可使用ChatExcel通过趋势拟合、移动平均或季节性分解实现数据预测。首先导入时间序列数据并选择“趋势预测”功能，系统将自动拟合线性或指数模型并输出R²值与未来5期预测；对于含噪声数据，可先计算3期或5期移动平均平滑序列，再基于平滑值进行外推预测；若数据具周期性（如周期7、12），则启用“季节性分析”模块分解趋势、季节与残差项，分别建模后叠加三项得到最终预测结果，支持图表对比验证准确性。
如果您希望对一组历史数据进行趋势分析并预测未来数值，但缺乏编程基础或复杂的统计知识，可以通过ChatExcel实现快速建模与预测。以下是几种可行的操作方式：
一、使用内置趋势拟合功能
ChatExcel提供自动识别数据模式并拟合趋势线的功能，适用于线性、指数、对数等常见趋势类型。该方法适合数据波动较小且规律明显的场景。
1、将时间序列数据导入ChatExcel，确保时间列和数值列格式正确。
2、选中目标数据区域，点击“分析”菜单中的“趋势预测”选项。
3、在弹出窗口中选择拟合模型类型，推荐优先尝试线性与指数模型，系统将自动计算R²值以评估拟合优度。
4、设定预测步长，例如向后预测5个时间单位，结果将以新列形式输出。
二、基于滚动平均的平滑预测
对于存在明显噪声的数据集，可先通过移动平均法消除短期波动，再进行趋势外推。此方法能提升预测稳定性，尤其适用于销售、流量类数据。
1、在数据旁新增一列，命名为“MA-3”或“MA-5”，代表3期或5期移动平均。
2、输入公式：取连续N个历史值的均值作为当前平滑值，窗口大小需根据数据频率合理设置。
3、将生成的平滑序列作为输入变量，调用ChatExcel的趋势外推工具进行下一步预测。
4、导出结果后可对比原始数据与预测曲线，检查偏差范围是否在可接受区间内。
三、利用季节性分解建模
当数据呈现周期性变化（如月度重复高峰），应采用季节性分解方法分离趋势项、季节项与残差项，分别建模后再合并预测结果。
1、启用“季节性分析”模块，指定周期长度，常见周期为7（周）、12（年）或4（季度）。
2、系统将自动分解出三个组成部分，并可视化各成分的变化形态。
3、针对趋势项使用多项式拟合，对季节项保留最近一个周期的模式，残差项假设为零均值随机扰动。
4、将三项预测值相加，得到最终的合成预测结果，并以表格和图表形式展示。
