시간에 기반을 둔 기록 데이터가 있는 경우 이를 사용하여 예측을 만들 수 있습니다. 예측을 만들 때 Excel 및 예측 값의 테이블과 이 데이터를 표현하는 차트가 모두 포함된 새 워크시트가 생성됩니다. 예측을 사용하면 향후 판매량, 재고 필요량 또는 소비자 추세 등을 예측할 수 있습니다.
예측이 계산되는 방법 및 변경할 수 있는 옵션에 대한 정보는 이 문서의 맨 아래에서 찾을 수 있습니다.
예측 만들기
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워크시트에서 서로 상응하는 두 개의 데이터 계열을 입력합니다.
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시간 표시 막대의 날짜 또는 시간 항목 계열
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이에 상응하는 값 계열
이러한 값은 향후 날짜에 대해 예측됩니다.
참고: 시간 표시 막대에는 데이터 요소 간 일관된 간격이 필요합니다. 예를 들어, 매월 1일에 값이 있는 월별 간격, 매년 간격 또는 숫자 간격입니다. 시간 표시 막대 계열에 데이터 요소의 최대 30%가 누락되었거나 동일한 타임스탬프가 있는 숫자가 여러 개 있어도 괜찮습니다. 그래도 예측은 정확합니다. 그러나 예측을 만들기 전에 데이터를 요약하면 보다 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.
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두 데이터 계열을 모두 선택합니다.
팁: 계열 중 하나에서 셀을 선택하는 경우 Excel은 자동으로 나머지 데이터를 선택합니다.
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데이터 탭의 예측 그룹에서 예측 시트 를 클릭합니다.
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예측 워크시트 만들기 상자에서 예측의 시각적 표현을 위해 선형 차트 또는 열 차트를 선택합니다.
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예측 종료 상자에서 종료 날짜를 선택하고 만들기를 클릭합니다.
Excel 및 예측 값의 테이블과 이 데이터를 표현하는 차트가 모두 포함된 새 워크시트가 생성됩니다.
데이터 계열을 입력한 시트의 왼쪽("앞에")에 새 워크시트가 있습니다.
예측 사용자 지정
예측에 대한 고급 설정을 변경하려면 옵션 을 클릭합니다.
다음 표에서 각 옵션에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.
예측 옵션 |
설명 |
예측 시작 |
예측을 시작할 날짜를 선택 합니다. 기록 데이터가 종료되기 전에 날짜를 선택할 때 시작 날짜 이전의 데이터만 예측에 사용됩니다(이 경우 "은어"라고도 합니다). 팁:
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신뢰 간격 |
신뢰 간격을 확인하거나 선택을 하여 표시하거나 숨길 수 있습니다. 신뢰 간격은 예측(정규 분포)에 따라 향후 점의 95%가 떨어질 것으로 예상되는 각 예측 값을 둘러싼 범위입니다. 신뢰 간격은 예측의 정확도를 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다. 간격이 작을수록 특정 지점에 대한 예측에 대한 더 많은 신뢰를 나타냅니다. 95% 신뢰도의 기본 수준은 위쪽 또는 아래쪽 화살표를 사용하여 변경할 수 있습니다. |
seasonality |
계절성은 계절 패턴의 길이(점 수)에 대한 숫자로 자동으로 검색됩니다. 예를 들어 매년 판매 주기에서 각 지점이 월을 나타내는 경우 계절성은 12입니다. 수동으로 설정한 다음 숫자를 선택하여 자동 검색을 다시 설정할 수 있습니다. 참고: 계절성을 수동으로 설정할 때는 2주기 미만의 기록 데이터 값은 피하는 것이 좋습니다. 2주기 미만으로는 Excel에서 계절 구성 요소를 식별할 수 없습니다. 또한 알고리즘이 검색하기에 계절성이 충분하지 않을 경우 예측이 선형 추세로 되돌아갑니다. |
타임라인 범위 |
여기에 타임라인에 사용되는 범위를 변경합니다. 이 범위는 값 범위와 일치해야 합니다. |
값 범위 |
값 계열에 사용되는 범위를 여기에서 변경합니다. 이 범위는 타임라인 범위와 동일해야 합니다. |
누락된 요소 채우기 방법 누락된 지점을 처리하기 위해 Excel에서는 보간을 사용합니다. |
누락된 지점이 30% 미만인 경우 인접한 지점의 가중 평균으로 누락된 지점을 채우게 됩니다. 누락된 지점을 0으로 처리하려면 목록에서 0을 클릭합니다. |
사용 하 여 중복 집계 |
데이터에 동일한 타임스탬프가 있는 여러 값이 포함되어 있는 경우 Excel 평균이 됩니다. Median 또는 Count와 같은 다른 계산 방법을 사용하려는 경우 목록에서 원하는 계산을 선택합니다. |
예측 통계 포함 |
새 워크시트에 포함된 예측에 대한 추가 통계 정보를 원할 경우 이 확인란을 선택합니다. 이렇게 하면 예측을 사용하여 생성된 통계 테이블이 추가됩니다. ETS. STAT 함수 및 스무드링 계수(알파, 베타, 감마) 및 오류 메트릭(MASE, SMAPE, MAE, RMSE)과 같은 측정값을 포함합니다. |
데이터 예측에 사용되는 수식
수식을 사용하여 예측을 만들면 기록 데이터와 예측 데이터 및 차트가 포함된 표가 반환됩니다. 예측은 기존 시간 기반 데이터와 AAA 버전의 ETS(지수 평활법) 알고리즘을 사용하여 미래 값을 예측합니다.
표에는 다음 열이 포함될 수 있습니다. 그중 세 개는 계산된 열입니다.
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기록 시간 열(시간 기반 데이터 계열)
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기록 값 열(상응하는 값 데이터 계열)
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예측된 값 열(FORECAST.ETS를 사용하여 계산됨)
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신뢰 구간을 나타내는 2개 열(FORECAST.ETS.CONFINT를 사용하여 계산됨). 이러한 열은 상자의 옵션 섹션에서 신뢰 간격을 선택할 때만 나타납니다.
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추가 지원
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