FORECAST.ETS 함수

AAA 버전의 ETS(지수 평활법) 알고리즘을 사용하여 기존(기록) 값을 기반으로 미래 값을 계산하거나 예측합니다. 예측 값은 지정된 대상 날짜의 연속적인 기록 값으로, 타임라인의 연속이어야 합니다. 이 함수를 사용하면 판매량, 재고 필요량 또는 소비자 추세 등을 예측할 수 있습니다.

이 함수를 사용하려면 다른 지점 간에 연속 단계로 타임라인을 구성해야 합니다. 매월 1일에 값이 있는 월별 타임라인, 연도별 타임라인 또는 숫자 인덱스의 타임라인을 예로 들어 보겠습니다. 이 유형의 타임라인은 정확한 예측 결과도 생성하므로 예측을 적용하기 전에 원시 상세 데이터를 집계하는 데 매우 유용합니다.

구문

FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

FORECAST.ETS 함수 구문에는 다음과 같은 인수가 사용됩니다.

  • target_date    필수 요소입니다. 값을 예측하려고 하는 데이터 요소입니다. 대상 날짜는 날짜/시간 또는 숫자일 수 있습니다. 대상 날짜가 시간순으로 기록 타임라인의 끝 이전에 있는 경우 FORECAST.ETS가 #NUM! 오류를 반환합니다.

  • values    필수 요소입니다. 값은 다음 지점을 예측하려는 기록 값입니다.

  • 타임라인    필수 요소입니다. 숫자 데이터의 독립 배열 또는 범위입니다. 타임라인의 날짜는 일정 사이에 일관된 단계가 있어야 합니다. 타임라인을 FORECAST로 정렬할 필요는 없습니다. ETS는 계산을 위해 암시적으로 정렬합니다. 제공된 타임라인에서 상수 단계를 식별할 수 없는 경우 Forecast.ETS는 해당 단계를 #NUM! 오류가 발생합니다. 타임라인에 중복 값이 포함된 경우 FORECAST입니다. ETS는 #VALUE! 오류가 발생합니다. 타임라인 및 값의 범위가 크기가 같지 않은 경우 FORECAST입니다. ETS는 #N/A 오류를 반환합니다.

  • seasonality     선택 요소입니다. 숫자 값입니다. 기본값 1은 Excel에서 예측에 대한 seasonality를 자동으로 감지하고 계절 패턴의 길이에 양의 정수를 사용하는 것을 의미합니다. 0은 seasonality가 없음을 나타내므로 예측이 선형이 됩니다. 양의 정수는 알고리즘에 seasonality로 이 길이의 패턴을 사용하라고 지시합니다. 기타 모든 값에 대해 FORECAST.ETS는 #NUM! 오류를 반환합니다.

    지원되는 최대 seasonality는 8,760(1년 동안의 시간)입니다. 해당 숫자보다 seasonality가 높으면 #NUM! 오류가 반환됩니다.

  • 데이터 완료    선택 사항입니다. 타임라인에는 데이터 지점 간에 일정한 단계가 필요하겠지만, FORECAST입니다. ETS는 누락된 데이터를 최대 30%까지 지원하며 자동으로 조정됩니다. 0은 누락된 지점을 0으로 고려할 알고리즘을 나타냅니다. 기본값 1은 인접 지점의 평균으로 완료하여 누락된 지점을 고려합니다.

  • 집계    선택 사항입니다. 타임라인에는 데이터 지점 간에 일정한 단계가 필요하겠지만, FORECAST입니다. ETS는 동일한 타임스탬프가 있는 여러 지점을 집계합니다. 집계 매개 변수는 동일한 타임스탬프를 사용하여 여러 값을 집계하는 데 사용할 메서드를 나타내는 숫자 값입니다. 기본값인 0은 AVERAGE를 사용하나, 다른 옵션은 SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX, MEDIAN입니다.

참고 항목

예측 함수(참조)

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