1.FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수정의 란?
FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 FORECAST.ETS 함수에서 사용되는 계절성 주기를 나타내는 배열을 반환하는 엑셀 함수입니다. 이 함수를 사용하여 시계열 데이터에서 식별된 계절성 주기를 확인할 수 있습니다.
구문:
매개변수:
- data: 시계열 데이터 배열 또는 범위.
- timeline: 시간 정보를 나타내는 배열 또는 범위.
- [seasonality]: 계절성 주기의 길이를 나타내는 배열 또는 범위. 이 매개변수는 선택 사항이며, 제공하지 않으면 함수가 자동으로 계절성 주기를 식별하려고 시도합니다.
- [filter]: 추가적인 데이터 필터를 나타내는 배열 또는 범위. 이 매개변수도 선택 사항입니다.
반환값: 계절성 주기의 배열.
이 함수는 데이터와 시간 정보를 사용하여 계절성 주기를 계산하고 반환합니다. 계절성 주기는 주어진 시계열 데이터의 주기적인 패턴을 나타내는데 사용됩니다. 반환된 계절성 주기는 [seasonality] 매개변수에 의해 정의되거나 자동으로 식별됩니다.
2.예시
FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용하는 예시를 살펴보겠습니다. 이 예시에서는 시계열 데이터와 시간 정보를 이용하여 계절성 주기를 식별하는 방법을 보여줍니다.
예시 데이터:
시간데이터| 1 | 10 |
| 2 | 12 |
| 3 | 15 |
| 4 | 18 |
| 5 | 22 |
| 6 | 25 |
| 7 | 30 |
| 8 | 35 |
| 9 | 40 |
| 10 | 45 |
예시 사용법:
이 예시에서는 B2:B11 범위의 데이터와 A2:A11 범위의 시간 정보를 사용하여 계절성 주기를 식별합니다. 반환된 계절성 주기는 다른 함수에 사용되어 시계열 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 활용될 수 있습니다.
3.사용방법
FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 Excel에서 시계열 데이터의 계절성 주기를 식별하는 데 사용됩니다. 이 함수는 주기적인 패턴이 있는 데이터를 예측할 때 유용합니다. 아래는 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수의 사용법에 대한 설명입니다.
- data: 예측하려는 시계열 데이터를 나타내는 범위 또는 배열입니다.
- timeline: 시간 정보를 나타내는 범위 또는 배열입니다.
- seasonality (선택 사항): 계절성 주기의 길이를 나타내는 매개변수입니다. 이 값이 제공되지 않으면 함수는 가능한 계절성 주기 길이를 식별하려고 시도합니다.
- filter (선택 사항): 데이터에서 이동 평균 필터의 크기를 나타내는 매개변수입니다. 이 값이 제공되지 않으면 함수는 자동으로 최적의 필터 크기를 결정합니다.
예시:
이 예시에서는 B2:B11 범위의 데이터와 A2:A11 범위의 시간 정보를 사용하여 계절성 주기를 식별합니다. 반환된 계절성 주기는 다른 함수에 사용되어 시계열 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 활용될 수 있습니다.
4.함수 사용팁
FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용할 때 몇 가지 유용한 팁이 있습니다.
- 계절성 주기의 길이 지정: 경우에 따라 계절성 주기의 길이를 명시적으로 지정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 함수가 더 정확한 계절성을 식별할 수 있습니다.이 예시에서는 계절성 주기의 길이를 12로 지정하여 연간 패턴을 강조합니다.
-
excelCopy code=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B11, A2:A11, 12)
- 다양한 계절성 길이 테스트: 가능한 계절성 주기의 길이를 시도하여 최적의 예측을 얻을 수 있습니다. 여러 길이의 계절성을 테스트하여 어떤 것이 데이터에 가장 적합한지 확인하세요.
- 필터링 적용: filter 매개변수를 사용하여 이동 평균 필터를 적용할 수 있습니다. 데이터에서 노이즈를 제거하고 예측의 안정성을 높일 수 있습니다.이 예시에서는 이동 평균 필터 크기를 3으로 설정합니다.
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excelCopy code=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B11, A2:A11, , 3)
- 자동 계절성 식별 활용: seasonality 매개변수를 비워두면 함수가 자동으로 가능한 계절성 주기를 식별하려고 시도합니다. 이는 데이터에 대한 빠른 분석에 유용할 수 있습니다.
- 결과 시각화: 계절성 주기를 식별한 후에는 결과를 시각화하여 어떻게 작동하는지 확인하세요. 그래프를 통해 함수의 성능을 쉽게 평가할 수 있습니다.
이러한 팁을 활용하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 최대한 활용할 수 있습니다.
5.주의사항
FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 충분한 데이터: 함수가 계절성을 식별하고 정확한 예측을 생성하려면 충분한 양의 데이터가 필요합니다. 데이터셋이 작거나 패턴이 명확하지 않은 경우 예측의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
- 이상치 처리: 데이터에 이상치가 있는 경우 예측에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이상치를 확인하고 필요한 경우 적절한 처리를 수행하세요.
- 파라미터 조정: 함수의 성능을 향상시키기 위해 계절성 주기의 길이 및 필터 크기와 같은 파라미터를 적절하게 조정해야 합니다. 여러 가지 조합을 실험하여 최적의 파라미터 값을 찾아보세요.
- 결과 검증: 예측 결과를 실제 데이터와 비교하여 정확성을 확인하세요. 함수는 예측값과 실제값 간의 오차를 최소화하기 위해 노력하지만 항상 완벽하지는 않습니다.
- 동적 범위 지정: 데이터 범위를 지정할 때 동적 범위를 사용하는 것이 좋습니다. 새로운 데이터가 추가될 때 함수는 동적으로 범위를 확장하여 계속해서 예측을 수행할 수 있습니다.
- 다양한 시나리오 고려: 다양한 계절성 길이 및 필터 크기와 같은 다양한 시나리오를 고려하여 함수의 성능을 테스트하세요.
이러한 주의사항을 고려하면 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.