажмите «Рекомендуемые диаграммы» — «График».
3. Щелкните правой кнопкой мыши по любой точке данных на графике и выберите «Добавить линию тренда».
4. В открывшейся панели справа убедитесь, что выбран тип «Линейная».

Важно! Поставьте галочки:

• «Показать уравнение на диаграмме»
• «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)»

Шаг 2. Анализируем результат.

На графике появится прямая, продолжающая вашу динамику. Уравнение будет выглядеть примерно так:

y = 558.5x + 29 450

Где:

• y — это прогнозируемые затраты.
• x — это порядковый номер периода (1 для Янв 2024, 2 для Фев 2024 и т.д.).
• 558.5 — это наклон тренда. Он показывает, что в среднем каждый месяц наши затраты увеличиваются на ~559 рублей.
• 29 450 — это условная начальная точка.

Величина R² (коэффициент детерминации) говорит о том, насколько хорошо линия описывает фактические данные. Чем ближе значение к 1 (или к 100%), тем надежнее тренд. В нашем случае R² будет близок к 0.99 — отличный показатель, означающий, что рост действительно очень близок к линейному. В примере мы нашли его визуально, поставив галочку на линейном графике в Excel.

Шаг 3. Делаем прогноз вручную с помощью формулы.

Для составления бюджета удобнее иметь цифры в таблице.

1. Продолжаем столбец «Месяц» на 2026 год (Янв 2026, Фев 2026…).
2. В ячейку с прогнозом на Январь 2026 вводим формулу, основанную на уравнении тренда. Нам нужен x для Янв 2026. Если Янв 2024 был 1, то Янв 2026 — это 25-й по счету период (прошло 2 полных года).
3. Используем формулу: =558.5 * 25 + 29 450. Результат: ~43 913 ₽.
4. Аналогично считаем для Февраля 2026 (x=26): =558.5 * 26 + 29450 = ~44 471 ₽.
5. Продолжаем для остальных месяцев 2026 года.

В итоге вы получили обоснованный бюджет на облачную инфраструктуру на 2026 год. Теперь можно планировать финансирование, понимая, что при сохранении текущей динамики ежемесячный рост составит около 559 рублей, а к концу года счет приблизится к 50 000 рублей в месяц. Это позволяет заранее заложить рост затрат в финансовый план и обсудить с командой возможности оптимизации расходов.

Метод 2. Прогноз с учетом сезонности

Большинство бизнес-процессов живет не по прямой линии, а по ритму: летние спады и зимние пики, будничный минимум и выходной максимум, предновогодний ажиотаж и январское затишье. 

Сезонность — это повторяющиеся, предсказуемые колебания данных с фиксированной периодичностью (год, квартал, месяц, неделя).

Этот метод учит не просто продлевать тренд, а следовать естественному циклу вашего бизнеса.

Как определить сезонность

• Визуальный анализ

Начните с построения графика. Если данные имеют сезонный характер, то будут четко видны пики и спады в определенные периоды времени. Например, новогодние продажи, спад в январе, подъем к 23 Февраля и 8 Марта.

• Разделение на сезоны

Определите, какие периоды времени могут быть связаны с сезонностью. Это может быть связано с погодными условиями, праздниками, школьными каникулами или другими факторами, которые повторяются из года в год.

• Использование функций Excel

Можно использовать инструмент «Лист прогноза» или функцию ПРЕДСКАЗ.ETS, чтобы автоматически учитывать сезонность в ваших данных. Эти функции автоматически определят сезонные колебания и добавят их в прогноз.

• Расчет сезонных коэффициентов

Для более точного прогноза можно рассчитать сезонные коэффициенты, которые показывают, как сильно изменяются данные в зависимости от сезона. Например, если ваши продажи в декабре всегда в два раза выше, чем в среднем месяце года, это поможет учесть сезонный эффект при расчете.

Практический пример: прогноз продаж с сезонными пиками

Представим, что интернет-магазин товаров для дома планирует закупки и маркетинговый бюджет на 2026 год. Необходимо спрогнозировать помесячные продажи обогревателей, учитывая яркую осенне-зимнюю сезонность.

Шаг 1. Подготовка единого временного ряда.

Преобразуем таблицу в формат, понятный Excel для прогноза: два столбца — Дата и Значение.

1. Создайте новый лист или область.
2. В столбец А введите даты, начиная с 01.01.2023 и заканчивая 01.12.2025, с шагом в один месяц. Используйте автозаполнение.
3. В столбец В напротив каждой даты введите соответствующие значения продаж из таблицы выше.

Получится так.

Шаг 2. Используем «Лист прогноза» — главный автоматический инструмент для работы с сезонностью.

1. Выделите оба подготовленных столбца с данными.

2. Перейдите на вкладку «Данные» → нажмите кнопку «Лист прогноза».

3. Откроется диалоговое окно. Укажите:

• Дата окончания прогноза: выберите «Декабрь 2026».
• Сезонность: Оставьте «Обнаруживать автоматически». Excel проанализирует данные и определит длину цикла (в нашем случае — 12 месяцев).
• Убедитесь, что флажок «Доверительный интервал» активирован (он позволяет видеть диапазон возможных отклонений).

4. Нажмите «Создать».

Шаг 3. Анализируем результат.

Excel создаст новый лист с двумя ключевыми элементами.

1. Визуальный прогноз: график, где синие точки и линия — это исторические данные (2023-2025), а оранжевая линия с затененной областью — это прогноз на 2026 год с доверительным интервалом.
2. Таблица прогноза: правая часть листа содержит таблицу с тремя столбцами:
   • Дата (помесячно на 2026 год)
   • Прогнозируемое значение
   • Нижняя и Верхняя граница доверительного интервала (например, с вероятностью 95%).

Что мы видим на прогнозе на 2026 год:

• Общий тренд — устойчивый рост. Линия прогноза продолжает полого подниматься, что соответствует ежегодному увеличению базы клиентов.
• Четкая сезонная волна — прогноз точно повторяет исторический паттерн: летние месяцы близки к нулю, резкий взлет в сентябре, абсолютный пик в октябре, затем спад.
• Конкретные прогнозные цифры (примерные, основанные на модели):
  • Июль 2026: ~13-18 штук (летний минимум).
  • Сентябрь 2026: ~290-310 штук (начало сезона, ключевой момент для старта маркетинга).
  • Октябрь 2026: ~550-580 штук (месяц максимального спроса).
  • Декабрь 2026: ~200-215 штук.

Использование «Листа прогноза» для данных с сезонностью превращает хаотичные на первый взгляд цифры в понятный план действий. Вы перестаете реагировать на ажиотаж и начинаете им управлять, заранее готовя все бизнес-процессы к пиковым нагрузкам. Прогноз на 2026 год, сделанный в конце 2025-го, дает вам целый год для спокойной и эффективной подготовки.

Метод 3. Продвинутые функции для аналитиков

Продвинутые функции позволяют встраивать прогноз прямо в отчеты и дашборды, гибко управлять параметрами и работать с самыми сложными данными, где есть и тренд, и несколько сезонных циклов, и даже влияние праздников.

Если вам нужен не просто разовый прогноз, а прогностическая модель как часть автоматизированного бизнес-процесса, этот метод для вас.

Функция ПРЕДСКАЗ.ETS для сложных данных

ПРЕДСКАЗ.ETS (или FORECAST.ETS в англоязычной версии) — это самая мощная встроенная прогнозная функция Excel, работающая на алгоритме Exponential Smoothing (ETS), то есть экспоненциального сглаживания тройного действия. Она автоматически выявляет и учитывает три компонента.

1. Тренд (Trend) — общую тенденцию (рост, спад, стабильность).
2. Сезонность (Seasonality) — повторяющиеся циклы.
3. Уровень (Level) — базовое значение ряда.

Ее главные преимущества:

• Работает с пропусками. В отличие от простого линейного тренда, она умеет обрабатывать до 30% пропущенных данных.
• Обнаруживает сезонность автоматически (или позволяет указать длину сезонного цикла вручную).
• Гибкая настройка. Можно задавать параметры сглаживания для каждого из трех компонентов.
• Возвращает не только значение, но и доверительный интервал.

Синтаксис
=ПРЕДСКАЗ.ETS(целевая_дата; значения; линия_времени; [сезонность]; [прогноз_заполнения]; [агрегирование])

Допустим, у нас есть помесячные данные по выручке с пропусками за июль 2024 года. Нужно спрогнозировать значение на июнь 2026.

Формула в ячейке прогноза:
=ПРЕДСКАЗ.ETS(ДАТА(2026;6;1); $B$2:$B$25; $A$2:$A$25)

• ДАТА(2026;6;1) — целевая дата для прогноза (1 июня 2026).
• $B$2:$B$25 — диапазон исторических значений (выручка).
• $A$2:$A$25 — диапазон соответствующих дат (линия времени).

Функция проанализирует историю, учтет пропуск, определит сезонность (12 месяцев) и вернет одно число — прогноз на июнь 2026 года.

Сравнение методов: какая функция для каких данных

Простой алгоритм выбора

• Если вам нужен быстрый, красивый и готовый результат для презентации → используйте «Лист прогноза».

• Если вы аналитик и вам нужно встроить прогноз в свою модель или отчет → используйте ПРЕДСКАЗ.ETS.

• Если ваши данные идеально линейны и без циклов → можете использовать линейный график

Как проверить точность прогноза

Точность прогноза — это не абсолютная истина, а мера его потенциальной полезности. Даже самый совершенный прогноз на 100% не сбудется, но он должен давать реалистичный диапазон и помогать принимать лучшие решения.

Использование реальных данных для проверки

Самый простой способ проверить точность прогноза — это сравнить его с реальными данными за тот же период. Например, если вы прогнозировали продажи на следующий месяц, посмотрите, как они соотнеслись с фактическими продажами. Разница между прогнозом и реальными данными покажет, насколько точен ваш метод.

• Метод 1. Отклонение от прогноза — Посчитайте разницу между прогнозируемым и фактическим значением. Чем меньше эта разница, тем более точным был ваш прогноз.
• Метод 2:. Среднее абсолютное отклонение (MAE) — Этот показатель помогает понять, на сколько в среднем ошибается модель. Он вычисляется как среднее значение абсолютных отклонений между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Коэффициент детерминации (R²)
Коэффициент детерминации (R²) измеряет, насколько хорошо ваша модель объясняет изменения в данных. R² варьируется от 0 до 1:

• R² близкий к 1 говорит о том, что модель хорошо описывает данные.
• R² близкий к 0 указывает на то, что модель плохо справляется с прогнозированием.

В Excel коэффициент R² можно получить через анализ регрессии или с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН, которая возвращает это значение в качестве дополнительной метрики.

Ошибка прогноза

Также можно использовать более сложные метрики для проверки точности, такие как:

• Среднеквадратичная ошибка (RMSE) — измеряет среднюю величину ошибки прогноза в тех же единицах измерения, что и данные.
• Относительная ошибка (MAPE) — помогает оценить, насколько ошибка прогноза соотносится с реальными значениями в процентном выражении. Это особенно полезно, если данные имеют большие колебания.

Кросс-проверка

Для более сложных прогнозов можно использовать метод кросс-проверки. Это означает разделение данных на несколько частей (например, на 3 или 5 частей) и проведение прогноза на каждой из них. После этого можно сравнить результаты и выбрать наиболее стабильный метод прогнозирования.

Графическое сравнение

Визуальное сравнение прогнозируемых и фактических данных на графике помогает быстро увидеть, насколько хорошо прогнозная линия совпадает с реальными данными. Если линия прогноза не совпадает с фактическими значениями, это сигнализирует о недостаточной точности модели.

Частые ошибки и как их избежать

Иногда даже небольшая неточность в данных или методах может привести к существенным погрешностям в прогнозах. 

• Игнорирование сезонности

Прогнозирование без учета сезонных колебаний может привести к значительным ошибкам.
 

Как избежать: всегда проверяйте наличие сезонности в данных и учитывайте ее в прогнозах.

• Неправильная подготовка данных

Пропущенные значения или неправильные форматы могут искажать результаты.
 

Как избежать: убедитесь, что данные чистые, полные и в правильном формате перед анализом.

• Слишком сложные модели для простых данных

Использование сложных методов, когда данные подходят для простого линейного тренда.

Как избежать: выбирайте метод в зависимости от характера данных. Линейный тренд подходит для стабильных данных.

• Неадекватная проверка точности

Прогнозирование без проверки точности модели может привести к неверным выводам.
 

Как избежать: используйте метрики, такие как отклонение, MAE или R², чтобы проверять точность прогноза.

• Нереалистичные предположения

Слишком оптимистичные или пессимистичные предположения могут искажать прогнозы.
 

Как избежать: стоит основывать прогнозы на реальных данных и фактах, избегая чрезмерных допущений.

Практическое задание: создайте свой прогноз в Excel

Теперь, когда вы ознакомились с основными методами прогнозирования, пришло время применить их на практике. Выполните следующие шаги, чтобы создать прогноз для своего собственного кейса.

1. Выберите кейс для прогнозирования
   Определите, что именно вы хотите спрогнозировать: продажи, расходы, количество клиентов или другой показатель. Выберите данные, которые вам доступны для анализа.
2. Подготовьте данные
   Соберите данные в таблицу Excel, следуя рекомендациям по организации данных: укажите дату/время и значения, которые вы хотите прогнозировать. Убедитесь, что сведения не содержат пропусков и ошибок.
3. Построение тренда
   Примените метод линейного тренда, если ваши данные показывают равномерный рост или падение без сезонности.
4. Учет сезонности
   Если имеются сезонные колебания, примените метод с учетом сезонности, используя функцию ПРЕДСКАЗ.ETS. Определите, какие месяцы или сезоны влияют в вашем случае, и учтите это в прогнозе.
5. Проверьте точность
   Сравните прогнозируемые значения с реальными, если они есть, или используйте различные метрики для оценки точности прогноза.
6. Проанализируйте результат
   Оцените, насколько точным оказался прогноз. Если результат неудовлетворительный, попробуйте подкорректировать данные или выбрать другой метод.

Что дальше: развитие навыков прогнозирования

После того как вы освоили базовые инструменты прогнозирования в Excel, пора углубить свои знания и развить навыки для работы с более сложными задачами. Вот несколько шагов, которые помогут вам развиваться в этой области.

Освойте более сложные модели 

Изучите методы, такие как ARIMA, экспоненциальное сглаживание и другие статистические модели. Они позволяют работать с более сложными данными и дают точные результаты в нестабильных условиях.

Изучите машинное обучение 

В дополнение к стандартным методам в Excel, попробуйте применять методы ML, такие как регрессия, решающие деревья и нейронные сети. Эти подходы позволяют работать с Big Data и выявлять скрытые зависимости.

Работа с большими данными 

Умение работать с большими объемами информации и ее анализ в реальном времени откроет новые горизонты для прогнозирования. Изучите инструменты для работы с большими данными, такие как Hadoop, Apache Spark и SQL.

Использование специализированных программ и инструментов

Освойте другие аналитические инструменты, такие как R, Python и Power BI, которые предоставляют более гибкие и мощные возможности для прогнозирования. 

Практика, практика и еще раз практика

Решайте реальные задачи, работайте с разными типами данных, учитесь у экспертов, чтобы постоянно улучшать свои навыки.

Заключение

Построение тренда в Excel — это не магия, а структурированный процесс превращения исторических данных в обоснованные предположения. Его главная ценность не в том, чтобы безошибочно угадать будущее, а в том, чтобы снизить неопределенность и дать вам время для подготовки.

Сделайте следующий шаг. Откройте «Эксель», возьмите свои данные и постройте первый прогноз по инструкции из практического задания. С этого момента вы будете не просто анализировать прошлое, а осмысленно проектировать будущее.