Excelスプレッドシートにいくつかのデータがあります。これは、サンプルが取得された一連の日時を表しています。日付は直線的に増加していますが、周期的なギャップがあります（日付データの不連続性につながります）。
これはデータの周期的な性質を示しているため、添付の画像を参照してください。変化率は、不連続性が発生する場所で明確なスパイクを示していることに注意してください。
データは、DateTimesのExcelスプレッドシートの単一の列です。この繰り返しのシリーズを将来に向けて予測し、将来の不連続性を推定したいと思います。
最終的にはこれをC＃でコーディングしたいのですが、ExcelまたはC＃/ Cのいずれかでそのような予測を実行できるアルゴリズムのアイデアがあれば、それは素晴らしいことです。
自己相関について考えましたが、Excelでそれをテストする方法がわかりません。
正しいデータ表現についての私のコメントを説明するには：
データを線形関数で表すことができる場合、つまり：
f(date) = start_value + daily_increase * (date - fist_date)
次に、単純な線形回帰を実行できます。私のExcelの例では、このLINEST関数を使用します（Ctrl + Shift + Enterを使用して配列数式と同時に2つのセルに入力）。
=LINEST(C2:C31;A2:A31)
結果（6、-220436）は、線形回帰式の線形および定数係数です。
=>f(date) = 6 * date - 220436
誰かが循環データジェネレータを必要とする場合は、このアルゴリズム（Excel式）を使用してください：
=baseline_value
+ INT([@Step]/repeat_c1) * increase_c1
+ INT([@Step]/repeat_c2) * increase_c2
+ INT([@Step]/repeat_c3) * increase_c3
...
増加を計算するには、サイクルを最短から最長の順に並べる必要があります。このサイクル仕様の図を参照してください。
