方法/步骤
以一个例子来说明。如下图示，是A列是年度标识，B列是“本年住宅完成投资额(亿元）“现在已经知道07年到2014年的数据，那么要如何预测未来三年的数据呢？
选中B10单元格，在单元格中输入公式：
=TREND(B2:B9),然后按Enter键。
就会完成B10单元格的预测
再次选中B10单元格，将光标置于单元格右下角，出现十字光标时按住鼠标左键并向下拖至B12单元格。完成B11和B12单元格数据的预测。
以上是一列数据的预测。
如果我们想同时完成C列、D列，E列数据未来三年的预测怎么办呢。
C列、D列，E列数据未来三年的预测的话，那么操作就同第3步骤。
再次选中B10单元格，将光标置于单元格右下角，出现十字光标时按住鼠标左键并向右拖至E10单元格。然后就会完成C10-E10的数据预测。
同理，依次选中C10,D10和E10单元格，按住鼠标左键并向下拖至相应的单元格。然后就会完成C,D，E列的未来三年数据预测。
1.画散点图：
选择要预测的数据，绘制散点图，如下图所示；
2.添加趋势线：
选择一个点，单击右键，选择添加趋势线；
3.选择预测的函数：
从散点图上可以看出，点呈现指数增长形势；选择指数。同时勾选显示公式（很重要），点击确定。
4.计算预测值：
将公式输入到第三列，求值，可以看到实际值与预测值之间的差值，如果要预测，只要在数据基础上输入变量，如图中的8，即可预测出预测值。
Execel是office其中一个部件，除了数据表格功能以外，还有通过图线进行相关性分析或者趋势预判的强大功能。例如：如何通过历年销售预估明年销售额计划、如何分析消费额与消费者年龄关系、如何对正交试验的结果搭建数据模型，等等。
具体操作：
1、绘制图形。
①本例介绍只做2维的数据分析，只有1个自变量和1个因变量。选择2列数据，合计列和最大值列。技巧：当需要选择不相邻两列，可以先选1列，按ctrl键，再选另1列，放开ctrl键。
②菜单插入→图形→散点图，确认。当然，折线图等也可以数据分析，但为了图面干净，推荐还是用散点图。
2、相关性分析。
首先，在散点图上某个散点上右键→添加趋势线。
然后，紧接着自动弹出设置趋势线模式（若没弹出这个对话框，也可在图上某个散点上右键，选择设置趋势线模式）→显示公式、显示R平方值。至于回归分析类型，采用线性类型比较通用些。
关闭后，观察图上的r2值（实际是指R平方值，下同），r2值0.8到1，说明正相关，自变量和因变量有（线性）关系。r2值0.6到0.8，弱相关。-0.6到0.6，不相关，自变量对因变量没有影响。-0.8到-0.6，弱负相关。-1到-0.8，负相关，自变量和因变量有（线性）关系，但方向相反。
详细方法，参考我写的经验：
以上图所示数据为例来简单加以说明。
1、选择源数据区，点“插入”——图表，在图标类型列表框中选择xy散点图，如下图所示
直接点完成即可。
2、选中图表中的曲线，右击，选择添加趋势线。
在对话框中有线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均共6种，其中前5项可做数据预测分析。
先选择线性，之后再“选项”中勾选显示公式和显示r平方
单击确定，出现下图
r平方值在0至1之间，越接近1，说明曲线契合度越高。因此可多试试其他趋势线，选择r平方值最大的作为最终趋势线。（在上图中选中线性趋势线，即图中的黑粗线，右击，在下拉菜单中选择“趋势线格式”可更改趋势线类别，更改时需注意要勾选显示公式和r平方值）
3、本例最佳趋势线为乘幂，如下图
然后，根据图中所给出的公式利用excel的计算功能，将公式输入单元格后，通过改变x值即可得到预测出的y值。
如何用Excel做数据预测？
使用趋势线进行未来值计算体操作方法如下：
1.打开预测的表格所在工作表，数据区域，创建带数据标记的折线图，并进行适当调整，
2.单击“布局”选项卡“分析”组中的“趋势线”下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择“其他趋势线选项”命令，弹出“设置趋势线格式”对话框，
3.按照上一实例中介绍的方法，得出本例适合使用的趋势线类型为“对数”，故在“趋势预测/回归分析类型”选项区中选中“对数”单选按钮，并选中“显示公式”复选框，
4.单击“关闭”按钮，此时图表中的黑色趋势线已经显示出来，调整公式位置，
把库存预测肢解成几个关键步骤。
第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入
先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。
第二步：依KPI目标调整预测数据
假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。
第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：
物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。
仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。
这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。
第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。
存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。
依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。
两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。
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