함수 요약
엑셀 FORECAST.ETS 함수는 시계열 데이터의 주기성을 분석하여 미래 값을 예측하는 함수입니다.
함수 구문
=FORECAST.ETS(예측할날짜, 값범위, 시계열범위, [계절성], [누락데이터처리], [중복시계열처리])
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예측할날짜
-
예측하고자 하는 시점입니다.
- 날짜, 시간 또는 숫자로 입력합니다. 기존 시계열 범위의 마지막 값보다 커야 합니다.
- 만약 기존 시계열의 마지막 값보다 작을 경우, #NUM! 오류가 반환됩니다.
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값범위
-
기존 데이터의 값 범위입니다.
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시계열범위
-
기존 데이터의 시계열 범위입니다.
- 시계열 범위의 모든 날짜가 동일할 경우, 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.
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계절성
-
[선택인수]값을 예측할 때 사용할 데이터의 주기입니다. 기본값은 자동 예측입니다.
- 예를 들어, 계절성이 '7'이면 일주일 주기로 데이터를 예측합니다.
- 계절성이 '0'일 경우, 주기가 없는 것으로 가정하고 선형 예측을 합니다.
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누락데이터처리
-
[선택인수]기존 범위에서 누락된 데이터의 처리 방법입니다. 기본값은 1(=주변 데이터의 평균으로 계산)입니다.
- 1 : [기본값] 누락된 값을 주변 데이터의 평균으로 계산
- 0 : 누락된 값을 0으로 간주
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중복시계열처리
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[선택인수]중복된 시계열의 처리 방법입니다. 기본값은 1(=중복된 값의 평균으로 반영) 입니다.
- 1 : [기본값] AVERAGE (평균)
- 2 : COUNT (숫자 개수를 반영)
- 3 : COUNTA (빈칸이 아닌 모든 값의 개수를 반영)
- 4 : MAX (최대값만 반영)
- 5 : MEDIAN (중간값으로 반영)
- 6 : MIN (최소값만 반영)
상세 설명
FORECAST.ETS 함수는 지수평활법 알고리즘을 사용하여 시계열 데이터에서 미래의 값을 예측하는 함수입니다. 이 함수는 실무에서 자주 사용되는 매출이나 판매 데이터의 주기를 자동으로 인식하고 예측할 수 있어 다양한 상황에 편리하게 사용할 수 있습니다.
=FORECAST.ETS('2024-01-01',23년매출,23년날짜) / / 23년도 데이터를 기반으로 24년 1월 1일의 매출을 예상합니다.
만약 사용 중인 데이터의 주기성(예: 여름 ↔ 겨울(6개월), 일주일 간격 등..)만 분석하려면 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용합니다.
FORECAST.ETS 함수 간단 예제
1) 다음 달 수요량 예측하기
다음과 같이 함수를 작성하면 다음 달의 수요량을 예측할 수 있습니다.
=FORECAST.ETS("2020-01-01",{월시계열},{월별수요량}) =FORECAST.ETS("2020-01-01",{2019-01-01,2019-02-01,2019-03-01,...,2019-12-01},{월별수요량}) / / 다음 달 수요량을 예측합니다.
2) 20년간의 연평균 매출을 바탕으로 내년 매출 예측하기
다음과 같이 함수를 작성하면, 지난 기간의 연간 평균 매출을 토대로 내년 매출을 예측할 수 있습니다.
=FORECAST.ETS("2020-01-01",{년시계열},{연매출}) =FORECAST.ETS("2020-01-01",{2000-01-01,2001-01-01,2002-01-01,...,2019-01-01},{연매출}) / / 과거 20년간의 매출을 토대로 내년 매출을 예측합니다.
그 외 주의사항
예측할 날짜는 반드시 기존 시계열의 마지막 값보다 커야합니다. 그렇지 않으면 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.
값 범위와 시계열 범위의 너비(또는 높이)는 반드시 동일해야 합니다. 그렇지 않으면 함수는 #N/A 오류를 반환합니다.
시계열 범위의 값이 모두 동일할 경우(=분산이 0일 경우) 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.
계절성이 8,760 (1년의 시간값) 보다 클 경우, 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.
만약 시계열이 아닌 데이터의 선형회귀분석이 필요한 경우, FORECAST.LINEAR 함수를 사용합니다.
trend -seasonality-random으로 구분하여 보여주시더라고요.
질문요~~~
저희 회사의 10년치 거래내역을 참고하여 예측을 해보려고 합니다.
다만, law data에 거래 날짜가 여러번 반복되어 있습니다. 예를들어, 1월2일 거래 20건, 1월3일 12건 등으로요 (그럼 거래 행은 2일치, 32건이 나옵니다)
그런 상황에서 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수와 FORECAST.ETS 함수를 통해 예측을 해볼 수 있는 방법은 없을까요?
그럴 경우 각 날짜별 데이터를 집계(평균 등..)한 후 함수를 사용하면 될 것 같습니다. 아쉽게도, 데이터 예측에는 정도가 없습니다. 같은 데이터셋이여도, 기간/상황에 따라 다른 방법이 사용되기도 하므로, 여러번 검토를 통해 최적의 방법을 찾아보시길 바랍니다.
감사합니다.
내일 저녁에 있을 파워BI 마지막 3강도 기대하겠습니다. 홧팅!