FORECAST.ETS 함수

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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 대상 예측 하려는 기록 값입니다.

  • 시간 표시 막대    필수 요소입니다. 독립 배열이 나 숫자 데이터 범위입니다. 시간 표시 막대에서 날짜 사이의 일관 된 단계 있어야 하며 0 일 수 없습니다. 시간 표시 막대 예측으로 정렬 하는 데 필요한 없습니다. ETS가 정렬 암시적으로 계산 됩니다. 제공 된 시간 표시 막대에서 상수 단계를 식별할 수 없으면 Forecast.ETS #NUM을 반환 합니다. 오류를 반환합니다. 시간 표시 막대 중복 값을 포함 하는 경우 예측 합니다. ETS #VALUE를 반환 됩니다. 오류를 반환합니다. 시간 표시 막대와 값의 범위는 같은 크기의 하지 않으면 예측 합니다. ETS # n/A 오류를 반환 합니다.

  • 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 요소입니다. 시간 표시 막대 데이터 요소 간의 상수 단계 필요 하지만 예측 합니다. ETS 최대 30% 누락 된 데이터를 지원 하며이 대 한 자동으로 조정 됩니다. 0으로 0이 누락 된 대상에 대 한 계정 알고리즘을 알 수 있습니다. 1의 기본값 인접 대상의 평균을 완료 하 여 누락 된 요소에 대 한 계정 됩니다.

  • 집계    선택 요소입니다. 시간 표시 막대 데이터 요소 간의 상수 단계 필요 하지만 예측 합니다. ETS 동일한 타임 스탬프가 있는 여러 포인트 집계 됩니다. 집계 매개 변수는 숫자 값 나타내는 방법 같은 타임 스탬프를 사용 하 여 여러 값을 집계 하는 데 사용 됩니다. 다른 옵션은 SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX, MEDIAN 기본값인 0 평균을 사용 합니다.

참고 항목

예측 함수(참조)

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