EXCEL FORECAST.ETS.SEASONALITY

1.FORECAST.ETS.SEASONALITY   정의 란?

FORECAST.ETS.SEASONALITY는 FORECAST.ETS 함수에서 사용되는 매개변수 중 하나입니다. 이 매개변수는 시계열 데이터에서의 계절성(Seasonality) 여부를 지정하는 데 사용됩니다.

시계열 데이터에서는 특정한 시간 주기에 따라 주기적인 패턴이 나타날 수 있습니다. 이러한 주기적인 패턴을 계절성이라고 합니다. 예를 들어, 매월 발생하는 계절적인 패턴이나 분기별로 발생하는 패턴 등이 있을 수 있습니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수는 시계열 데이터에 계절성이 있는 경우에 "Seasonal" 값을 지정하여 이를 모델에 반영하도록 설정합니다. 이렇게 하면 모델이 계절성을 고려하여 예측을 생성할 수 있습니다.

반면에 계절성이 없는 경우에는 "No Seasonal" 값을 지정하여 모델에게 계절성이 없다는 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 경우 모델은 계절성을 고려하지 않고 예측을 생성합니다.

따라서 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수는 모델이 계절성을 고려하여 예측을 생성할지 여부를 결정하는 중요한 역할을 합니다.

 

 

 

2.예시

FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수는 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터를 예측할 때 사용됩니다. 이 매개변수를 사용하여 데이터에 계절성이 있는지 여부를 지정합니다.

다음은 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용한 예시입니다.

가정: 월별 판매량 데이터를 사용하여 다음 해의 판매량을 예측하려고 합니다. 데이터에는 매월 판매된 제품의 수가 포함되어 있습니다.

데이터:

sqlCopy code

| Month | Sales | |----------|-------| | Jan-2022 | 100 | | Feb-2022 | 120 | | Mar-2022 | 110 | | Apr-2022 | 130 | | May-2022 | 150 | | Jun-2022 | 140 | | Jul-2022 | 160 | | Aug-2022 | 170 | | Sep-2022 | 180 | | Oct-2022 | 200 | | Nov-2022 | 190 | | Dec-2022 | 210 |

이제 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 다음 해(2023년)의 판매량을 예측하려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

lessCopy code

=FORECAST.ETS("Jan-2023", B2:B13, A2:A13, "Seasonal")

여기서 "Seasonal"을 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수로 전달하여 모델에게 데이터에 계절성이 있다는 정보를 제공합니다. 이렇게 하면 모델이 계절성을 고려하여 예측을 생성할 수 있습니다.

따라서 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하여 모델에게 데이터에 계절성이 있는지 여부를 알려줄 수 있습니다.

 

 

 

3.사용방법

FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수는 FORECAST.ETS 함수에서 사용되며, 데이터에 계절성이 있는지 여부를 설정하는 데 사용됩니다. 이 매개변수를 사용하는 방법은 매우 간단합니다.

기본 구문은 다음과 같습니다.

rustCopy code

=FORECAST.ETS(target_date, known_y's, [known_x's], seasonal_data)

여기서 seasonal_data는 데이터에 계절성이 있는지 여부를 나타내는 매개변수입니다. 계절성이 있는 경우 "Seasonal" 값을 지정하고, 계절성이 없는 경우 "No Seasonal" 값을 지정합니다.

따라서 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 데이터에 계절성을 고려하여 예측을 생성하려면 다음과 같이 구성합니다:

rustCopy code

=FORECAST.ETS(target_date, known_y's, [known_x's], "Seasonal")

이렇게 하면 모델이 데이터에 계절성을 반영하여 예측을 생성합니다.

또한 계절성이 없는 경우에는 다음과 같이 "No Seasonal" 값을 지정하여 계절성을 무시할 수 있습니다.

rustCopy code

=FORECAST.ETS(target_date, known_y's, [known_x's], "No Seasonal")

이를 통해 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 데이터에 적절한 모델을 선택하여 예측을 생성할 수 있습니다.

 

 

 

4.함수 사용팁

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

1. 데이터 탐색: 데이터를 분석하여 계절성이 있는지 여부를 확인하세요. 데이터에 특정한 주기로 반복되는 패턴이 있는지를 확인하고 이를 고려하여 계절성을 설정하세요.
2. 테스트 및 비교: 데이터에 대한 예측을 생성할 때 계절성을 사용하거나 사용하지 않는 경우를 비교하여 결과를 비교하세요. 각각의 경우에 대한 예측의 정확성과 모델의 적합성을 평가합니다.
3. 합리적인 가정: 계절성을 사용하는 것이 합리적인지를 고려하세요. 예를 들어, 매월 판매되는 제품의 경우 월별 계절성이 있을 것으로 예상됩니다. 그러나 계절성이 없는 데이터인 경우에는 계절성을 사용하지 않는 것이 더 적합할 수 있습니다.
4. 데이터 품질 검토: 계절성을 사용하는 경우에도 데이터의 품질을 확인하세요. 불규칙한 패턴이나 이상치가 있는 경우 모델의 예측에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터의 품질을 향상시키기 위해 필요한 전처리 작업을 수행하세요.
5. 기간 설정: 계절성을 설정할 때 데이터의 주기를 고려하세요. 연간, 분기별, 월별 등의 주기에 따라 계절성을 설정할 수 있습니다. 데이터의 주기에 맞는 계절성을 설정하여 모델의 예측 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
6. 모델 파라미터 조정: 계절성을 사용할 때 모델의 파라미터를 조정하여 예측 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 파라미터 조합을 시도하고 최적의 모델을 찾아내세요.

이러한 팁을 활용하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY 매개변수를 사용하여 데이터에 적절한 계절성을 설정하고 정확한 예측을 생성하세요.

 

 

 

 

5.주의사항

FORECAST.ETS.SEASONALITY를 사용할 때 주의할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 계절성 확인: 데이터에 실제로 계절성이 있는지 확인하세요. 데이터가 특정 주기로 반복되는 패턴을 보이지 않는 경우 계절성을 사용하는 것은 부적절할 수 있습니다.
2. 적절한 주기 선택: 계절성이 있는 경우, 적절한 주기를 선택해야 합니다. 데이터의 주기가 연간, 분기별, 월별 등 다양할 수 있으며, 이에 맞게 계절성을 설정하세요.
3. 데이터 품질 검토: 계절성을 설정하기 전에 데이터의 품질을 확인하세요. 이상치나 결측치가 있는 경우 모델의 예측에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터의 품질을 향상시키기 위해 필요한 전처리 작업을 수행하세요.
4. 다른 모델과 비교: 계절성을 사용하는 경우에도 다른 모델과 비교하여 결과를 확인하세요. 계절성을 고려하지 않는 모델과의 비교를 통해 계절성을 사용하는 것이 정확성을 향상시키는지를 판단할 수 있습니다.
5. 모델의 한계 이해: 계절성을 설정하더라도 모델은 모든 경우에 완벽한 예측을 제공하지는 않습니다. 데이터의 특성에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있으며, 모델의 한계를 이해하고 적절히 사용하세요.
6. 모델 업데이트: 계절성을 설정할 때 데이터가 변경되면 모델을 업데이트해야 합니다. 새로운 데이터가 사용 가능해질 때마다 모델을 업데이트하여 예측의 정확성을 유지하세요.

이러한 주의사항을 고려하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY를 사용하여 데이터에 적절한 계절성을 설정하고 정확한 예측을 생성하세요.