如何進行趨勢分析：2026 年的 4 種簡單方法

若要進行趨勢分析，請在固定的時間段內收集相同的指標，將其繪製成圖表，並衡量其變化。四種方法涵蓋了大部分需求：前期比較變化、移動平均線、線性趨勢線以及複合年均增長率 (CAGR)。將這些方法結合使用，並在採取行動前解釋驅動趨勢的因素。

本指南將解釋什麼是趨勢分析，透過 Excel 公式逐步介紹這四種方法，並提供一個完整的範例。此外，還會展示一種利用 AI 進行趨勢分析的更快速方法。

什麼是趨勢分析

趨勢分析是觀察一個數值隨時間變化的情況。其目標是將真正的方向與正常的波動區分開來。

企業利用趨勢分析來解答許多問題：

• 銷售與營收。 增長是在加速還是放緩？
• 成本。 哪些支出項目的增長速度快於營收？
• 客戶。 流失率、註冊量或訂單價值是否朝著穩定的方向移動？
• 營運。 交付時間、錯誤率或工單量是否在改善？
• 財務。 利潤率和各項比率在數年間如何變化？

趨勢分析本身並不能預測未來。它描述過去，使下一個決策更加清晰。當您將趨勢向前延伸時，請將結果視為一種估計。

開始之前需要準備什麼

趨勢分析的品質取決於其資料。請先檢查以下幾點。

• 單一指標，定義始終一致。 如果「營收」的定義在途中發生變化，則趨勢就不是真實的。
• 固定週期。 使用月、季或年，並保持間隔相等。
• 足夠的歷史記錄。 至少 12 個月的數據點，或三到五年的年度視角。
• 比較週期。 去年同期可以幫助您將趨勢與季節性因素區分開來。
• 單次事件記錄。 價格變動、大額訂單或停機事件可以解釋數據突增的原因。

將資料放在兩欄中：週期和數值。每一週期佔一行會使下述所有方法更容易執行。將行按從舊到新的順序排序，並在開始前填補任何缺失的週期。

方法 1：前期比較變化

最簡單的方法是將每個週期與較早的週期進行比較。常見的有兩種版本。

月增率 (MoM) 或季增率 (QoQ)。 這顯示了短期變動。公式為（本期 − 上期）÷ 上期。

年增率 (YoY)。 這將一個週期與去年同期進行比較。它消除了大部分季節性影響，使其成為商業報告中最常見的趨勢衡量指標。

在 Excel 中，如果本月的數值在 B13，去年同月的數值在 B1，則 YoY 變化為 =(B13-B1)/B1。將儲存格格式設定為百分比。

解讀前期比較變化時要謹慎。單個月份可能會因為與趨勢無關的原因而波動。請尋找連續朝同一方向變化的情況。

方法 2：移動平均線

移動平均線可以平滑短期雜訊。每個點都是過去幾個週期的平均值。

三月份的三個月移動平均值是一月、二月和三月的平均值。到了四月，您去掉一月並加入四月。這條線每次向前移動一個週期。

在 Excel 中，如果您的數值從 B2 開始，請在 C4 中輸入 =AVERAGE(B2:B4) 並向下填充。對於變動快速的資料使用三個月，若要消除季節性影響則使用 12 個月。

當單個月份跳動較大時，移動平均線非常有用。如果移動平均線持續上升，即使某些月份有所下降，潛在趨勢仍然是向上的。

方法 3：線性趨勢線

線性趨勢線是在您的資料中擬合出一條直線。它提供了每個週期的平均變化量，並允許您將線條向前延伸。

Microsoft 的支援頁面解釋了 Excel 的 TREND 函數如何運作。它「使用最小平方法為陣列的 known_y's 和 known_x's 擬合出一條直線」。通俗地說，它會找到一條與所有數據點最接近的直線。

您可以使用兩個 Excel 函數：

• TREND。 傳回每個週期沿著擬合線的數值。
• FORECAST.LINEAR。 預測未來週期的數值。Microsoft 表示您可以用它「預測未來的銷售額、庫存需求或消費者趨勢」。

例如，週期 1 到 12 在 A2:A13，數值在 B2:B13，=FORECAST.LINEAR(13,B2:B13,A2:A13) 可估算第 13 個週期。您也可以在 Excel 的折線圖中新增趨勢線。

直線適用於穩定增長。當增長加速、放緩或遵循強烈的季節性規律時，擬合效果較差。

方法 4：複合年均增長率

複合年均增長率 (CAGR) 將數年的增長轉化為一個年度增長率。它是用單一數字總結長期趨勢的最佳方式。

公式為（期末值 ÷ 期初值）^（1 ÷ 年數）− 1。在 Excel 中，若期初在 B2，期末在 B5，兩者相隔三年，請使用 =(B5/B2)^(1/3)-1。

CAGR 假設兩個時間點之間是穩定增長的。它隱藏了中間的路徑，因此請搭配圖表使用。兩家公司可能擁有相同的 CAGR，但一家是平穩增長，另一家則是劇烈波動。

針對不同問題應使用哪種方法

每種方法回答不同的問題。選擇符合您需求的方法，並加入第二種方法作為檢驗。

「我們的增長比去年快還是慢？」 使用年增率。它是在相同的基礎上進行比較，因此季節因素不會扭曲答案。觀察過去六個月的 YoY 數據。上升的趨勢意味著增長正在加速。

「這次下滑是真正的問題嗎？」 使用移動平均線。如果三個月平均值仍在上升，那麼一個月的疲軟可能只是雜訊。如果平均值連續兩三個月下降，請尋找原因。

「如果情況不變，下個季度我們會在什麼位置？」 使用線性趨勢線。它為規劃提供了一個簡單的基準。將其視為起點，並根據已知事件（如價格變動或產品發布）進行調整。

「過去幾年我們增長了多快？」 使用 CAGR。它將漫長的歷史轉化為一個數字，您可以將其與目標、競爭對手或市場增長率進行比較。

「我們的哪些產品或地區正在驅動趨勢？」 對每個細分市場執行相同的方法。總體數值上升的同時，某個細分市場可能會下降。拆解資料可以顯示在哪裡採取行動。

大多數報告會同時使用兩到三種方法。常見的組合是帶有移動平均線的折線圖、YoY 變化表，以及摘要中的一個 CAGR 數字。這讓讀者能在一處同時看到全貌、細節和重點。

如果您只有時間使用一種方法，請從年增率開始。它易於解釋，能處理季節性因素，且大多數讀者已經知道如何解讀它。

如何利用 AI 進行趨勢分析

當您有許多指標時，手動執行這四種方法會很慢。您需要為每一個指標建立欄位、編寫公式並製作圖表。AI 工具可以根據您的檔案完成計算和圖表製作。

以下是使用 Powerdrill Bloom 的三個步驟。

步驟 1：上傳您的時間序列資料

從一個每週期佔一行的檔案開始。Excel、CSV 和 PDF 檔案皆可。如果您有多個指標，請將每個指標放在獨立的欄位中，並賦予清晰的名稱。

對於財務報表，AI Financial Analysis Tool 列出了「跨財務數據的多週期趨勢線，包含 QoQ 和 YoY 變化」。對於其他指標，Line Graph Creator 可將原始資料轉換為折線圖。

步驟 2：以自然語言詢問趨勢

描述您想要的分析。例如：「顯示過去 12 個月的每月銷售額，並附上三個月移動平均線。加入每個月的年增率、線性趨勢線以及三年 CAGR。標記出任何偏離趨勢超過 10% 的月份。」

該工具會執行計算並傳回圖表和簡短摘要。如果您需要前瞻性視角，AI Forecasting Tool 提供「帶有置信區間和季節性分解的預測圖表」。

步驟 3：檢查數據並匯出趨勢報告

在分享之前，根據您自己的計算檢查幾個結果。首頁提到「每個數字都會附上來源頁面、行號和背後的數據」，因此您可以追蹤每個數字。

然後將圖表和摘要匯出為報告或簡報。如果分析最終需要放入簡報中，Excel to PPT tool 可以根據同一個檔案建立投影片。

趨勢分析範例

這是一個虛構線上商店 Juniper Home 的實際範例。表格顯示了 2025 年的每月銷售額（以千美元為單位），並附上 2024 年的數據進行比較。

月份	2025 銷售額	2024 銷售額	YoY 變化	3 個月移動平均
1月	$120K	$110K	9.1%	—
2月	$115K	$104K	10.6%	—
3月	$130K	$118K	10.2%	$121.7K
4月	$128K	$117K	9.4%	$124.3K
5月	$135K	$121K	11.6%	$131.0K
6月	$142K	$126K	12.7%	$135.0K
7月	$138K	$125K	10.4%	$138.3K
8月	$150K	$133K	12.8%	$143.3K
9月	$155K	$137K	13.1%	$147.7K
10月	$149K	$134K	11.2%	$151.3K
11月	$168K	$150K	12.0%	$157.3K
12月	$182K	$160K	13.8%	$166.3K

以下是每種方法顯示的結果：

• 前期比較。 有四個月比前一個月下降：二月、四月、七月和十月。但每個月都超過了 2024 年同月。全年銷售額為 $1.712M，比 $1.535M 增長了 11.5%。
• 移動平均線。 三個月平均值每個月都在上升，從三月的 $121.7K 增加到十二月的 $166.3K。那些下滑只是雜訊，而非趨勢轉向。
• 線性趨勢。 貫穿這 12 個月的直線每月上升約 $5.1K。它指向 2026 年一月約為 $176K。
• CAGR。 2022 年的年度銷售額為 $1.180M，2025 年為 $1.712M。這意味著三年間的 CAGR 約為 13.2%。

YoY 變化也說明了一個故事。年初的增長率約為 9% 到 10%，年底則為 12% 到 14%。趨勢不僅是向上的，而且還在加速。下一步最好的做法是按產品線拆分銷售額。這將顯示哪些產品驅動了下半年的快速增長。

如何解讀與呈現趨勢

單靠數字無法解釋趨勢。在分享分析結果之前，請加入背景資訊。

指明驅動因素。 對於每個趨勢，列出兩到三個原因。在範例中，Juniper Home 可能會指出新的產品線和更高的回購訂單。

區分趨勢與季節。 與去年同期比較，或使用 12 個月移動平均線。十二月的突增通常是季節性的，而非新趨勢。

標記單次事件。 在圖表上註明大額訂單、價格變動或停機事件。它們解釋了突然的跳動。

展示正確的圖表。 對於隨時間變化的趨勢，請使用折線圖。加入移動平均線作為第二條線。我們關於如何製作折線圖的指南涵蓋了各種選項。

說明信心程度。 說明趨勢是基於多少歷史數據。十二個月是一個開始，三年則更有說服力。

對於財務團隊，同樣的方法也適用於報表。我們關於利用 AI 工具快速發現財務趨勢的指南涵蓋了利潤率和各項比率。

常見的趨勢分析錯誤

這些錯誤很常見，但很容易避免。

數據點太少。 三個月無法顯示趨勢。請至少使用 12 個月的數據點。

忽略季節性。 將十二月與十一月比較可能會產生誤導。請改與去年十二月比較。

定義變更。 如果您更改了指標的計算方式，請在圖表上標記斷點或重新計算歷史數據。

將一個月的波動視為轉折。 單次下滑很少代表趨勢改變。請等待移動平均線轉向。

過度信任直線。 線性趨勢線假設變化是穩定的。將其向未來延伸太多週期會增加大量誤差。

混淆名目價值與實際價值。 經過數年，通貨膨脹可能會使持平的銷售額看起來像是在增長。請註明數據是否經過調整。

當您準備好對自己的資料進行下一次趨勢分析時，請嘗試使用 Powerdrill Bloom 並匯出 12 個月的數據。

常見問題解答

什麼是趨勢分析？

趨勢分析是觀察一個指標隨時間變化的情況，以找到穩定的方向。它使用年增率、移動平均線、趨勢線和 CAGR 等方法。

如何在 Excel 中進行趨勢分析？

將週期和數值放在兩欄中。計算年增率，使用 AVERAGE 加入移動平均線，並使用 FORECAST.LINEAR 或圖表趨勢線來擬合線條。將結果繪製成圖表。

趨勢分析需要多少數據點？

短期視角請至少使用 12 個月的數據點。對於長期趨勢，三到五年的年度數據會更好。

趨勢分析與預測有什麼區別？

趨勢分析描述指標在過去是如何變動的。預測則利用該歷史記錄（通常結合季節性）來估算未來值。趨勢線是一種簡單的預測。

AI 可以做趨勢分析嗎？

可以。AI 工具可以計算變化量、移動平均線和趨勢線，然後根據您的檔案繪製圖表。您仍然需要檢查數據並解釋驅動趨勢的原因。

資料來源： Microsoft Support, TREND function · Microsoft Support, FORECAST and FORECAST.LINEAR functions。