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카테고리 없음 / / 2024. 3. 20. 15:18

엑셀 FORECAST.ETS.SEASONALITY

1.FORECAST.ETS.SEASONALITY 정의 란?

FORECAST.ETS.SEASONALITY는 FORECAST.ETS 함수에서 사용되는 선택적인 매개변수 중 하나입니다. 이 매개변수는 데이터에서의 계절성 주기를 나타내며, 예측 모델에 계절성을 포함할 때 유용합니다.

일반적으로 시계열 데이터에는 계절성이 존재하며, 이는 데이터가 일정한 주기를 가지며 반복되는 패턴을 보여줌을 의미합니다. 예를 들어, 매월 판매량이 상승하고 하락하는 경우에는 월별 계절성이 있을 수 있습니다.

FORECAST.ETS 함수에서는 계절성 주기를 지정하여 모델이 이러한 계절성을 고려하도록 할 수 있습니다. FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하여 데이터의 계절성 주기를 지정할 수 있으며, 주기의 길이를 나타내는 값입니다. 일반적으로 이 값은 숫자로 나타내며, 데이터의 주기에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 매월 발생하는 데이터의 경우 계절성 주기는 12로 설정될 수 있습니다.

이렇게 함으로써 FORECAST.ETS 함수는 데이터의 계절성을 고려하여 미래 값을 예측할 때 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

2.예시

FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하는 예시를 살펴보겠습니다.

가정하에 월별 판매 데이터가 주어졌다고 가정합시다. 이 데이터에는 각 월의 판매량이 포함되어 있습니다. 우리는 이 데이터를 사용하여 다음 달의 판매량을 예측하려고 합니다.

여기서, 월별 판매량의 계절성은 12개월의 주기를 가질 것으로 예상됩니다. 따라서 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 계절성을 고려하여 예측할 때, FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수에 12를 입력할 수 있습니다.

다음은 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하여 다음 달(2021년 1월)의 판매량을 예측하는 예시입니다.

lessCopy code
=FORECAST.ETS("2021-01", B2:B13, A2:A13, 12)

여기서:

  • "2021-01"은 예측할 시기를 나타내는 값입니다.
  • B2:B13는 종속 변수(월별 판매량)를 나타내는 범위입니다.
  • A2:A13는 독립 변수(월)를 나타내는 범위입니다.
  • FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수에는 12가 입력되어 있으며, 데이터의 계절성 주기를 나타냅니다.

이러한 방식으로 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 데이터의 계절성을 고려하여 예측을 수행할 수 있습니다.

 
 
 
 

3.사용방법

FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하여 시계열 데이터의 계절성 주기를 지정하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 데이터 분석: 먼저 시계열 데이터를 분석하여 데이터에 존재하는 계절성 주기를 이해해야 합니다. 주로 데이터의 주기성을 확인하고 주기의 길이를 결정합니다.
  2. 계절성 주기 확인: 데이터가 일정한 주기를 가지는 경우, 해당 주기의 길이를 확인합니다. 예를 들어, 매월 발생하는 데이터의 경우 계절성 주기는 일반적으로 12입니다.
  3. FORECAST.ETS 함수 사용: FORECAST.ETS 함수를 사용하여 예측을 수행할 때, SEASONALITY 매개변수에 계절성 주기를 지정합니다.
  4. cssCopy code
    =FORECAST.ETS(target_date, known_y's, known_x's, [seasonality], [data_completion], [aggregation_method], [auto_seasonal], [fcst_method], [confidence_level])
  5. 매개변수 입력: FORECAST.ETS 함수에서 SEASONALITY 매개변수를 사용하여 계절성 주기를 지정합니다. SEASONALITY 매개변수에는 데이터의 계절성 주기를 나타내는 값을 입력합니다. 예를 들어, 매월 발생하는 데이터의 경우, SEASONALITY 매개변수에 12를 입력할 수 있습니다.
  6. 함수 실행: 입력한 함수를 실행하여 예측을 수행합니다. SEASONALITY 매개변수에 지정된 계절성 주기를 고려하여 예측이 수행됩니다.

예를 들어, 시계열 데이터가 월별 판매량을 나타내고, 계절성 주기가 12개월인 경우, 다음과 같이 FORECAST.ETS 함수를 사용할 수 있습니다:

lessCopy code
=FORECAST.ETS("2022-01", B2:B13, A2:A13, 12)

이렇게 함으로써 FORECAST.ETS 함수에서 SEASONALITY 매개변수를 사용하여 데이터의 계절성 주기를 지정할 수 있습니다.

 
 
 

4.함수 사용팁

FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용할 때 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

  1. 데이터 분석: 데이터의 계절성 주기를 정확하게 이해하고 확인하는 것이 중요합니다. 데이터의 주기성을 분석하여 계절성 주기를 결정하세요.
  2. 적절한 주기 선택: 데이터의 특성에 따라 적절한 계절성 주기를 선택하세요. 예를 들어, 매월 발생하는 데이터의 경우, 계절성 주기를 12로 설정할 수 있습니다.
  3. 주기의 변동성: 데이터의 주기가 변동하는 경우, 계절성 주기를 동적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 계절성 주기가 긴급하게 변하는 경우, FORECAST.ETS 함수에서 계절성 주기를 수동으로 업데이트할 수 있습니다.
  4. 자동 계절성 감지: 계절성 주기를 정확하게 파악하기 어려운 경우, FORECAST.ETS 함수의 자동 계절성 감지 옵션을 활용할 수 있습니다. 이 옵션을 사용하면 함수가 데이터의 계절성 주기를 자동으로 감지하여 적용합니다.
  5. 데이터의 특성 고려: 데이터의 특성에 따라 계절성 주기를 조정하세요. 예를 들어, 특정 계절성 주기가 데이터에 더 적합한 경우, 해당 주기를 사용하여 예측을 수행하세요.
  6. 다른 예측 모델과 비교: FORECAST.ETS 함수에서 사용하는 계절성 주기를 다른 예측 모델과 비교하여 정확성을 평가하세요. 데이터의 특성에 따라 다른 모델이 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
  7. 주기의 변동성 감지: 데이터의 주기가 시간에 따라 변하는 경우, 주기의 변동성을 모니터링하고 필요할 때 계절성 주기를 업데이트하세요.

이러한 팁을 활용하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 효과적으로 사용하여 데이터의 계절성을 고려하여 예측을 수행할 수 있습니다.

 
 
 

5.주의사항

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

  1. 올바른 주기 선택: 데이터의 주기성을 정확하게 이해하고 적절한 계절성 주기를 선택해야 합니다. 데이터의 주기를 잘못 선택하면 예측 결과가 부정확할 수 있습니다.
  2. 데이터의 품질: 계절성 주기를 결정할 때 데이터의 품질을 고려하세요. 데이터에 불규칙한 패턴이나 이상치가 있는 경우 계절성 주기를 결정하기 어려울 수 있습니다.
  3. 주기의 변동성: 데이터의 주기가 시간에 따라 변하는 경우가 있습니다. 이러한 경우에는 주기의 변동성을 주의하고 필요할 때 계절성 주기를 업데이트해야 합니다.
  4. 자동 계절성 감지의 한계: FORECAST.ETS 함수의 자동 계절성 감지 옵션을 사용하는 경우, 이 옵션이 항상 정확한 계절성 주기를 감지하지는 않을 수 있습니다. 따라서 자동 감지 결과를 신중하게 검토하고 필요에 따라 수동으로 주기를 조정하세요.
  5. 다른 예측 모델과의 비교: FORECAST.ETS 함수에서 사용하는 계절성 주기를 다른 예측 모델과 비교하여 정확성을 평가하세요. 데이터의 특성에 따라 다른 모델이 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
  6. 주기의 효과적 활용: 계절성 주기를 효과적으로 활용하여 예측 모델을 개선하세요. 예를 들어, 계절성 주기를 사용하여 계절성 변동을 예측에 반영하고 예측의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 주의사항을 고려하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하면 더 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

 
 
 

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