提示： | 要预览这些步骤，请完整地学习“教程 1 - Shampoo Sales”。 |
按照这些步骤设置预测器预测并生成结果：
使用历史数据创建并打开电子表格模型，如“利用历史数据创建电子表格”中所述。
选择一个数据单元格，然后启动预测器（请参阅“启动预测器并运行预测”）。
注：
您可以选择整个数据范围，也可以选择单个单元格，然后让预测器确定范围。如果是用空列或空行分隔数据列或数据行，可以在按住 Ctrl 的同时单击鼠标左键来选择每个数据序列中的一个单元格。有关详细信息，请参阅“选择不连续数据”。
显示预测器向导的输入数据面板。
如果打开欢迎界面，请单击下一步，以显示输入数据。
在输入数据面板中，确认：
已选中合适的数据范围，包括所有行标签和列标题
列标题和标签设置正确无误
有关详细信息，请单击帮助或参阅“选择历史数据的位置和排列”。
单击下一步以显示数据属性。
在数据属性中，指明数据的期间。
例如，如果数据点代表月份，则选择月份。
对于季节性，请选择自动检测，这样预测器将使用统计算法确定数据是否具有季节性。将在列表框右侧的表述部分中显示检测结果。要调整季节性设置或使用可选事件和屏蔽设置，请参阅“选择数据属性 - 季节性、事件和屏蔽”。
可选：如果使用自动检测分析多个数据序列，请单击查看季节性，为每个序列绘制季节性图表。
有关更多信息，请参阅“按季节性查看历史数据”。
单击下一步打开方法面板，然后选择预测方法。
根据数据属性季节性设置，选择以下一项或多项：
非季节性方法 - 最适合在一定数目的期间内未呈现定期重复的形态，但是会随时间呈现降低或升高趋势的数据
季节性方法 - 最适合在一定数目的期间内呈现定期重复的形态，也会随时间呈现降低或升高趋势的数据
ARIMA - 在多种情况下很有用，尤其是在历史值较多而离群值非常少时
多元线性回归 - 当自变量影响其他相关变量时非常有用
提示：
如果非季节性方法和季节性方法都可用，则同时选择这两种方法。
如果已选中多个序列，但是其中一个序列由另一个序列控制，那么前者属于应变量。在这种情况下，请选择多元线性回归（请参阅“使用多元线性回归”）。
完成设置后，单击下一步检查或更改预测选项。
选择误差度量和预测技术。
本文档中的词汇表和《Oracle Crystal Ball Reference and Examples Guide》的预测器部分介绍了这些设置。对于基本预测，请使用默认值：RMSE 和标准预测。
完成所有选项设置后，单击运行以运行预测并生成结果。有关更多信息，请参阅“启动预测器并运行预测”。
下面的主题将介绍如何自定义预测器设置，以更加紧密地反映历史数据并提供更加准确的预测结果：