确定平滑系数的方法可以通过以下几种方式：
手动计算
公式法：平滑系数可以通过公式 \（\alpha = \frac{1}{1 + m}\） 来计算，其中 \（m\） 是数据延迟天数。
试错法：在Excel中，可以通过试错法调整平滑系数，直到前后两个数据几乎一致。例如，在“指数平滑”编辑器中，可以尝试不同的阻尼系数（通常在0到1之间），并观察结果，直到满足条件为止。
使用数据处理软件
Excel：
手动输入：在Excel中，可以直接在单元格中输入平滑系数，例如设定为0.3，然后使用公式计算预测值。
规划求解：可以利用Excel的规划求解工具来优化平滑系数，以达到最小化误差平方和的目的。具体步骤包括输入数据、设置目标单元格、添加约束条件等。
Python：
pandas库：可以使用Python的pandas库中的函数如`rolling`和`mean`来进行数据平滑处理，其中`window`参数可以用来设定平滑窗口的大小，间接确定平滑系数。
使用专业软件
SPSS、 SAS等统计软件也提供了指数平滑法的功能，用户可以通过这些软件的界面进行平滑系数的设定和调整。
建议
选择合适的方法：根据数据的特点和分析需求选择合适的方法来确定平滑系数。对于简单数据，可以手动计算；对于复杂数据或需要优化参数的情况，建议使用Excel的规划求解或Python等编程语言进行处理。
验证和调整：确定平滑系数后，应通过实际数据验证其效果，并根据预测结果进行必要的调整。