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. values는 다음 지점에서 예측하려는 기록 값입니다.

  • timeline    필수 요소입니다. 숫자 데이터의 독립 배열 또는 범위입니다. timeline의 날짜 사이에 일관적인 단계가 있어야 하며 0이 될 수 없습니다. timeline은 FORECAST.ETS가 계산을 위해 암시적으로 정렬하므로 정렬할 필요가 없습니다. 제공된 timeline에서 연속 단계를 확인할 수 없으면 FORECAST.ETS가 #NUM! 오류를 반환합니다. timeline에 중복 값이 포함되어 있으면 FORECAST.ETS가 #VALUE! 오류를 반환합니다. timeline의 범위와 값이 크기가 다를 경우 FORECAST.ETS가 #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.

  • data_completion    선택 요소입니다. 타임라인의 데이터 지점 간에는 연속 단계가 있어야 하지만, FORECAST.ETS에서는 최대 30%의 누락된 데이터를 지원하며 이에 맞게 자동으로 조정됩니다. 0은 알고리즘에 누락된 지점을 0으로 처리하라고 지시합니다. 기본값 1은 누락된 지점을 인접한 지점의 평균이 되도록 완료해 처리합니다.

  • aggregation    선택 요소입니다. 타임라인의 데이터 지점 간에는 연속 단계가 있어야 하지만, FORECAST.ETS에서는 타임스탬프가 동일한 다중 지점을 집계합니다. aggregation 매개 변수는 타임스탬프가 동일한 여러 값을 집계하는 데 어떤 방법이 사용되는지 나타내는 숫자 값입니다. 기본값 0은 AVERAGE를 사용하며 다른 옵션으로는 SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX, MEDIAN이 있습니다.

참고 항목

예측 함수(참조)

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