excel FORECAST.ETS

1.FORECAST.ETS 정의 란?

FORECAST.ETS 함수는 Excel에서 제공되는 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 함수입니다. "ETS"는 Error, Trend, Seasonality를 나타내는 단어입니다. 이 함수는 시계열 데이터에 대한 지수 평활법(Exponential Smoothing)을 사용하여 추세(Trend)와 계절성(Seasonality)을 고려하여 값을 예측합니다.

FORECAST.ETS 함수는 세 가지 메소드를 제공합니다.

• FORECAST.ETS.LINEAR: 선형 추세를 고려한 지수 평활법을 사용하여 값을 예측합니다.
• FORECAST.ETS.STAT: 통계적 방법을 사용하여 추세와 계절성을 고려하여 값을 예측합니다.
• FORECAST.ETS.SEASONALITY: 주어진 데이터에서 계절성 패턴을 검색하고 계절성을 고려하여 값을 예측합니다.

이 함수들은 시계열 데이터를 분석하고 미래 값을 예측하는 데 유용하며, 예측을 위해 과거 데이터의 추세와 계절성을 고려합니다.

 

 

 

 

2.예시

FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터의 예측을 수행하는 예시를 살펴보겠습니다.

예를 들어, 매월 판매된 제품의 데이터가 다음과 같이 주어졌다고 가정해봅시다.

sqlCopy code

Month Sales 1 100 2 110 3 120 4 130 5 140 6 150

이때, 6월 이후의 판매량을 예측하려면 FORECAST.ETS 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 선형 추세를 고려하여 7월의 판매량을 예측하는 방법은 다음과 같습니다.

lessCopy code

=FORECAST.ETS.LINEAR(B2:B7, A2:A7, 7)

여기서 B2:B7는 판매 데이터가 있는 범위, A2:A7는 해당 데이터의 시간(월)을 나타내는 범위입니다. 그리고 마지막 인수 7은 예측하려는 월을 나타냅니다.

이 함수는 주어진 데이터를 분석하여 선형 추세를 사용하여 7월의 판매량을 예측하게 됩니다.

 

 

 

3.사용방법

FORECAST.ETS 함수의 사용 방법은 각각의 메소드(LINEAR, STAT, SEASONALITY)에 따라 다를 수 있지만, 기본적인 구문은 비슷합니다. 일반적으로 다음과 같은 형식을 따릅니다.

cssCopy code

=FORECAST.ETS.METHOD(known_y's, known_x's, new_x's, [seasonality], [data_sampling], [confidence_level], [aggregation_method])

여기서:

• METHOD은 사용할 FORECAST.ETS 메소드를 나타냅니다 (LINEAR, STAT, SEASONALITY).
• known_y's는 알려진 종속 변수의 데이터 범위입니다. 시간이 지나면서 변하는 데이터 값입니다.
• known_x's는 알려진 독립 변수의 데이터 범위입니다. 시간 또는 다른 독립 변수 값입니다.
• new_x's는 예측하려는 값의 독립 변수 범위입니다. 즉, 알려진 데이터 범위 이후의 값을 포함합니다.
• 나머지 매개변수는 선택 사항입니다. 이들은 해당 메소드에 따라 다르며, 예측에 추가적인 정보를 제공하거나 모델을 세부적으로 제어하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 선형 추세를 사용하여 시계열 데이터의 예측을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

lessCopy code

=FORECAST.ETS.LINEAR(B2:B7, A2:A7, 7)

여기서 B2:B7는 알려진 종속 변수 데이터 범위(판매량)이고, A2:A7는 알려진 독립 변수 데이터 범위(시간)입니다. 7은 새로운 값을 예측하려는 독립 변수 값(새로운 시간)입니다.

각 메소드에 대해 사용 방법과 필요한 입력 데이터에 대해 더 자세히 알고 싶다면 Excel 도움말을 확인하는 것이 좋습니다.

 

 

 

4.함수 사용팁

FORECAST.ETS 함수를 사용할 때 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

1. 적절한 메소드 선택: FORECAST.ETS 함수에는 세 가지 메소드가 있습니다(LINEAR, STAT, SEASONALITY). 데이터의 특성에 따라 적합한 메소드를 선택해야 합니다. 예를 들어, 데이터에 계절성이 있는 경우 SEASONALITY 메소드를 사용하는 것이 적절할 수 있습니다.
2. 추세와 계절성의 고려: 데이터에 추세나 계절성이 있는 경우 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 더 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 이러한 요소들을 고려하여 적절한 메소드를 선택해야 합니다.
3. 신뢰 수준 설정: FORECAST.ETS 함수의 신뢰 수준 매개변수를 설정하여 예측 결과의 신뢰도를 조절할 수 있습니다. 기본적으로 95% 신뢰 수준이 설정되어 있지만, 이 값을 조절하여 원하는 신뢰도를 설정할 수 있습니다.
4. 데이터 샘플링 설정: 데이터 샘플링 매개변수를 사용하여 예측 모델이 사용할 데이터의 샘플링 방법을 지정할 수 있습니다. 샘플링 방법을 조정하여 예측 결과를 개선할 수 있습니다.
5. 추세와 계절성 데이터의 정리: FORECAST.ETS 함수를 사용하기 전에 데이터를 정리하고 필요한 경우 추세와 계절성을 분리하여 입력해야 합니다. 이렇게 하면 함수가 데이터를 더 정확하게 분석할 수 있습니다.
6. 추가 매개변수 사용: FORECAST.ETS 함수의 추가 매개변수를 활용하여 예측 모델을 더욱 세부적으로 조정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 사용하여 모델을 개선하고 예측 결과를 더 정확하게 만들 수 있습니다.
7. 결과 평가: 예측 결과를 평가하고 확인하여 모델의 성능을 평가해야 합니다. 예측 결과가 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 확인하고, 필요한 경우 모델을 조정하여 더 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.

이러한 팁을 활용하여 FORECAST.ETS 함수를 더욱 효과적으로 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.

 

 

 

 

5.주의사항

FORECAST.ETS 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 적절한 데이터 범위: 함수에 입력하는 데이터 범위는 신뢰할 수 있는 데이터여야 합니다. 불완전하거나 잘못된 데이터로 예측하면 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.
2. 적절한 메소드 선택: 선형(LINEAR), 통계적(STAT), 또는 계절성(SEASONALITY) 메소드 중에서 적절한 메소드를 선택해야 합니다. 데이터의 특성과 분포에 따라 다른 메소드가 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
3. 추가 매개변수 이해: 함수에 사용되는 추가 매개변수들을 이해하고 올바르게 설정해야 합니다. 이러한 매개변수들은 예측의 정확도와 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
4. 신뢰도 검토: 예측 결과의 신뢰도를 검토해야 합니다. 신뢰도가 낮은 경우 예측 결과를 신뢰하지 않는 것이 좋습니다.
5. 추가적인 검증: 예측 결과를 다른 방법이나 모델과 비교하여 검증하는 것이 좋습니다. 다양한 방법을 사용하여 예측 결과를 확인하고 정확성을 검증할 수 있습니다.
6. 과적합 방지: 과거 데이터에 너무 많이 적합한 경우에는 예측이 과도하게 최적화될 수 있습니다. 이러한 경우에는 적절한 균형을 유지하도록 주의해야 합니다.
7. 계절성 처리: 데이터에 계절성이 있는 경우에는 SEASONALITY 메소드를 사용하여 계절성을 고려하는 것이 중요합니다. 이를 통해 계절성 패턴을 정확하게 예측할 수 있습니다.
8. 오버피팅 방지: 모델이 데이터에 너무 많이 적합되어 과적합되지 않도록 주의해야 합니다. 적절한 모델 복잡도와 파라미터 설정을 통해 오버피팅을 방지할 수 있습니다.

이러한 주의사항을 염두에 두고 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 예측하면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.