FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수
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엑셀 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 ETS 예측에서 감지한 계절성을 확인하는 함수입니다.
인수 설명
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(기존 값 범위, 기존 시계열 범위, [누락 데이터 처리], [중복 시계열 처리])
시계열 범위의 분산은 0보다 커야 하며, 모든 시계열 값이 같으면 #NUM! 오류를 반환합니다.
최대 30%의 누락 데이터를 예측하거나 조정할 수 있습니다.
- 1 또는 생략: 주변 데이터의 평균값으로 계산합니다.
- 0: 누락된 데이터를 0으로 간주합니다.
- 1 또는 생략: AVERAGE
- 2: COUNT
- 3: COUNTA
- 4: MAX
- 5: MEDIAN
- 6: MIN
- 7: SUM
함수 개요
엑셀 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 지수평활법 기반 ETS 모델로 데이터를 예측할 때 엑셀이 감지하고 사용한 계절성 값을 확인하는 함수입니다. ETS 모델에서는 기존 데이터의 계절성이 중요한 변수로 작용합니다.
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(기존값범위, 기존시계열범위)엑셀이 감지한 계절성을 반환합니다.기존 데이터로 미래 값을 예측하려면 FORECAST.ETS 함수 를 사용하고, 시계열이 아닌 두 변수의 선형 관계를 분석하려면 FORECAST.LINEAR 함수 를 사용합니다.
FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수 간단 예제
기존 값 범위와 그에 대응하는 시계열 범위에서 엑셀이 감지한 계절성을 확인합니다.
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(기존값범위, 기존시계열범위)ETS 모델이 감지한 계절성을 확인합니다.결과로 예측에 사용된 계절성 값을 숫자로 반환합니다.
시계열에 누락된 데이터가 있으면 세 번째 인수로 누락 데이터를 처리할 방법을 지정합니다.
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(기존값범위, 기존시계열범위, 0)누락된 데이터를 0으로 간주해 계절성을 구합니다.=FORECAST.ETS.SEASONALITY(기존값범위, 기존시계열범위, 1)누락된 데이터를 주변 데이터의 평균으로 계산해 계절성을 구합니다.선택한 처리 방식이 반영된 계절성 값이 숫자로 반환됩니다.
중복 시계열 값을 합계로 반영하려면 네 번째 인수에 7을 입력합니다.
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(기존값범위, 기존시계열범위, 1, 7)중복 시계열 값을 합계로 반영합니다.중복 시계열에 SUM 집계 방식이 적용된 계절성 값을 반환합니다.
그 외 주의사항
기존 시계열 범위에서 연속적인 시간의 흐름이 감지되지 않으면 #NUM! 오류를 반환합니다.
입력한 시계열에 중복값이 있으면 #VALUE! 오류를 반환합니다.
기존 값 범위와 기존 시계열 범위의 크기는 같아야 합니다. 두 범위의 크기가 다르면 #N/A! 오류를 반환합니다.
이 함수는 미래 값을 직접 예측하지 않고 ETS 모델이 감지한 계절성을 반환합니다. 미래 값을 예측하려면 FORECAST.ETS 함수를 사용합니다.
네 함수의 결과값으로 2가 나왔다면, 계절성이 2를 갖는다고 해석할 수 있습니다.
하지만 현업에서 '2'의 계절성을 갖는 경우는 매우 드뭅니다. (반기별 데이터, 여름/겨울 등..) 따라서 데이터를 한번 더 정확히 검토한 후 분석에 활용해보시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.