预测数可以使用多种公式，具体选择哪种公式取决于数据的性质和预测目的。以下是一些常用的预测公式：
趋势预测分析法
算术平均法：
$$
S_{n+1} = \frac{\sum_{t=1}^{n} S_t}{n}
$$
其中，$S_{n+1}$ 表示预测期的销售量，$S_t$ 表示第 $t$ 期的实际销售量，$n$ 表示考察的实际期数。
加权平均法：
$$
S_{n+1} = \sum_{t=1}^{n} S_t \times \omega_t
$$
其中，$\omega_t$ 表示第 $t$ 期的销售量的权数。
指数平滑法：
$$
S_t^* = a S_{t-1} + （1 - a） S_{t-2}
$$
其中，$S_t^*$ 代表 $t$ 期的销售预测值，$S_{t-1}$ 代表 $t-1$ 期的销售预测值，$S_{t-2}$ 代表 $t-2$ 期的实际销售量，$a$ 是平滑系数，在 0 到 1 之间取值。
因果预测分析法
回归直线法：
$$
y = a + b \cdot x
$$
其中，$y$ 是预测值，$x$ 是输入变量，$a$ 是斜率，$b$ 是截距。
对数直线法：
$$
y = a \cdot b^x
$$
其中，$y$ 是预测值，$x$ 是输入变量，$a$ 和 $b$ 是参数。
季节预测分析法
通过季节加量或季节指数进行调节，得出销售量预测数。
购买力指数法
在其他预测方法的基础上，把预测的销售总量分配给各地区市场的一种方法。
Excel公式
FORECAST函数：
$$
\text{FORECAST}（x, \text{known\_y's}, \text{known\_x's}）
$$
其中，$x$ 是你要预测的值，$\text{known\_y's}$ 是一组已知的 $y$ 值，$\text{known\_x's}$ 是一组已知的 $x$ 值。
TREND函数：
$$
\text{TREND}（\text{known\_y's}, \text{known\_x's}, \text{new\_x's}, [\text{const}]）
$$
其中，$\text{known\_y's}$ 是一组已知的 $y$ 值，$\text{known\_x's}$ 是一组已知的 $x$ 值，$\text{new\_x's}$ 是一组需要预测的 $x$ 值，$[\text{const}]$ 是一个可选参数，表示是否计算截距。
LINEST函数：
$$
\text{LINEST}（\text{known\_y's}, [\text{known\_x's}], [\text{const}], [\text{stats}]）
$$
其中，$\text{known\_y's}$ 是一组已知的 $y$ 值，$[\text{known\_x's}]$ 是一组已知的 $x$ 值，$[\text{const}]$ 是一个可选参数，表示是否计算截距，$[\text{stats}]$ 是一个可选参数，表示是否计算回归统计信息。
GROWTH函数：
$$
\text{GROWTH}（\text{known\_y's}, \text{known\_x's}, \text{new\_x's}）
$$
其中，$\text{known\_y's}$ 是一组已知的 $y$ 值，$\text{known\_x's}$ 是一组已知的 $x$ 值，$\text{new\_x's}$ 是一组需要预测的 $x$ 值。
根据具体需求和数据特点，可以选择合适的预测公式进行计算。如果数据呈现线性趋势，可以使用线性回归法；如果数据具有季节性，可以考虑使用季节预测分析法；如果需要考虑多个因素的影响，可以使用因果预测分析法。Excel提供了多种内置函数，如FORECAST、TR