- 최초 작성일: 2002-05-21
- 최종 수정일: 2026-09-29
- 조회수: 25 회
- 작성자: 권현욱 (엑셀러)
- 강의 제목: TREND 함수로 시장점유율 예측하기
들어가기 전에
오래 전 엑셀 파일로 진행하던 강의를 웹 글로 복원한 것이라, "버튼을 눌러보세요"처럼 엑셀에서 직접 조작하라는 표현이 남아 있을 수 있습니다. 결과는 본문의 그림이나 표로 확인하실 수 있으며, 현재와 맞지 않는 내용은 보완하되 전반적인 스타일은 당시의 갬성(?)을 유지했습니다.
서양 속담에 "가난한 사람은 돈만 생기면 행복할 거라 생각하고, 부자는 위궤양만 나으면 행복해질 거라 여긴다"는 말이 있습니다. 진정한 행복이 무엇인지 잠시 생각해 보게 되는 문구인데요, 오늘은 이런 사색과는 조금 다른, 실용적인 엑셀 이야기를 해 보려고 합니다.
바로 과거의 데이터를 바탕으로 미래의 값을 예측하는 방법입니다. 아래에서 TREND 함수를 이용해 시장점유율을 예측하는 과정을 하나씩 살펴보겠습니다.
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TREND 함수로 시장점유율 예측하기
핵심 요약: TREND 함수를 이용한 미래값 예측
엑셀에는 미래값을 예측하는 데 사용할 수 있는 함수가 여러 개 있습니다. 그 중 TREND 함수는 과거 데이터의 선형 추세를 바탕으로 미래의 값을 예측해 주는 대표적인 함수입니다.
- 미래값 예측 함수 5가지: FORECAST, TREND, GROWTH, LINEST, LOGEST 함수의 용도 차이를 정리합니다.
- TREND 함수 활용: 1996년~2001년 시장점유율 데이터로 2002년 예상 점유율을 계산합니다.
- 주의할 점: TREND 함수는 선형 추세만 반영하므로 우발적 변수는 예측하지 못합니다.
잊을 만하면 한 번씩 받게 되는 질문 중 하나가 바로 미래의 값을 예측하는 방법에 대한 것입니다. 엑셀에서 미래값을 예측하는 데 사용되는 함수는 크게 다섯 가지 정도가 있습니다.
| 함수명 | 예측 방법 |
|---|---|
FORECAST | 값을 예측합니다. |
TREND | 직선 추세선에 맞는 값을 예측합니다. |
GROWTH | 지수 곡선에 맞는 값을 예측합니다. |
LINEST | 기존 데이터에서 직선을 계산합니다. |
LOGEST | 기존 데이터에서 지수 곡선을 계산합니다. |
이 중에서 FORECAST나 GROWTH 함수를 사용하는 방법에 대해서는 예전 강좌에서 다루었던 적이 있습니다. TREND 함수도 간단히 소개한 정도였는데, 이번 시간에는 TREND 함수를 사용하여 시장점유율(Market Share)을 예측해 보도록 하겠습니다.
[표 1] 1996년부터 2001년까지의 시장점유율 데이터입니다.
| 년도 | 시장점유율 |
| 1996 | 22.1 |
| 1997 | 23 |
| 1998 | 25.5 |
| 1999 | 26.3 |
| 2000 | 27 |
| 2001 | 27.7 |
| 2002 | ? |
이런 데이터가 있다고 할 때, 2002년의 시장점유율은 얼마가 될까요? 참고로 TREND 함수는 최소 자승법을 사용한 직선의 선형 추세값을 예측해 줍니다. 즉 과거의 결과를 반영한 추세치를 알려주는 것이며, 시장 여건이나 경기 변동 같은 우발적인 변수들은 반영하지 못합니다. 이런 특성을 염두에 두고 2002년의 시장점유율을 구해보도록 하지요.
[표 2]와 같이 수식을 입력하면 됩니다.
| 년도 | 시장점유율 |
| 1996 | 22.1 |
| 1997 | 23 |
| 1998 | 25.5 |
| 1999 | 26.3 |
| 2000 | 27 |
| 2001 | 27.7 |
| 2002 | =TREND(C64:C69,B64:B69,B70) |
즉 1996년부터 2001년까지의 추세가 이어진다고 가정할 경우, 2002년의 시장점유율은 약 29.3%가 됨을 알 수 있습니다. C71 셀에는 아래와 같은 수식이 들어있습니다.
=TREND(C64:C69,B64:B69,B70)사용 형식은 다음과 같습니다.
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)known_y's | y = mx + b 관계에서 이미 알고 있는 y값의 집합입니다. |
known_x's | y = mx + b 관계에서 이미 알고 있는 x값의 집합으로서 생략할 수 있습니다. |
new_x's | TREND 함수로 해당 y값을 계산할 새 x값입니다. |
const | 상수 b를 0으로 할지 여부를 지정하는 논리값입니다. const가 TRUE이거나 생략되면 b는 정상적으로 계산되고, FALSE이면 b는 0으로 설정되어 y = mx가 되도록 m값이 조정됩니다. |
정리 — TREND 함수를 이용한 예측 절차
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 1 | 예측에 사용할 과거 데이터(known_y's, known_x's)를 준비합니다. |
| 2 | 예측하려는 새로운 x값(new_x's, 예: 2002년)을 지정합니다. |
| 3 | =TREND(known_y's,known_x's,new_x's) 수식으로 예측값을 구합니다. |
| 4 | 예측값은 선형 추세만 반영하므로 외부 변수는 별도로 검토합니다. |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. TREND 함수는 어떤 원리로 미래값을 예측하나요?
TREND 함수는 최소 자승법을 이용해 기존 데이터에 가장 잘 맞는 직선(선형 추세선)을 구한 다음, 그 직선을 연장하여 새로운 x값에 대응하는 y값을 계산합니다. 즉 과거의 흐름이 앞으로도 이어진다고 가정할 때의 예상값을 알려줍니다.
Q2. FORECAST 함수와 TREND 함수는 어떻게 다른가요?
FORECAST 함수는 하나의 새로운 x값에 대한 예측값 하나만 구할 때 사용하고, TREND 함수는 여러 개의 새로운 x값에 대한 예측값을 배열로 한 번에 구할 수 있다는 점이 다릅니다. 단순한 추세 계산 원리 자체는 두 함수가 동일합니다.
Q3. TREND 함수로 예측한 값을 그대로 믿어도 될까요?
TREND 함수는 과거 데이터의 선형 추세만을 반영하므로, 시장 여건 변화나 경기 변동 같은 우발적인 외부 변수는 전혀 고려하지 못합니다. 따라서 예측값은 참고 지표로만 활용하고, 실제 의사결정에는 다른 요인들을 함께 검토해야 합니다.
마치며
TREND 함수는 단순하지만 과거 데이터의 흐름을 바탕으로 미래를 가늠해 보는 데 유용한 도구입니다. FORECAST, GROWTH, LINEST, LOGEST 등 다른 예측 함수들과 함께 익혀 두면 매출 추이, 방문자 수 추이 등 다양한 업무 상황에 응용할 수 있습니다. VBA에 대한 기초 지식을 공부하실 분은 아이엑셀러 닷컴 사이트 상단 메뉴에서 [Excel 강의] - [Excel 입문]을 먼저 보시면 이해하기 쉽습니다.
