FORECAST 함수

1.FORECAST 함수정의 란?

FORECAST 함수는 주어진 x 값에 대한 선형 예측 모델을 기반으로 y 값(종속 변수)을 예측하는 엑셀 함수입니다. 이 함수는 기존 데이터 세트를 사용하여 추세를 파악하고 새로운 값에 대한 예측을 수행합니다.

FORECAST 함수의 정의는 다음과 같습니다.

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FORECAST(x, known_y's, known_x's)

여기서:

• x: 예측하려는 x 값입니다.
• known_y's: 종속 변수(y)에 대한 기존 데이터의 배열 또는 범위입니다.
• known_x's: 독립 변수(x)에 대한 기존 데이터의 배열 또는 범위입니다. 이 값은 known_y's와 크기가 같아야 합니다.

이 함수는 주어진 x 값에 대한 예측된 y 값을 반환합니다.

예를 들어, 주어진 x 값에 대한 매출 증가 예측이 필요한 경우 이전 매출 데이터를 사용하여 FORECAST 함수를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 향후 시기에 예상되는 매출을 예측할 수 있습니다.

 

 

 

2.예시

예를 들어, 다음과 같은 매출 데이터가 주어졌다고 가정해보겠습니다:

기간매출 (단위: 천 원)

1	100
2	150
3	200
4	250
5	300

이때, 이전 5개의 매출 데이터를 사용하여 6개월째 매출을 예측하려면 다음과 같이 FORECAST 함수를 사용할 수 있습니다.

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=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)

이 함수는 6을 x 값으로 사용하여 새로운 매출을 예측하고, B2:B6의 범위에서 기존의 매출 데이터를 사용하며, A2:A6의 범위에서는 해당 매출이 발생한 기간을 나타내는 값을 사용합니다.

이렇게 하면 6개월째의 매출을 예측할 수 있습니다.

3.사용방법

FORECAST 함수는 주어진 x 값에 대해 선형 회귀 분석을 기반으로 예측값을 계산합니다. 이 함수를 사용하여 다음과 같이 예측할 수 있습니다.

1. 셀에 FORECAST 함수를 입력합니다.
2. 함수의 첫 번째 인수로 예측하려는 값을 입력합니다.
3. 두 번째 인수로 종속 변수(y 값)의 기존 데이터가 있는 범위를 나타내는 배열이나 범위를 입력합니다.
4. 세 번째 인수로 독립 변수(x 값)의 기존 데이터가 있는 범위를 나타내는 배열이나 범위를 입력합니다.

예를 들어, 과거 5년간의 매출 데이터가 주어졌을 때, 2021년의 매출을 예측하려면 다음과 같이 FORECAST 함수를 사용할 수 있습니다:

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=FORECAST(2021, B2:B6, A2:A6)

이렇게 하면 2021년의 매출을 예측할 수 있습니다.

참고로, FORECAST 함수의 입력 데이터는 선형 회귀 분석에 적합해야 합니다. 또한, 입력 데이터의 범위는 동일한 크기와 형식이어야 합니다. 입력 데이터가 이러한 조건을 충족하지 않으면 예측 결과가 부정확할 수 있습니다.

4.함수 사용팁

FORECAST 함수를 사용할 때 다음과 같은 팁을 고려할 수 있습니다.

1. 적절한 데이터 선택: 입력 데이터로 사용할 종속 변수와 독립 변수를 신중하게 선택하십시오. 데이터가 예측 모델에 적합한지 확인하고 필요한 경우 데이터를 전처리하여 노이즈를 제거하거나 이상치를 처리합니다.
2. 적절한 모델 선택: FORECAST 함수는 선형 회귀 분석을 기반으로 예측을 수행합니다. 따라서 입력 데이터가 선형 관계를 가정하는 경우에 적합합니다. 다른 유형의 관계를 모델링하려는 경우 다른 예측 모델을 고려해야 합니다.
3. 데이터 시각화: 입력 데이터와 예측 결과를 시각화하여 예측 모델의 성능을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 그래프를 통해 예측이 실제 데이터에 얼마나 잘 맞는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
4. 테스트 및 검증: 예측 모델을 테스트하고 검증하여 모델의 신뢰성을 확인합니다. 예측 결과를 실제 데이터와 비교하여 모델의 정확성을 평가하고 필요한 경우 모델을 조정합니다.
5. 추가 파라미터 사용: FORECAST 함수에는 추가적인 옵션을 제공하지 않습니다. 따라서 예측 모델을 세부적으로 조정하려는 경우 다른 예측 함수를 고려해야 할 수 있습니다.

이러한 팁을 활용하여 FORECAST 함수를 더욱 효과적으로 사용할 수 있습니다.

 

 

 

5.주의사항

FORECAST 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

1. 선형 관계 가정: FORECAST 함수는 입력 데이터가 선형 관계를 따른다고 가정합니다. 따라서 데이터가 비선형 관계를 가진 경우 이 함수를 사용하여 적절한 예측을 할 수 없습니다.
2. 데이터의 한계: 예측 모델은 입력 데이터의 범위 내에서만 유효합니다. 따라서 함수에 입력하는 데이터의 범위를 벗어나는 값에 대한 예측은 정확하지 않을 수 있습니다.
3. 데이터의 일관성: 입력 데이터의 일관성이 예측 결과에 직접적으로 영향을 미칩니다. 데이터가 불규칙하거나 불완전한 경우 예측 결과가 부정확할 수 있습니다.
4. 과적합: 예측 모델이 입력 데이터에 지나치게 적합한 경우, 즉 과적합된 경우 예측이 실제 데이터와 일반화되지 않을 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 적절한 모델 선택과 모델의 복잡성 관리가 필요합니다.
5. 추가 검증: 예측 결과를 검증하고 검증된 모델을 사용하여 예측을 수행해야 합니다. 예측 결과를 검증하지 않으면 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다.

이러한 주의사항을 고려하여 FORECAST 함수를 사용하면 예측 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.