我正在寻找一个可以在 excel（公式或 VBA）中使用的预测模型来预测具有以下关键影响的未来值。
影响
- 同比减少/增加
- 每月趋势
- 月部分趋势
- 星期趋势
- 不良数据（零/差距）
数据示例
| 日期 | 产品 | 价值 |
|---|---|---|
| 2020 年 1 月 3 日 | 0458 | 17020 |
| 2020 年 2 月 3 日 | 0458 | 13630 |
| 2020 年 3 月 3 日 | 0458 | 13440 |
| 2020 年 4 月 3 日 | 0458 | 13990 |
| 2020 年 5 月 3 日 | 0458 | 00250 |
| 2020 年 6 月 3 日 | 0458 | 23680 |
| 2020 年 7 月 3 日 | 0458 | 24940 |
| 2020 年 8 月 3 日 | 0458 | 14290 |
| 2020 年 9 月 3 日 | 0458 | 15150 |
| 2020 年 10 月 3 日 | 0458 | 15090 |
| 2020 年 11 月 3 日 | 0458 | 19450 |
| 2020 年 12 月 3 日 | 0458 | 26950 |
| 2020 年 13 月 3 日 | 0458 | 42480 |
| 14/03/2020 | 0458 | 20130 |
| 15/03/2020 | 0458 | 00000 |
| 16/03/2020 | 0458 | 12050 |
| 2020 年 3 月 17 日 | 0458 | 17920 |
| 2020 年 3 月 18 日 | 0458 | 17720 |
| 2020 年 3 月 19 日 | 0458 | 33860 |
| 20/03/2020 | 0458 | 40590 |
| 2020 年 3 月 21 日 | 0458 | 14480 |
| 22/03/2020 | 0458 | 10680 |
| 2020 年 3 月 23 日 | 0458 | 11700 |
| 2020 年 3 月 24 日 | 0458 | 09730 |
| 25/03/2020 | 0458 | 11720 |
| 26/03/2020 | 0458 | 03720 |
| 2020 年 3 月 27 日 | 0458 | 04660 |
| 2020 年 3 月 28 日 | 0458 | 07650 |
| 2020 年 3 月 29 日 | 0458 | 06560 |
| 2020 年 3 月 30 日 | 0458 | 10020 |
| 2020 年 3 月 31 日 | 0458 | 12250 |
| ............ | ………… | ………… |
| 2021 年 10 月 4 日 | 0458 | 04840 |
数据大小和种类
- 滚动 13 个月的数据
- 1500 种不同的产品
我尝试使用以下方法：
- 同一产品/工作日/月部分（4 部分）的平均值为 14/28/90/180/365 天的不同滚动期，但季节性不会因与当前日期或去年同期的差距而有所回升
- 基于产品/工作日和滚动日期的指数平滑
- 基于产品/工作日和滚动日期校正的指数平滑，可调整的 alpha 误差校正
我似乎遇到的问题是，如果在当前一周或几天内看到峰值，我希望预测快速增加，如果在当前一周或几天内看到下降，则缓慢减少，相对于前一年、一个月和工作日分组月部分查看周期趋势影响预测，因此它并不完全平滑。
抱歉，如果这没有多大意义，我对以这种方式进行预测很陌生，并且努力考虑所有标准和影响以产生准确的预测。我的目标是每个月/季度/年的所有值的准确率达到 80%，但通过上述程序，我的准确率接近 50-70%。
任何对预测模型、方法、公式的建议或方向都将受到高度赞赏。
编辑：表格格式