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가상의 회사에 대한 월간 시계열 데이터 집합 마케팅 비용을 사용하여 예측을 만들려고합니다. 데이터는 다음과 같이 보입니다 : 향후 매출을 예측하는 선형 회귀 분석을 사용하여Excel 시즌 식 계절성 예측
을, 나는 다음과 같은 결과를 얻을 :
내 문제는 마케팅 비용의 계절 (에있다
예를 들어 여름철에 더 높습니다). 계절성을 포함하여 미래의 달의 예측 가치로 계산하는 것이 이상적입니다. ARIMA 예측에 대한 어딘가를 읽었지만 실제로 작업을 수행하는 방법에 대한 최상의 아이디어를 찾고 있습니다.
분명히하기 위해 나는 으로에만 차트와 추세선을 원하지만 데이터도이를 지원해야합니다.
도움이 될 것입니다.
먼저 다음 클릭, 데이터를 선택하여 그 사용하여 쉽게 엑셀 (2016) 예측 도구를 할 수
[기본 Excel 비즈니스 분석 # 56 : 선형 회귀 분석 : 추세 및 계절 패턴] (https://www.youtube.com/watch?v=w9LXjZfcgOo) 및 [Excel 예측 계절 데이터] (https : //www.youtube.com/watch? v = XzlgKBkJJr0) – QHarr
이 작업을 제대로 수행하려면 역사적인 데이터가 충분해야하며 데이터를 제대로 정리했는지 확인해야합니다 (예 : 아웃 라이어, 값 누락 등). ..2016에는 보간법과 같은 일부 내장 옵션이 있습니다. 사용 가능한 데이터 세트를 만드는 방법을 알지 못하고 도구를 사용하는 것만으로도 무의미합니다. 또한 시계열의주기를 결정해야합니다 (2016 년 내장 기능이이를 자동으로 감지하는 옵션을 제공하지만). 내장 된 Excel 도구는 MAE (실제와 예측 간의 오류 측정)와 같은 예측을 지원하는 몇 가지 조치를 출력 할 수 있습니다. – QHarr
ARIMA는 모델을 설정할 매개 변수를 결정할 때 자기 상관 (ACF 및 PACF 플롯 해석) 등을 이해해야 시작할 때보다 복잡합니다. 나는 그런 식으로 파이썬이나 R로 갈 것이다. – QHarr