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카테고리 없음 / / 2024. 3. 18. 13:01

엑셀 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수

1.FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수정의 란?

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 Microsoft Excel에서 제공되는 함수 중 하나로, 시계열 데이터의 계절성을 분석하고 모델링하는 데 사용됩니다. 이 함수는 FORECAST.ETS 함수와 함께 사용되어 시계열 데이터의 계절성을 정확하게 모델링하고 예측에 반영할 수 있도록 도와줍니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 주기적인 패턴이 있는 데이터에서 주기(계절성)의 길이를 결정하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 일년 중에 계절성이 있는 패턴이 있는 경우, 이 함수는 해당 주기(예: 12개월)의 길이를 찾아내어 예측 모델에 사용할 수 있습니다.

이 함수는 다음과 같은 구문을 갖습니다.

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FORECAST.ETS.SEASONALITY(data, [minimum_seasonality], [maximum_seasonality], [seasonality_estimation_method], [multiplicative])

여기서:

  • data: 시계열 데이터가 있는 범위 또는 배열입니다.
  • minimum_seasonality (선택 사항): 계절성의 최소 주기 길이입니다. 기본값은 1입니다.
  • maximum_seasonality (선택 사항): 계절성의 최대 주기 길이입니다. 기본값은 데이터 포인트 수의 1/4입니다.
  • seasonality_estimation_method (선택 사항): 계절성을 추정하는 데 사용되는 방법을 지정합니다. "ACF" (자기 상관 함수) 또는 "SEATS" 중 하나를 지정할 수 있습니다. 기본값은 "ACF"입니다.
  • multiplicative (선택 사항): 추정된 계절성이 곱셈적인지 여부를 나타내는 값입니다. TRUE 또는 FALSE 중 하나를 지정할 수 있습니다. 기본값은 FALSE입니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 계절성을 분석하고 추정하기 위해 사용되며, 시계열 데이터의 계절성을 모델링하는 데 도움이 됩니다.

 
 
 

2.예시

Microsoft Excel의 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 시계열 데이터의 계절성을 추정하기 위해 사용됩니다. 이 함수는 주어진 시계열 데이터에 대한 계절성을 자동으로 감지하고 추정합니다. 계절성은 일정한 간격으로 반복되는 패턴이나 주기를 나타내며, 예를 들어 매월 반복되는 패턴이나 분기별로 변화하는 패턴 등이 포함될 수 있습니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수의 구문은 다음과 같습니다.

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FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion])

여기서:

  • values: 시계열 데이터의 값이 포함된 범위 또는 배열입니다.
  • timeline: 시계열 데이터의 시간 또는 날짜가 포함된 범위 또는 배열입니다.
  • data_completion (선택 사항): 데이터가 누락된 경우를 처리하는 방법을 나타내는 값입니다. "Ignore", "Estimation", "Interpolation" 중 하나를 지정할 수 있습니다.

이 함수는 시계열 데이터의 계절성을 추정하기 위해 사용되며, 해당 데이터에서 주기적으로 반복되는 패턴을 찾아내어 예측 모델에 적용합니다.

예를 들어, A1부터 A12까지의 값이 12개월 동안의 매월 매출 데이터이고, B1부터 B12까지의 날짜가 해당 기간에 대한 타임라인 데이터라고 가정해보겠습니다. 이러한 경우에 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용하여 시계열 데이터의 계절성을 추정할 수 있습니다.

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=FORECAST.ETS.SEASONALITY(A1:A12, B1:B12)

이 함수는 시계열 데이터의 계절성을 추정하여 반환하며, 이를 다른 FORECAST.ETS 함수들과 함께 사용하여 미래 값을 예측하는 데 활용할 수 있습니다.

 
 
 

3.사용방법

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 Excel에서 제공되는 함수 중 하나로, 시계열 데이터의 계절성을 결정하기 위한 함수입니다. 이 함수는 FORECAST.ETS 함수와 함께 사용되어 시계열 데이터의 예측에 유용합니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 시계열 데이터의 계절성을 자동으로 감지하지만, 때로는 사용자가 계절성을 수동으로 지정해야 할 수도 있습니다. 이 함수를 사용하여 계절성을 지정하면 모델의 예측이 더욱 정확해질 수 있습니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수의 구문은 다음과 같습니다.

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FORECAST.ETS.SEASONALITY(data, timeline, [season_length])

여기서:

  • data: 계절성을 분석할 시계열 데이터의 값이 포함된 범위 또는 배열입니다.
  • timeline: 계절성을 분석할 시계열 데이터의 시간 또는 날짜가 포함된 범위 또는 배열입니다.
  • season_length (선택 사항): 계절성 주기의 길이를 나타내는 값입니다. 이 값이 지정되지 않으면 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 자동으로 계절성 주기를 감지합니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용하여 계절성 주기를 분석하고 지정하는 방법에 대한 예시는 다음과 같습니다.

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=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B1:B12, A1:A12)

위의 예시에서는 B1부터 B12까지의 데이터와 A1부터 A12까지의 시간 데이터를 사용하여 계절성 주기를 분석합니다.

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 계절성 주기의 길이를 자동으로 감지하거나 수동으로 지정하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터의 계절성을 정확하게 모델링하고 예측하는 데 도움이 됩니다.

 
 
 

4.함수 사용팁

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용할 때 유용한 팁은 다음과 같습니다.

  1. 자동 vs 수동 계절성 지정: FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 계절성 주기를 자동으로 감지할 수 있지만 때로는 수동으로 계절성 주기를 지정해야 할 수도 있습니다. 데이터의 특성을 고려하여 자동 감지 또는 수동 지정 중 어떤 방법이 더 적절한지를 고려해야 합니다.
  2. 다양한 주기 길이 고려: 계절성 주기의 길이를 정확하게 지정하는 것이 중요합니다. 하지만 종종 데이터에는 다양한 주기의 계절성이 있을 수 있으므로 여러 주기 길이를 시도해 보고 최적의 결과를 얻을 수 있는지 확인해야 합니다.
  3. 샘플 크기 고려: FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 시계열 데이터의 계절성을 분석할 때 샘플 크기를 고려합니다. 충분한 샘플 크기가 없는 경우 계절성 주기를 정확하게 감지하기 어려울 수 있으므로 데이터의 길이를 고려해야 합니다.
  4. 결과 확인: 계절성 주기를 분석하고 지정한 후에는 예측 모델의 결과를 확인하여 모델이 시계열 데이터의 특성을 정확하게 반영하고 있는지를 확인해야 합니다. 필요에 따라 계절성 주기를 조정하고 모델을 개선할 수 있습니다.
  5. 정기적인 업데이트: 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 변화할 수 있으므로 정기적으로 모델을 업데이트하고 새로운 데이터를 반영하여 예측을 개선해야 합니다.

이러한 팁을 고려하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용하면 시계열 데이터의 계절성을 더욱 정확하게 모델링하고 예측할 수 있습니다.

5.주의사항

FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

  1. 데이터의 품질: 계절성을 분석하기 전에 데이터의 품질을 확인해야 합니다. 데이터에 결측값이나 이상점이 있는 경우 계절성 분석의 정확도에 영향을 줄 수 있으므로 이러한 사항들을 미리 처리해야 합니다.
  2. 적절한 시간 간격: 계절성 주기를 분석할 때 데이터의 시간 간격이 일정해야 합니다. 불규칙한 시간 간격이 있는 데이터의 경우 계절성 분석이 어려울 수 있습니다.
  3. 적절한 샘플 크기: FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 시계열 데이터의 계절성을 분석할 때 샘플 크기를 고려합니다. 충분한 샘플 크기가 없는 경우 계절성 주기를 정확하게 감지하기 어려울 수 있습니다.
  4. 다중 계절성: 데이터에 여러 계절성 주기가 있는 경우, FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 주어진 주기에 대한 계절성을 분석합니다. 다중 계절성을 고려해야 하는 경우, 별도의 접근 방식이 필요할 수 있습니다.
  5. 모델의 한계: FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수는 일부 상황에서도 완벽한 결과를 제공하지 않을 수 있습니다. 특히 데이터가 복잡한 패턴을 갖고 있는 경우, 다른 방법이나 모델을 고려해야 할 수 있습니다.
  6. 주의사항 확인: 함수의 사용법과 주의사항을 항상 문서 또는 도움말에서 확인해야 합니다. Excel의 경우, 함수에 대한 설명과 예시가 포함된 공식 도움말을 참조할 수 있습니다.

이러한 주의사항을 고려하여 FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수를 사용하면 시계열 데이터의 계절성을 더욱 정확하게 분석하고 모델링할 수 있습니다.

 
 
 

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