1.FORECAST.ETS 정의 란?
FORECAST.ETS 함수는 Excel에서 제공되는 시계열 데이터에 대한 지수 평활(Exponential Smoothing)을 사용하여 예측을 생성하는 기능입니다. 이 함수는 다양한 지수 평활 기법 중에서 Triple Exponential Smoothing(트리플 지수 평활)을 사용하여 시계열 데이터의 패턴을 분석하고 예측을 수행합니다.
Triple Exponential Smoothing은 지수 평활 기법의 한 형태로서, 시계열 데이터의 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 그리고 불규칙한 요소(Irregularity)를 모두 고려하여 예측합니다. 이 방법은 단순 지수 평활이나 이중 지수 평활보다 좀 더 복잡하지만, 시계열 데이터의 다양한 패턴을 적절히 처리할 수 있습니다.
FORECAST.ETS 함수를 사용하면 주어진 시계열 데이터에 대해 미래의 값을 예측할 수 있습니다. 이 함수는 데이터의 추세와 계절성을 반영하여 예측을 수행하므로, 시계열 데이터에 대한 상대적으로 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.
2.예시
FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터에 대한 예측을 생성하는 예시를 살펴보겠습니다.
가정: 주어진 데이터는 월별 판매량 데이터이며, 시계열 분석을 통해 미래의 판매량을 예측하려고 합니다.
데이터:
이제 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 다음해(2023년) 1월부터 12월까지의 판매량을 예측해 보겠습니다. 함수 구문은 다음과 같습니다.
여기서:
- target_date: 예측하려는 날짜입니다.
- known_y's: 알려진 y 값의 범위입니다. 여기에는 기존 데이터의 판매량이 포함됩니다.
- known_x's: 선택적으로 사용되는 알려진 x 값의 범위입니다. 시간에 따른 추가 정보가 있는 경우 여기에 포함될 수 있습니다.
- seasonality: 시계열의 계절성을 설정합니다. "Seasonal" 또는 "No Seasonal" 값을 지정할 수 있습니다.
- data_completion: 데이터가 완료된 정도를 나타내는 값입니다. "Start" 또는 "End" 값을 지정할 수 있습니다.
- aggregation: 데이터의 집계 방법을 설정합니다. "Average" 또는 "Sum" 값을 지정할 수 있습니다.
이제 위의 데이터를 기반으로 2023년의 판매량을 예측하는 식은 다음과 같습니다.
이를 사용하여 2023년 1월부터 12월까지의 예측된 판매량을 생성할 수 있습니다.
3.사용방법
FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터에 대한 예측을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 구성: 먼저 시계열 데이터를 준비합니다. 보통 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 값들을 포함합니다. 예를 들어, 매월 판매된 제품의 수, 주별 주식 가격 등이 있습니다.
- FORECAST.ETS 함수 구문: FORECAST.ETS 함수의 구문은 다음과 같습니다:여기서:
- target_date: 예측하려는 날짜입니다.
- known_y's: 알려진 y 값의 범위입니다. 즉, 이미 알고 있는 시계열 데이터의 값들입니다.
- known_x's: 선택적으로 사용되는 알려진 x 값의 범위입니다. 시간에 따른 추가 정보가 있는 경우 여기에 포함될 수 있습니다.
- seasonality: 시계열의 계절성을 설정합니다. "Seasonal" 또는 "No Seasonal" 값을 지정할 수 있습니다.
- data_completion: 데이터가 완료된 정도를 나타내는 값입니다. "Start" 또는 "End" 값을 지정할 수 있습니다.
- aggregation: 데이터의 집계 방법을 설정합니다. "Average" 또는 "Sum" 값을 지정할 수 있습니다.
-
rustCopy code=FORECAST.ETS(target_date, known_y's, [known_x's], [seasonality], [data_completion], [aggregation])
- 예측 생성: FORECAST.ETS 함수를 사용하여 예측하려는 날짜에 해당하는 값을 지정하여 함수를 입력합니다. 예를 들어, 다음해의 판매량을 예측하려면 해당 날짜를 target_date 매개변수에 지정하고, 알려진 시계열 데이터를 known_y's 매개변수에 입력합니다.
- 추가 옵션 사용 (선택적): known_x's, seasonality, data_completion, aggregation과 같은 추가적인 매개변수를 사용하여 예측의 세부 설정을 조정할 수 있습니다. 필요에 따라 이러한 매개변수를 사용하여 함수의 동작을 조정할 수 있습니다.
이러한 단계를 따라 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터에 대한 예측을 생성할 수 있습니다.
4.함수 사용팁
FORECAST.ETS 함수를 사용할 때 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.
- 적절한 데이터 범위 지정: 예측에 사용할 데이터 범위를 정확하게 지정하세요. 너무 적은 데이터를 사용하면 예측의 정확성이 낮아질 수 있고, 너무 많은 데이터를 사용하면 모델의 유연성이 떨어질 수 있습니다.
- 시계열 패턴 이해: 데이터에 어떤 종류의 시계열 패턴이 있는지 이해하세요. 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 그리고 불규칙한 요소(Irregularity)가 있는지 확인하고, 이에 따라 적절한 모델을 선택하세요.
- 시즌과 함께 데이터 사용: 데이터에 계절성이 있는 경우 seasonality 매개변수를 설정하여 해당 계절성을 반영하세요. 이렇게 하면 모델이 계절성을 고려하여 더 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
- 시계열 데이터 품질 확인: 데이터의 품질을 확인하고 필요에 따라 전처리를 수행하세요. 이상치나 결측값 등의 문제가 있는 경우 이를 처리하거나 제외하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 모델 성능 평가: 예측된 결과를 실제 데이터와 비교하여 모델의 성능을 평가하세요. 이를 통해 모델이 얼마나 정확하게 예측을 수행하는지 확인할 수 있고, 필요한 경우 모델을 조정할 수 있습니다.
- 여러 모델 비교: 다양한 모델을 사용하여 예측을 생성하고 결과를 비교하세요. 여러 모델을 비교하면 가장 적합한 모델을 선택할 수 있고, 예측의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
- 일관된 데이터 사용: 일관된 데이터를 사용하여 예측을 생성하세요. 데이터의 형식이나 범위가 변경되면 예측 결과도 달라질 수 있으므로 주의하세요.
- 모델 파라미터 조정: 필요에 따라 모델의 파라미터를 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 파라미터를 시도해보고 최적의 조합을 찾아보세요.
이러한 팁을 활용하여 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터에 대한 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
5.주의사항
FORECAST.ETS 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.
- 적절한 모델 선택: FORECAST.ETS 함수는 여러 가지 모델을 사용하여 예측을 생성합니다. 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 예측하려는 데이터의 패턴에 따라 적합한 모델을 선택하세요.
- 데이터의 충분성: 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 충분한 데이터가 필요합니다. 모델이 충분한 데이터를 학습할 수 있도록 데이터를 수집하고 예측에 사용하세요.
- 이상치 처리: 시계열 데이터에는 이상치가 포함될 수 있습니다. 이상치가 있는 경우 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로 이상치를 식별하고 처리하세요.
- 결과 해석: 예측된 결과를 해석할 때 주의하세요. 예측 결과는 미래에 대한 추정이므로 신중하게 사용해야 합니다. 예측의 신뢰 구간을 고려하여 결과를 해석하세요.
- 모델의 한계 이해: 모든 시계열 데이터에는 모델이 적용될 수 있는 한계가 있습니다. 예측이 불가능한 경우나 모델이 잘못된 결과를 생성할 수 있는 경우를 고려하세요.
- 모델 파라미터 조정: 모델의 파라미터를 조정하여 예측의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 파라미터를 시도해보고 최적의 조합을 찾아보세요.
- 예측의 활용: 예측된 결과를 실제 의사 결정에 사용하기 전에 다양한 요소를 고려하세요. 예측은 단순히 참고자료로만 사용되어야 하며, 다른 정보와 함께 고려되어야 합니다.
- 모델의 업데이트: 새로운 데이터가 사용 가능해질 때마다 모델을 업데이트하세요. 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 패턴이 변할 수 있으므로 모델을 최신 상태로 유지하세요.
이러한 주의사항을 고려하여 FORECAST.ETS 함수를 사용하여 시계열 데이터에 대한 정확한 예측을 생성하세요.