1.FORECAST.ETS 함수정의 란?
FORECAST.ETS 함수는 Excel에서 사용되는 시계열 예측 함수 중 하나입니다. 이 함수는 기존 시계열 데이터를 사용하여 미래의 값 예측을 제공합니다. "ETS"는 "Error, Trend, Seasonality"의 약자로, 이 함수는 시계열 데이터에서 오류, 추세 및 계절성을 고려하여 예측을 수행합니다.
구문:
- target_date: 예측하려는 날짜 또는 시간.
- values: 시계열 데이터 값.
- timeline: 시계열 데이터의 날짜 또는 시간.
- seasonality: 계절성을 나타내는 값 (옵션).
- data_completion: 데이터 완료 여부 (옵션).
- aggregation_method: 집계 방법 (옵션).
- auto_seasonal: 자동 계절성 탐지 여부 (옵션).
- confidence_level: 신뢰 수준 (옵션).
- prediction_interval: 예측 구간 (옵션).
- missing_values: 누락된 값 처리 방법 (옵션).
이 함수를 사용하면 기존 데이터를 기반으로 미래 값에 대한 예측을 생성할 수 있습니다. 각 매개변수의 역할을 이해하고 적절한 값을 제공해야 합니다. 시계열 예측에 관심이 있는 경우, 데이터 특성과 예측 요구 사항에 따라 다양한 매개변수 설정을 실험해볼 수 있습니다.
2.예시
FORECAST.ETS 함수의 예시를 통해 구체적인 사용 방법을 살펴보겠습니다. 아래는 함수의 예시입니다.
가정:
- B2:B13에는 시계열 데이터 값이 있습니다.
- A2:A13에는 해당 값들에 대응하는 날짜가 있습니다.
여기서 각 인수의 역할은 다음과 같습니다.
- A14: 예측하려는 날짜 또는 시간.
- B2:B13: 시계열 데이터 값.
- A2:A13: 시계열 데이터의 날짜 또는 시간.
- 1: 계절성을 나타내는 값. 1은 연간 계절성을 의미합니다.
- TRUE: 자동 계절성 탐지 활성화.
- 2: 집계 방법. 2는 자동으로 선택되는 방법을 의미합니다.
- TRUE: 데이터 완료 여부 자동 탐지 활성화.
- 95: 신뢰 수준. 95% 신뢰 수준을 사용하여 예측을 수행합니다.
- 0: 예측 구간의 길이. 여기서는 구간이 없음을 의미합니다.
이러한 예시를 통해 FORECAST.ETS 함수를 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다. 매개변수의 조합은 예측 요구 사항 및 데이터 특성에 따라 조절될 수 있습니다.
3.사용방법
FORECAST.ETS 함수는 Excel에서 시계열 데이터의 예측을 수행하는 함수로, 지수 평활법을 사용하여 예측합니다. 함수의 사용 방법은 다음과 같습니다.
여기서 각 매개변수의 역할은 다음과 같습니다.
- target_date: 예측하려는 날짜 또는 시간.
- known_y's: 시계열 데이터 값이 있는 범위.
- known_x's: 해당 값들에 대응하는 날짜 또는 시간이 있는 범위.
- [seasonality]: 계절성을 나타내는 값. 1은 연간 계절성을 의미합니다.
- [data_completion]: 데이터 완료 여부를 자동으로 탐지할지 여부를 나타내는 값. TRUE로 설정하면 자동으로 탐지됩니다.
- [aggregation_method]: 데이터 집계 방법을 나타내는 값. 1은 자동으로 선택되는 방법을 의미합니다.
- [allow_growth]: 예측 구간 내에서 데이터의 성장을 허용할지 여부를 나타내는 값. TRUE로 설정하면 허용됩니다.
- [confidence_level]: 예측 신뢰 수준을 나타내는 값. 기본값은 95입니다.
- [forecast_confidence_interval]: 예측 구간의 길이를 나타내는 값. 기본값은 0으로 구간이 없음을 의미합니다.
이러한 매개변수를 조절하여 예측을 수행할 수 있습니다. 예시를 통해 구체적인 상황에 맞게 함수를 조정할 수 있습니다.
4.함수 사용팁
FORECAST.ETS 함수를 효과적으로 사용하기 위해 몇 가지 유용한 팁이 있습니다.
- 적절한 데이터 수집: 높은 품질의 예측을 얻기 위해 충분한 기간의 시계열 데이터를 수집하십시오. 예측 결과는 입력된 데이터의 특성에 크게 의존합니다.
- 계절성 고려: 데이터에 계절성이 있다면 [seasonality] 매개변수를 설정하여 해당 계절성을 고려하십시오. 계절성이 중요한 경우 예측이 더 정확해질 수 있습니다.
- 자동 데이터 완료 사용: [data_completion] 매개변수를 TRUE로 설정하여 자동 데이터 완료를 사용하면, 함수가 누락된 값이나 추가 데이터를 감지하여 보완할 수 있습니다.
- 신뢰 수준 조절: [confidence_level] 매개변수를 통해 예측 신뢰 수준을 조절할 수 있습니다. 예측의 신뢰도에 따라 이 값을 조절하여 원하는 수준의 신뢰도를 얻을 수 있습니다.
- 구간 설정: [forecast_confidence_interval] 매개변수를 통해 예측 구간의 길이를 조절할 수 있습니다. 구간을 설정하면 예측의 불확실성을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
- 다양한 모델 시도: [aggregation_method] 매개변수를 조절하여 다양한 예측 모델을 시도해보세요. 함수는 다양한 모델 중에서 최적의 모델을 선택합니다.
- 결과 확인: 예측 결과를 주의 깊게 확인하고, 기대와 다르게 예측된 경우 데이터를 조정하거나 모델을 개선하는 작업을 수행하세요.
이러한 팁을 활용하여 FORECAST.ETS 함수를 더 효과적으로 사용할 수 있습니다.
5.주의사항
FORECAST.ETS 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 적절한 데이터 양과 품질: 정확한 예측을 위해서는 충분한 양의 과거 데이터가 필요합니다. 데이터의 품질도 매우 중요하므로 누락된 값이나 이상치를 신속히 처리해야 합니다.
- 모델 선택의 한계: 함수는 내부적으로 여러 모델을 사용하고 최적의 모델을 선택합니다. 그러나 모든 상황에서 최적의 모델을 선택하는 것은 불가능하며, 때로는 다른 모델을 시도해 보는 것이 유용할 수 있습니다.
- 계절성의 처리: 데이터에 주기적인 패턴이 있다면 [seasonality] 매개변수를 적절히 설정하여 계절성을 고려해야 합니다.
- 신뢰 수준 고려: [confidence_level] 매개변수는 예측의 신뢰도를 조절합니다. 이 값을 조절하여 신뢰도 수준을 적절하게 설정하세요.
- 계산 시간과 리소스: 큰 데이터셋이나 긴 예측 기간의 경우 계산에 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 함수의 계산 시간과 리소스 사용을 고려하여 적절한 환경에서 사용하세요.
- 예측 결과 확인: 예측 결과를 주의 깊게 검토하고, 실제 데이터와 비교하여 모델의 정확성을 평가하세요.
이러한 주의사항을 고려하면 FORECAST.ETS 함수를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.