엑셀로 미래 데이터를 예측해야 할 때, 어떤 방법을 사용하시나요? 단순히 추세선을 그려 대략적인 예측을 하고 계신가요? 실제 비즈니스에서는 더 정확한 예측이 필요한 경우가 많아요. 이런 상황에서 FORECAST.ETS 함수가 큰 도움이 됩니다. 시계열 데이터를 분석하고 미래 값을 예측해주는 이 강력한 도구에 대해 알아볼게요.
📌 [시계열 데이터 예측의 모든 것, 엑셀 FORECAST.ETS 함수 완벽 가이드]
📈 FORECAST.ETS 함수란 무엇인가요?
FORECAST.ETS 함수는 엑셀에서 제공하는 고급 시계열 예측 함수예요. ETS는 'Error, Trend, Seasonality'의 약자로, 오차, 추세, 계절성을 모두 고려하는 예측 모델을 사용합니다. 단순 선형 예측과 달리 데이터의 계절적 패턴까지 분석하여 더 정확한 예측 결과를 제공해요.
이 함수는 판매량 예측, 웹사이트 트래픽 예측, 재고 관리 등 다양한 비즈니스 상황에서 활용할 수 있어요. 특히 계절성이 있는 데이터를 다룰 때 그 진가를 발휘합니다.
🔍 FORECAST.ETS 함수 구문과 인수 살펴보기
=FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])각 인수의 의미를 자세히 살펴볼게요:
필수 인수
- target_date: 예측하려는 날짜나 시점입니다.
- values: 과거의 실제 값들을 포함하는 범위입니다.
- timeline: 과거 데이터의 날짜나 시간 정보를 포함하는 범위입니다.
선택적 인수
- seasonality
: 계절성 패턴의 길이를 지정합니다.- 자동 감지를 원하면 1(기본값)
- 계절성이 없는 경우 0
- 직접 지정할 경우 양의 정수 값
- data_completion
: 누락된 데이터 처리 방법을 지정합니다.- 0: 오류 반환(기본값)
- 1: 누락 데이터를 0으로 처리
- 2: 누락 데이터를 선형 보간법으로 처리
- aggregation
: 중복 시점의 데이터 집계 방법을 지정합니다.- 0: 중복 데이터가 있으면 오류 반환(기본값)
- 1: 평균값 사용
- 2: 개수 사용
- 3: 중앙값 사용
- 4: 합계 사용
- 5: 최소값 사용
- 6: 최대값 사용
- 7: 첫 번째 값 사용
📝 노트: FORECAST.ETS 함수를 사용할 때는 타임라인 데이터가 일관된 간격을 가지고 있어야 합니다. 또한 값과 타임라인 범위는 같은 크기여야 해요.
💡 FORECAST.ETS 함수 사용 예제
예제 1: 월별 판매량 예측하기
다음과 같은 월별 판매 데이터를 예로 들어볼게요:
날짜,판매량
2024-01-01,1200
2024-02-01,1350
2024-03-01,1450
2024-04-01,1300
2024-05-01,1250
2024-06-01,1400
2024-07-01,1550
2024-08-01,1600
2024-09-01,1400
2024-10-01,1350
2024-11-01,1500
2024-12-01,1700이 데이터를 활용해 2025년 1월의 판매량을 예측해볼게요: A14 에 2025-01-01 의 날짜가 입력되어 있어요.
=FORECAST.ETS(A14, B2:B13, A2:A13)이 공식은 2025년 1월 1일의 예상 판매량을 계산해줍니다. 과거 12개월의 판매 패턴을 분석해 계절성까지 고려한 예측값을 제공해요.
예제 2: 계절성을 명시적으로 지정하기
같은 데이터를 사용하되, 4개월 주기의 계절성이 있다고 가정하고 예측해볼게요:
=FORECAST.ETS(A14, B2:B13, A2:A13, 4)이 경우 함수는 매 4개월마다 반복되는 패턴을 찾아 예측에 반영합니다.
⚠️ FORECAST.ETS 함수 사용 시 발생하는 주요 오류
FORECAST.ETS 함수를 사용할 때 자주 발생하는 오류와 해결 방법을 알아볼게요:
A. #NUM! 오류
- 원인: 타임라인 데이터가 일관된 간격이 아니거나, 계절성 값이 잘못된 경우
- 해결방법: 타임라인 데이터의 간격이 일정한지 확인하고, 계절성 값이 적절한지 검토하세요.
B. #VALUE! 오류
- 원인: 두 인수 values와 timeline 범위의 크기가 다르거나, 숫자가 아닌 데이터가 포함된 경우
- 해결방법: 두 범위의 크기가 동일한지 확인하고, 숫자 데이터만 포함되어 있는지 확인하세요.
C. #N/A 오류
- 원인: 예측하려는 날짜가 과거 데이터와 너무 멀리 떨어져 있는 경우
- 해결방법: 예측 대상 날짜를 과거 데이터와 적절한 거리에 있는 날짜로 조정하세요.
📚 FORECAST.ETS 함수의 실무 활용 팁
FORECAST.ETS 함수를 더 효과적으로 활용할 수 있는 몇 가지 팁을 알려드릴게요:
1단계: 데이터 준비
- 최소 2배 이상의 계절성 주기를 포함하는 데이터를 준비하세요.
- 예를 들어, 월간 계절성이라면 최소 24개월 이상의 데이터가 있으면 더 정확한 예측이 가능해요.
2단계: 정확도 검증
- 과거 데이터의 일부를 테스트 세트로 분리하여 예측 결과의 정확도를 검증해보세요.
- 예측값과 실제값의 차이를 분석하면 함수의 신뢰도를 평가할 수 있어요.
3단계: 다른 ETS 함수와 함께 사용하기
- FORECAST.ETS.CONFINT: 예측값의 신뢰 구간을 제공합니다.
- FORECAST.ETS.SEASONALITY: 데이터의 계절성 주기를 자동으로 감지합니다.
- FORECAST.ETS.STAT: ETS 모델에 대한 통계 정보를 제공합니다.
🎓 FORECAST.ETS vs 다른 예측 함수 비교
FORECAST.ETS와 다른 예측 함수들의 차이점을 이해하면 적절한 상황에 맞는 함수를 선택할 수 있어요:
1단계: FORECAST.ETS vs FORECAST.LINEAR
- FORECAST.LINEAR: 단순 선형 추세만 고려합니다. ( FORECAST 함수와 동일 )
- FORECAST.ETS: 추세와 계절성을 모두 고려하여 더 복잡한 패턴을 예측할 수 있어요.
2단계: FORECAST.ETS vs TREND 함수
- TREND: 단순한 선형 회귀 분석을 수행합니다.
- FORECAST.ETS: 지수 평활화를 사용하여 최근 데이터에 더 많은 가중치를 두고 계절성까지 고려해요.
📝 정리 및 마무리
FORECAST.ETS 함수는 엑셀에서 시계열 데이터 분석과 예측을 위한 강력한 도구입니다. 계절성, 추세, 오차를 모두 고려하여 더 정확한 예측 결과를 제공해주기 때문에 비즈니스 의사결정에 큰 도움이 돼요.
특히 판매 예측, 수요 예측, 재고 관리 등 계절적 패턴이 있는 비즈니스 데이터를 다룰 때 FORECAST.ETS의 진가를 경험할 수 있을 거예요. 다양한 옵션을 활용해 여러분의 데이터에 맞는 최적의 예측 모델을 구성해보세요.
여러분도 이제 FORECAST.ETS 함수를 활용해 더 정확한 비즈니스 예측을 할 수 있게 되셨네요! 이 내용이 도움이 되셨다면 주변 동료들에게도 공유해주세요. 더 많은 엑셀 함수와 팁을 알고 싶으시다면 댓글로 알려주세요! 💌
작성자: 마늘빵
