추가할 수 있습니지선 차트에서 Excel 하여 일반적인 패턴을 통해 데이터의 시간입니다. 추세선을 확장하여 향후 데이터를 예측할 수도 있습니다. Excel 은이 모든 작업을 쉽게 수행 할 수있게 해줍니다.

추세선(또는 가장 잘 맞는 선)은 값의 일반적인 방향을 시각화하는 직선 또는 곡선입니다. 일반적으로 시간이 지남에 따라 추세를 표시하는 데 사용됩니다.

이 기사에서는 다른 추세선을 추가하고 형식을 지정하고 향후 데이터를 위해 확장하는 방법을 다룰 것입니다.,

를 추가하지선

추가할 수 있습니지선 Excel 차트에서 클릭 몇 번이면 가능합니다. 선 그래프에 추세선을 추가해 보겠습니다.차트를 선택하고”차트 요소”버튼을 클릭 한 다음”추세선”확인란을 클릭하십시오.

이 추가 기본 선지선 차트.

사용할 수있는 추세선이 다르므로 데이터의 패턴에 가장 적합한 것을 선택하는 것이 좋습니다.,

화살표를 클릭한 다음”지선”옵션을 사용하여 다른 추 포함하여 지수 또는 이동 평균.

주요지선 유형은 다음과 같습니다.

• 선형:직선을 사용하여 일정한 속도의 증가 또는 감소에서 값입니다.
• 지수:이 추세선은 점점 더 높은 속도로 값의 증가 또는 감소를 시각화합니다. 선은 선형 추세선보다 더 곡선입니다.
• Logarithmic:이 유형은 데이터가 빠르게 증가하거나 감소한 다음 레벨 아웃 할 때 가장 잘 사용됩니다.,
• 이동 평균:을 부드럽게 변동에서의 데이터 추세를 보여줍 더 명확하게 사용하여 이 유형의지선. 그것을 사용하여 지정된 숫자의 데이터 포인트(두 개의 기본),평균,그리고 그런 다음 이 값을 사용하여 지점으로서지선.

옵션의 전체 보완을 보려면”추가 옵션”을 클릭하십시오.”

서식지선 창이 열리고 선물을 모든지선 종류와 추가 옵션이 있습니다. 우리는이 기사의 뒷부분에서 이것들을 더 자세히 살펴볼 것입니다.,

를 선택하지선에 사용할 목록에서 추가 될 것입니다 당신의 차트입니다.

추가한 추 여러 데이터 시리즈

첫 번째 예에서,라인 그래프 하나의 데이터 시리즈하지만,다음의 열 차트는 두.데이터 시리즈 중 하나에만 추세선을 적용하려면 원하는 항목을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하십시오. 그런 다음 메뉴에서”추세선 추가”를 선택하십시오.

서식지선 창이 열립할 수 있도록 선택하지선를 원합니다.,

이 예에서는 이동 평균 추세선이 차트 차 데이터 계열에 추가되었습니다.데이터 계열을 먼저 선택하지 않고 추세선을 추가하려면”차트 요소”버튼을 클릭하면 Excel 에서 추세선을 추가 할 데이터 계열을 묻습니다.

여러 데이터 계열에 추세선을 추가 할 수 있습니다.

다음 이미지에서 차와 커피 데이터 시리즈에 추세선이 추가되었습니다.동일한 데이터 계열에 다른 추세선을 추가 할 수도 있습니다.,

이 예에서는 선형 및 이동 평균 추세선이 차트에 추가되었습니다.

형식의 추

추가로 추가 파선하고 일치하는 색상 데이터의 시리즈는 그들이 할당됩니다. 추세선을 다르게 포맷하고 싶을 수도 있습니다—특히 차트에 여러 추세선이있는 경우.

열 서식지선 창의 중 하나로 더블 클릭하여지선하려는 형식으로 또는 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음”을 선택하면 서식지선.,”

클릭 채우기&라 카테고리,그리고 다음을 선택할 수 있습니다 다른 라인 컬러,폭,대형고,더해지선.

다음 예에서는 색상을 주황색으로 변경 했으므로 열 색상과 다릅니다. 또한 폭을 2 점으로 늘리고 대시 유형을 변경했습니다.

연장지선 미래 값을 예측

아주 멋진 기능이 추 엑셀에서 옵션을 확장하고 있습니다., 이것은 우리에게 현재의 데이터 추세에 기초 할 수있는 미래의 가치가 무엇인지에 대한 아이디어를 제공합니다.

추세선 서식 창에서 추세선 옵션 범주를 클릭 한 다음”예측”아래의”전달”상자에 값을 입력하십시오.”

디스플레이의 R-제곱 값

R-제곱 값을 나타내는 숫자가 얼마나 잘하지선에 대응하는 데이터입니다. R-제곱 값이 1 에 가까울수록 추세선의 적합성이 향상됩니다.,

형식 추세선 창에서”추세선 옵션”범주를 클릭 한 다음”차트에 R-제곱 값 표시”확인란을 선택하십시오.이 경우 두 번째 값을 사용하여 두 번째 값을 사용하여 두 번째 값을 다시 곱합니다. 이것은 0.75 이상의 값이 일반적으로 괜찮은 것으로 간주되기 때문에 합리적인 적합입니다—1 에 가까울수록 좋습니다.

R-제곱 값이 낮 으면 다른 추세선 유형을 시도하여 데이터에 더 적합한 지 확인할 수 있습니다.