엑셀 FORECAST.ETS 함수 주의사항
- FORECAST.ETS 함수는 통계적인 예측을 위해 사용되는 함수로, 시퀀스가 있는 데이터에 대해 예측을 수행합니다. - 이 함수는 지수평활(Exponential Smoothing) 알고리즘을 기반으로 하며, 시계열 데이터를 가장 잘 반영하는 예측값을 계산합니다. - 주의할 점은 시계열 데이터가 일정한 간격으로 나열되어 있어야 한다는 것입니다. 비정상적인 간격의 데이터나 누락된 데이터가 있으면 정확한 결과를 얻을 수 없습니다. - 또한, 예측값이 정확하게 나타나지 않을 수 있으므로 다른 예측 기법과 함께 사용하여 결과의 신뢰성을 높이는 것이 좋습니다.
```엑셀 FORECAST.ETS 함수 사용법
FORECAST.ETS 함수는 Excel에서 시계열 데이터를 기반으로 예측값을 생성하는 함수입니다. 함수의 구문은 다음과 같습니다: =FORECAST.ETS(구조, 알파, 데이터, [시작값], [배열], [이해도], [시간데이터], [시즌]) 구조: 예측 모형을 나타내는 값으로, "가법" 또는 "승법" 중 하나를 선택합니다. 알파: 지수평활계수로, 0에서 1 사이의 값입니다. 값이 작을수록 최신 데이터에 민감하게 반응하고, 클수록 모든 데이터에 균등하게 반응합니다. 데이터: 예측에 사용할 시계열 데이터 범위입니다. 시작값: 선택 사항으로, 예측을 시작할 데이터 값입니다. 배열: 선택 사항으로, 예측 결과를 담을 배열 또는 범위입니다. 이해도: 선택 사항으로, 예측에 사용할 데이터의 성질을 나타내는 값입니다. 시간데이터: 선택 사항으로, 예측 값의 시간 정보를 나타내는 범위입니다. 시즌: 선택 사항으로, 주기적인 데이터의 경우 시즌 패턴을 지정할 수 있습니다.
예를 들어, =FORECAST.ETS("가법", 0.2, A1:A10)은 A1부터 A10까지의 데이터를 가지고 가법 모형을 사용하여 알파값이 0.2로 예측 값을 생성합니다.
엑셀 FORECAST.ETS 함수 참고사항
FORECAST.ETS 함수는 Excel에서 시계열 데이터를 바탕으로 향후 값 예측을 수행하는 함수입니다.
이 함수는 지수평활법(ETS)을 이용하여 데이터의 추세와 계절성을 고려한 예측값을 제공합니다.
FORECAST.ETS 함수의 구문은 다음과 같습니다: FORECAST.ETS(target_date, known_y's, known_x's, [seasonality], [data_frequency], [aggregation])
각 매개변수의 역할은 다음과 같습니다: - target_date: 예측하고자 하는 날짜 또는 시간 - known_y's: 알려진 종속 변수 값의 배열 또는 범위 - known_x's: 선택적으로 알려진 독립 변수 값의 배열 또는 범위 - seasonality: 데이터의 계절성을 나타내는 값(없을 경우 "NONE") - data_frequency: 데이터의 측정 주기("DAILY", "WEEKLY", "MONTHLY" 중 선택) - aggregation: 데이터의 집계 방법("AVERAGE", "SUM", "COUNT" 중 선택)
엑셀 FORECAST.ETS 함수란?
엑셀의 FORECAST.ETS 함수는 시계열 데이터를 사용하여 미래 값을 예측하는 함수입니다. 이 함수는 지수 평활 및 회귀 분석 모델을 활용하여 예측을 수행합니다. FORECAST.ETS 함수는 시간에 따라 변화하는 데이터 패턴을 통계 모델로 분석하여 미래 값을 예측하는데 유용하게 활용됩니다.
엑셀 FORECAST.ETS 함수 예시
FORECAST.ETS 함수는 시계열 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다. 이 함수는 Exponential Triple Smoothing(지수변환 삼중평활) 알고리즘을 기반으로 하며, 시계열 데이터의 추세와 계절성을 고려하여 예측값을 생성합니다.
엑셀 FORECAST.ETS 함수 구문
FORECAST.ETS(시간, 값, 데이터, [시계열], [시각범위], [시간별])
```html엑셀 FORECAST.ETS 함수 유사한 함수
이 함수는 주어진 데이터를 기반으로 향후 값을 예측하는 기능을 제공합니다. 데이터셋과 예측하고자 하는 기간을 입력하면, 이 함수는 통계적 모델을 사용하여 다음 값의 예측을 제공합니다.
```