ExcelのFORECAST.ETS.SEASONALITY関数は、時系列データに基づく予測モデルにおいて、データの季節性を自動的に検出するための関数です。この関数を使用することで、予測精度を向上させるための重要な要素である季節変動を簡単に識別できます。本記事では、FORECAST.ETS.SEASONALITY関数の使い方やポイントを詳しく解説します。
目次
関数の説明
FORECAST.ETS.SEASONALITY関数は、指定された時系列データの中で繰り返しパターンがあるかどうかを検出し、その周期を返します。季節性が存在しない場合は1を返し、周期が見つからない場合は0を返します。
関数
対応バージョン
この関数は、Excel 2016以降のバージョンで利用可能です。
構文
FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion], [aggregation])引数
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| values | 季節性を検出するための数値データの範囲。 |
| timeline | データの対応する日付や時間の範囲。 |
| [data_completion] | データの補完方法を指定します（省略可能、デフォルトは補完なし）。 |
| [aggregation] | タイムラインに重複データがある場合の集計方法を指定します（省略可能、デフォルトはAVERAGE）。 |
関数作成のポイント
- 連続したデータが重要：timelineとvaluesのデータが連続していることを確認してください。欠損値がある場合、data_completion引数を適切に設定しましょう。
- データの周期性を理解：この関数は、データ内の繰り返しパターン（例えば月単位の売上のピークなど）を検出します。データの周期性を理解することで、予測の質を向上させることができます。
- データの正確さ：データが不正確である場合、誤った季節性が検出される可能性があります。データ入力の精度を確認してください。
関数活用のポイント
- 予測モデルの強化：季節性を正確に把握することで、予測モデルをより精度の高いものにできます。
- 複数年データでの利用：数年分のデータを使用することで、より正確な季節性が検出されます。
- データの分割：場合によってはデータを複数の期間に分割し、それぞれに対して季節性を計算することが効果的です。
使用例
サンプルデータ
| 行番号 / 列名 | A | B |
|---|---|---|
| 1 | 日付 | 売上 |
| 2 | 2023/01 | 1200 |
| 3 | 2023/02 | 1350 |
| 4 | 2023/03 | 800 |
| 5 | 2023/04 | 1400 |
| 6 | 2023/05 | 1000 |
| 7 | 2023/06 | 1600 |
| 8 | 2023/07 | 1550 |
| 9 | 2023/08 | 1650 |
| 10 | 2023/09 | 1700 |
| 11 | 2023/10 | 1500 |
| 12 | 2023/11 | 1150 |
| 13 | 2023/12 | 1500 |
サンプル式
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B13, A2:A13)この式は、指定した売上データの中で季節性があるかどうかを検出し、その周期「２」を返します。
（例題）サンプルデータダウンロード
サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。
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まとめ
FORECAST.ETS.SEASONALITY関数は、時系列データにおける季節性の検出を簡単に行うことができ、予測の精度向上に貢献します。適切なデータと設定を使用して、効果的な予測モデルを構築しましょう。
関連のある関数
| 関連関数 | 説明 |
|---|---|
| FORECAST.ETS | 時系列データに基づいて予測を行います。 |
| FORECAST.ETS.CONFINT | 予測結果の信頼区間を計算します。 |
| FORECAST.ETS.STAT | 時系列予測に関する統計情報を返します。 |
| SEASONALITY | データの周期性を返すための他のツールや関数を利用して、より正確な予測を行うことができます。 |
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