엑셀 FORECAST.ETS 함수 사용법

함수 요약

엑셀 FORECAST.ETS 함수는 시계열 데이터의 주기성을 분석하여 미래 값을 예측하는 함수입니다.

함수 구문

=FORECAST.ETS(예측할날짜, 값범위, 시계열범위, [계절성], [누락데이터처리], [중복시계열처리])

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예측할날짜

예측하고자 하는 시점입니다.

날짜, 시간 또는 숫자로 입력합니다. 기존 시계열 범위의 마지막 값보다 커야 합니다.
만약 기존 시계열의 마지막 값보다 작을 경우, #NUM! 오류가 반환됩니다.

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값범위

기존 데이터의 값 범위입니다.

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시계열범위

기존 데이터의 시계열 범위입니다.

시계열 범위의 모든 날짜가 동일할 경우, 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.

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계절성

[선택인수]값을 예측할 때 사용할 데이터의 주기입니다. 기본값은 자동 예측입니다.

예를 들어, 계절성이 '7'이면 일주일 주기로 데이터를 예측합니다.
계절성이 '0'일 경우, 주기가 없는 것으로 가정하고 선형 예측을 합니다.

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누락데이터처리

[선택인수]기존 범위에서 누락된 데이터의 처리 방법입니다. 기본값은 1(=주변 데이터의 평균으로 계산)입니다.

1 : [기본값] 누락된 값을 주변 데이터의 평균으로 계산
0 : 누락된 값을 0으로 간주

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중복시계열처리

[선택인수]중복된 시계열의 처리 방법입니다. 기본값은 1(=중복된 값의 평균으로 반영) 입니다.

1 : [기본값] AVERAGE (평균)
2 : COUNT (숫자 개수를 반영)
3 : COUNTA (빈칸이 아닌 모든 값의 개수를 반영)
4 : MAX (최대값만 반영)
5 : MEDIAN (중간값으로 반영)
6 : MIN (최소값만 반영)

상세 설명

FORECAST.ETS 함수는 지수평활법 알고리즘을 사용하여 시계열 데이터에서 미래의 값을 예측하는 함수입니다. 이 함수는 실무에서 자주 사용되는 매출이나 판매 데이터의 주기를 자동으로 인식하고 예측할 수 있어 다양한 상황에 편리하게 사용할 수 있습니다.

=FORECAST.ETS('2024-01-01',23년매출,23년날짜)
/ / 23년도 데이터를 기반으로 24년 1월 1일의 매출을 예상합니다.

만약 사용 중인 데이터의 주기성(예: 여름 ↔ 겨울(6개월), 일주일 간격 등..)만 분석하려면 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용합니다.

FORECAST.ETS 함수 간단 예제

1) 다음 달 수요량 예측하기

다음과 같이 함수를 작성하면 다음 달의 수요량을 예측할 수 있습니다.

=FORECAST.ETS("2020-01-01",{월시계열},{월별수요량})
=FORECAST.ETS("2020-01-01",{2019-01-01,2019-02-01,2019-03-01,...,2019-12-01},{월별수요량})
/ / 다음 달 수요량을 예측합니다.

2) 20년간의 연평균 매출을 바탕으로 내년 매출 예측하기

다음과 같이 함수를 작성하면, 지난 기간의 연간 평균 매출을 토대로 내년 매출을 예측할 수 있습니다.

=FORECAST.ETS("2020-01-01",{년시계열},{연매출})
=FORECAST.ETS("2020-01-01",{2000-01-01,2001-01-01,2002-01-01,...,2019-01-01},{연매출})
/ / 과거 20년간의 매출을 토대로 내년 매출을 예측합니다.

그 외 주의사항

예측할 날짜는 반드시 기존 시계열의 마지막 값보다 커야합니다. 그렇지 않으면 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.

값 범위와 시계열 범위의 너비(또는 높이)는 반드시 동일해야 합니다. 그렇지 않으면 함수는 #N/A 오류를 반환합니다.

시계열 범위의 값이 모두 동일할 경우(=분산이 0일 경우) 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.

계절성이 8,760 (1년의 시간값) 보다 클 경우, 함수는 #NUM! 오류를 반환합니다.

만약 시계열이 아닌 데이터의 선형회귀분석이 필요한 경우, FORECAST.LINEAR 함수를 사용합니다.

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