자습서는 수식 예제와 함께 Excel FORECAST 및 기타 관련 함수를 사용하는 방법을 설명합니다.

Microsoft Excel에는 판매, 예산, 현금 흐름, 주가 등과 같은 과거 데이터에 대한 것입니다.

이 자습서의 주요 초점은 두 가지 주요 예측 기능에 있지만 다른 기능에 대해서도 간략하게 다룰 것입니다.

Excel 예측 기능

Excel 최신 버전에는 6가지 예측 기능이 있습니다.

두 함수는 선형 예측을 수행합니다.

• FORECAST - 선형 회귀를 사용하여 미래 값을 예측합니다. Excel 2013 및 이전 버전과의 호환성을 위한 레거시 함수.
• LINEAR - FORECAST 함수와 동일합니다. Excel 2016 및 Excel 2019의 새로운 예측 기능 제품군의 일부입니다.

4개의 ETS 기능은 지수 평활 예측에 사용됩니다. 이러한 함수는 Office 365용 Excel, Excel 2019 및 Excel 2016에서만 사용할 수 있습니다.

• ETS - 지수 평활 알고리즘을 기반으로 미래 값을 예측합니다.
• ETS.CONFINT - 계산 신뢰 구간.
• ETS.SEASONALITY - 계절 또는 기타 반복 패턴의 길이를 계산합니다.
• ETS.STAT - 반환FORECAST.ETS는 두 함수 모두 동일한 알고리즘을 사용하여 계절성을 감지하기 때문입니다.

  이 함수는 Excel for Office 365, Excel 2019 및 Excel 2016에서 사용할 수 있습니다.

  FORCAST.ETS의 구문입니다. SEASONALITY는 다음과 같습니다.

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

  데이터 세트의 공식은 다음과 같은 형태를 취합니다.

  또한보십시오: Excel에서 두 날짜 사이의 일수 계산

  =FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B22, A2:A22)

  그리고 과거 데이터의 주간 패턴과 완벽하게 일치하는 계절성 7을 반환합니다.

  

  Excel FORECAST.ETS.STAT 함수

  FORECAST.ETS.STAT 함수는 시계열 지수평활 예측과 관련된 지정된 통계 값을 반환합니다.

  다른 ETS 함수와 마찬가지로 Excel for Office 365, Excel 2019 및 Excel 2016에서 사용할 수 있습니다.

  함수의 구문은 다음과 같습니다.

  FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

  The statistic_type 인수는 반환할 통계 값을 나타냅니다.

  1. Alpha (기본값) - 데이터 포인트의 가중치를 제어하는 ​​0과 1 사이의 스무딩 값입니다. 값이 높을수록 최근 데이터에 더 많은 가중치가 부여됩니다.
  2. 베타 (트렌드 값) - 트랜드 계산을 결정하는 0과 1 사이의 값입니다. 값이 클수록 최근 트렌드에 가중치가 부여됩니다.
  3. Gamma (계절성 값) - 값ETS 예측의 계절성을 제어하는 ​​0과 1 사이. 값이 높을수록 최근 계절 기간에 더 많은 가중치가 부여됩니다.
  4. MASE (평균 절대 척도 오차) - 예측 정확도의 척도입니다.
  5. SMAPE (대칭 평균 절대 백분율 오류) - 백분율 또는 상대 오류를 기반으로 정확도를 측정합니다.
  6. MAE (평균 절대 오류) - 평균 크기를 측정합니다. 방향에 관계없이 예측 오류.
  7. RMSE (평균 제곱근 오차) - 예측 값과 관찰 값 간의 차이를 측정합니다.
  8. 단계 size detected - 타임라인에서 감지된 단계 크기입니다.

  예를 들어 샘플 데이터 세트에 대한 Alpha 매개변수를 반환하려면 다음 공식을 사용합니다.

  =FORECAST.ETS.STAT(B2:B22, A2:A22, 1)

  아래 스크린샷은 다른 통계 값에 대한 공식을 보여줍니다.

  

  이것이 Excel에서 시계열 예측을 수행하는 방법입니다. 이 자습서에서 설명하는 모든 수식을 조사하려면 Excel 예측 샘플 통합 문서를 다운로드하세요. 읽어 주셔서 감사합니다. 다음 주 블로그에서 뵙겠습니다!

  시계열 예측을 위한 통계 값.

Excel FORECAST 함수

Excel의 FORECAST 함수는 선형 회귀 를 사용하여 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다. 즉, FORECAST는 과거 데이터를 기반으로 최적의 라인을 따라 미래 가치를 예측합니다.

FORCAST 함수의 구문은 다음과 같습니다.

위치:

• X (필수) - 새로운 y값을 예측하려는 숫자 x값.
• Known_y's (필수) - 알려진 종속 y 값의 배열.
• Known_x's (필수) - 알려진 독립 x 값의 배열.

FORECAST 함수는 Office 365, Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003, Excel XP 및 Excel 2000의 모든 버전의 Excel에서 작동합니다.

참고. Excel 2016 및 2019에서 이 함수는 FORECAST.LINEAR로 대체되었지만 이전 버전과의 호환성을 위해 계속 사용할 수 있습니다.

Excel FORECAST.LINEAR 함수

FORCAST.LINEAR 함수는 최신 버전입니다. FORECAST 기능의 용도와 구문이 동일합니다.

이 함수는 Excel for Office 365, Excel 2019 및 Excel 2016에서 사용할 수 있습니다.

FORCAST 및 FORECAST.LINEAR 미래 값 계산

두 함수 모두 선형 회귀를 사용하여 미래 y 값을 계산합니다.방정식:

y = a + bx

여기서 a 상수(절편)는 다음과 같습니다.

그리고 b 계수( 기울기)는 다음과 같습니다.

x̄ 및 ȳ의 값은 알려진 x값과 y값의 샘플 평균(평균)입니다.

Excel FORECAST 함수가 작동하지 않음:

FORCAST 수식이 오류를 반환하는 경우 다음과 같은 이유 때문일 가능성이 큽니다.

1. known_x와 known_y의 범위가 다른 경우 길이이거나 비어 있으면 #N/A! 오류가 발생합니다.
2. x 값이 숫자가 아니면 수식에서 #VALUE! 오류입니다.
3. known_x의 분산이 0이면 #DIV/0! 오류가 발생합니다.

엑셀에서 FORECAST 함수를 사용하는 방법 - 수식 예제

이미 언급한 바와 같이 엑셀 FORECAST 함수와 FORECAST.LINEAR 함수는 선형 추세 예측을 위한 함수입니다. 선형 데이터 세트와 중요하지 않은 데이터 변동을 무시하고 일반적인 추세를 예측하려는 상황에서 가장 잘 작동합니다.

예를 들어 다음을 기반으로 향후 7일 동안 웹 사이트 트래픽을 예측하려고 합니다. 지난 3주 동안의 데이터입니다.

B2:B22의 알려진 y값(방문객 수)과 A2:A22의 알려진 x값(날짜)을 사용하여 예측 공식은 다음과 같습니다.

엑셀 2019 - 엑셀 2000 :

=FORECAST(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

엑셀 2016 및 엑셀 2019 :

=FORECAST.LINEAR(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

여기서 A23은 미래를 예측하려는 새로운 x-값입니다.y-값.

Excel 버전에 따라 위 수식 중 하나를 23행의 빈 셀에 삽입하고 필요한 만큼 셀에 복사하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

수식을 다른 셀에 복사할 때 범위가 변경되지 않도록 절대 셀 참조(예: $A$2:$A$2)로 범위를 잠급니다.

그래프에 표시된 선형 예측은 다음과 같습니다.

이러한 그래프를 만드는 자세한 단계는 선형 회귀 예측 차트에 설명되어 있습니다.

이력 데이터에서 관찰된 반복 패턴 을 기반으로 미래 값을 예측하려면 Excel FORECAST 함수 대신 FORECAST.ETS를 사용하십시오. 튜토리얼의 다음 섹션에서는 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

Excel FORECAST.ETS 함수

FORCAST.ETS 함수는 다음을 기반으로 지수 평활화 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 일련의 기존 값입니다.

보다 정확하게는 지수 삼중 평활화 (ETS) 알고리즘의 AAA 버전을 기반으로 미래 값을 예측하므로 함수의 이름입니다. 이 알고리즘은 계절성 패턴과 신뢰 구간을 감지하여 데이터 추세의 사소한 편차를 완화합니다. "AAA"는 추가 오류, 추가 추세 및 추가 계절성을 나타냅니다.

FORCAST.ETS 함수는 Excel for Office 365, Excel 2019 및 Excel 2016에서 사용할 수 있습니다.

Excel FORECAST.ETS는 다음과 같습니다.

여기서:

• Target_date (필수) - 값을 예측할 데이터 포인트입니다. 날짜/시간 또는 숫자로 나타낼 수 있습니다.
• 값 (필수) - 미래 값을 예측하려는 과거 데이터의 범위 또는 배열입니다.
• 타임라인 (필수) - 날짜/시간의 배열 또는 그들 사이에 일정한 단계가 있는 독립적인 숫자 데이터입니다.
• 계절성 (선택 사항) - 다음을 나타내는 숫자입니다. 계절 패턴의 길이:
  • 1 또는 생략(기본값) - Excel에서 양의 정수를 사용하여 자동으로 계절성을 감지합니다.
  • 0 - 계절성 없음, 즉 선형 예측

  최대 허용 계절성은 1년의 시간인 8,760입니다. 계절성 숫자가 높을수록 #NUM! 오류.

• 데이터 완성 (선택 사항) - 누락된 포인트를 설명합니다.
  • 1 또는 생략(기본값) - 누락된 포인트를 이웃 포인트의 평균으로 채웁니다(라이너 보간법).
  • 0 - 누락된 포인트를 0으로 처리합니다.
• Aggregation (선택 사항) - 타임스탬프가 동일한 여러 데이터 값을 집계하는 방법을 지정합니다.
  • 1 또는 생략(기본값) - 집계에 AVERAGE 함수가 사용됩니다.
  • 다른 옵션: 2 - COUNT, 3 -COUNTA, 4 - MAX, 5 - MEDIAN, 6 - MIN 및 7 - SUM.

FORCAST.ETS

<10에 대해 알아야 할 5가지 사항>FORCAST.ETS 기능의 올바른 작동을 위해 타임라인은 규칙적인 간격 을 가져야 합니다 - 시간별, 일별, 월별, 분기별, 연도별 등.
1. 이 기능은 다음에 가장 적합합니다. 계절성 또는 기타 반복 패턴 이 있는 비선형 데이터 세트.
2. Excel 패턴을 감지할 수 없으면 함수가 선형 예측으로 되돌아갑니다.
3. 이 기능은 최대 30%의 데이터 포인트가 누락된 불완전한 데이터 세트 에서 작동할 수 있습니다. 누락된 포인트는 데이터 완성 인수의 값에 따라 처리됩니다.
4. 일관된 단계의 타임라인이 필요하지만 날짜에 중복 이 있을 수 있습니다. /시계열. 타임스탬프가 동일한 값은 aggregation 인수에 정의된 대로 집계됩니다.

FORECAST.ETS 함수가 작동하지 않음:

수식이 오류를 생성하는 경우 다음 중 하나일 수 있습니다.

1. values 및 timeline 배열의 길이가 다른 경우 #N/A가 발생합니다.
2. 더 #VALUE! 계절성 , 데이터 완성 또는 집계 인수가 숫자가 아닌 경우 오류가 반환됩니다.
3. #NUM! 오류는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.
   • 타임라인 에서 일관된 단계 크기를 감지할 수 없습니다.
   • The 계절성 값이 지원 범위(0 - 8,7600)를 벗어났습니다.
   • 데이터 완성 값이 0 또는 1이 아닙니다.
   • aggregation 값이 유효한 범위(1 - 7)를 벗어났습니다.

Excel에서 FORECAST.ETS 함수를 사용하는 방법 - 수식 예제

지수 평활법으로 계산된 미래 값이 선형 회귀 예측과 어떻게 다른지 확인하기 위해 이전 예에서 사용한 동일한 데이터 세트에 대해 FORECAST.ETS 공식을 만들어 보겠습니다.

여기서:

• A23은 대상 날짜입니다.
• $B$2:$B $22는 과거 데이터( 값 )
• $A$2:$A$22는 날짜( 타임라인 )

생략 마지막 세 인수( 계절성 , 데이터 완성 또는 집계 )는 Excel 기본값을 사용합니다. 그리고 Excel은 추세를 완벽하게 예측합니다.

Excel FORECAST.ETS.CONFINT 함수

FORCAST.ETS.CONFINT 함수는 다음에 대한 신뢰 구간을 계산하는 데 사용됩니다. 예측된 값입니다.

신뢰 구간은 일종의 예측 정확도 측정입니다. 간격이 작을수록 특정 데이터 요소에 대한 예측의 신뢰도가 높아집니다.

FORCAST.ETS.CONFINT는 Excel for Office 365, Excel 2019 및 Excel 2016에서 사용할 수 있습니다.

함수에는 다음과 같은 인수가 있습니다.

보시는 바와 같이 FORECAST.ETS.CONFINT의 구문은 다음 추가 인수를 제외하면 FORECAST.ETS 함수의 구문과 매우 유사합니다.

Confidence_level (선택 사항) - 계산된 간격에 대한 신뢰 수준을 지정하는 0과 1 사이의 숫자입니다. 일반적으로 백분율도 허용되지만 십진수로 제공됩니다. 예를 들어 90% 신뢰 수준을 설정하려면 0.9 또는 90%를 입력합니다.

• 생략하면 기본값인 95%가 사용됩니다. 포인트는 FORECAST.ETS에서 반환된 값에서 이 반경 내에 속할 것으로 예상됩니다.
• 신뢰 수준이 지원되는 범위(0 - 1)를 벗어나면 수식에서 #NUM! error.

FORECAST.ETS.CONFINT 공식 예

실제 작동 방식을 확인하기 위해 샘플 데이터 세트에 대한 신뢰 구간을 계산해 보겠습니다.

=FORECAST.ETS.CONFINT(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

여기서:

• A23은 대상 날짜입니다.
• $B$2:$B$22는 이전 데이터입니다.
• $A$2:$ A$22는 날짜입니다.

마지막 4개 인수가 생략되어 기본 옵션을 사용하도록 Excel에 지시합니다.

• 신뢰 수준을 95%로 설정합니다.
• 계절성을 자동으로 감지합니다.
• 이웃 포인트의 평균으로 누락된 포인트를 완성합니다.
• AVERAGE를 사용하여 타임스탬프가 동일한 여러 데이터 값을 집계합니다.

반환된 값이 실제로 무엇을 의미하는지 파악하려면 아래 스크린샷을 살펴보십시오(공간 확보를 위해 기록 데이터가 있는 일부 행은 숨겨져 있음).

D23의 공식은 결과 6441.22를 제공합니다(소수점 2자리로 반올림). 이것이 의미하는 바는 95%의 시간 동안 3월 11일의 예측이 예측값 61,075(C3)의 6441.22 이내로 떨어질 것으로 예상된다는 것입니다. 즉, 61,075 ± 6441.22입니다.

예측값이 속할 가능성이 있는 범위를 알아보기 위해 각 데이터 포인트에 대한 신뢰 구간 범위를 계산할 수 있습니다.

하한 을 얻으려면 예측 값에서 신뢰 구간을 뺍니다.

=C23-D23

상한 을 얻으려면 예측 값에 신뢰 구간을 추가합니다.

=C23+D23

여기서 C23은 FORECAST.ETS에서 반환된 예측 값이고 D23은 FORECAST.ETS.CONFINT에서 반환된 신뢰 구간입니다.

위 공식을 복사하고 결과를 차트에 표시하면 예측 값과 신뢰 구간을 명확하게 시각적으로 확인할 수 있습니다.

팁. 이러한 그래프를 자동으로 생성하려면 Excel 예측 시트 기능을 활용하십시오.

Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY 함수

FORCAST.ETS.SEASONALITY 함수는 다음의 길이를 계산하는 데 사용됩니다. 지정된 타임라인에서 반복되는 패턴. 와 밀접하게 연결되어 있다