Microsoft SQL Server Analysis Services의 Microsoft 시계열 뷰어에는 Microsoft 시계열 알고리즘을 사용하여 빌드된 마이닝 모델이 표시됩니다. Microsoft 시계열 알고리즘은 예측 시나리오에서 제품 판매와 같은 연속 열을 예측하기 위한 데이터 마이닝 모델을 만드는 회귀 알고리즘입니다. 이러한 시계열 모델에는 다양한 알고리즘을 기반으로 하는 정보가 포함될 수 있습니다.
단기 예측에 최적화된 ARTxp 알고리즘입니다.
장기 예측에 최적화된 ARIMA 알고리즘입니다.
ARTxp 및 ARIMA 알고리즘의 혼합입니다.
이러한 알고리즘에 대한 자세한 내용은 Microsoft 시계열 알고리즘 및 Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조를 참조하세요.
비고
모델에 사용된 수식 및 검색된 패턴에 대한 자세한 정보를 보려면 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어를 사용합니다. 자세한 내용은 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어 또는 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어(데이터 마이닝)를 사용하여 모델 찾아보기를 참조하세요.
뷰어 탭
Analysis Services에서 마이닝 모델을 찾아보면 모델에 적합한 뷰어에 있는 데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 뷰어 탭에 모델이 표시됩니다. Microsoft 시계열 뷰어는 다음 탭을 제공합니다.
메모 모델 콘텐츠 및 마이닝 범례에 표시되는 정보는 모델이 사용하는 알고리즘에 따라 달라집니다. 그러나 모델 및 차트 탭은 알고리즘 조합에 관계없이 동일합니다.
모델
시계열 모델을 빌드할 때 Analysis Services는 완성된 모델을 트리로 표시합니다. 데이터에 여러 사례 계열이 포함된 경우 Analysis Services는 각 계열에 대해 별도의 트리를 빌드합니다. 예를 들어 태평양, 북미 및 유럽 지역의 판매를 예측합니다. 이러한 각 지역에 대한 예측은 사례 시리즈입니다. Analysis Services는 이러한 각 계열에 대해 별도의 트리를 빌드합니다. 특정 계열을 보려면 트리 목록에서 계열을 선택합니다.
각 트리에 대해 시계열 모델에는 All 노드가 포함된 다음 알고리즘에서 검색한 주기적 구조를 나타내는 일련의 노드로 분할됩니다. 각 노드를 클릭하여 사례 수 및 수식과 같은 통계를 표시할 수 있습니다.
ARTxp만 사용하여 모델을 만든 경우 루트 노드에 대한 마이닝 범 례에는 총 사례 수만 포함됩니다. 루트가 아닌 각 노드에 대해 마이닝 범 례에는 트리 분할에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다. 예를 들어 노드에 대한 수식과 사례 수를 표시할 수 있습니다. 범례의 규칙에는 계열을 식별하는 정보와 규칙이 적용되는 시간대가 포함됩니다. 예를 들어 범례 텍스트 M200 Europe Amount -2 는 노드가 M200 Europe 계열의 모델을 2시간 전의 기간에 나타낸다는 것을 나타냅니다.
ARIMA만 사용하여 모델을 만든 경우 모델 탭에는 모두라는 캡션이 있는 단일 노드가 포함됩니다. 루트 노드에 대한 마이닝 범 례에는 ARIMA 수식이 포함됩니다.
혼합 모델을 만든 경우 루트 노드에는 사례 수와 ARIMA 수식만 포함됩니다. 루트 노드 후에 트리는 각 주기적 구조에 대해 별도의 노드로 분할됩니다. 루트가 아닌 각 노드에 대해 마이닝 범례에는 ARTxp 및 ARIMA 알고리즘, 노드에 대한 수식 및 노드의 사례 수가 모두 포함됩니다. ARTxp 수식이 먼저 나열되고 트리 노드 수식으로 레이블이 지정됩니다. 그 뒤에 ARIMA 수식이 잇습니다. 이 정보를 해석하는 방법에 대한 자세한 내용은 Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조를 참조하세요.
일반적으로 의사 결정 트리 그래프는 뷰어의 왼쪽에 있는 가장 중요한 분할인 All 노드를 표시합니다. 의사 결정 트리에서 모든 노드 뒤의 분할은 학습 데이터의 사례를 가장 강력하게 구분하는 조건을 포함하기 때문에 가장 중요합니다. 시계열 모델에서 주 분기는 가장 가능성이 큰 계절 주기를 나타냅니다. All 노드 이후의 분할은 브랜치의 오른쪽에 나타납니다.
트리의 개별 노드를 확장하거나 축소하여 각 노드 후에 발생하는 분할을 표시하거나 숨길 수 있습니다. 의사 결정 트리 탭의 옵션을 사용하여 트리가 표시되는 방식에 영향을 줄 수도 있습니다. 수준 표시 슬라이더를 사용하여 트리에 표시되는 수준 수를 조정합니다. 기본 확장을 사용하여 모델의 모든 트리에 대해 표시되는 기본 수준 수를 설정합니다.
각 노드의 배경색 음영은 노드에 있는 사례 수를 나타냅니다. 노드에서 정확한 사례 수를 찾으려면 노드 위에 포인터를 일시 중지하여 노드에 대한 InfoTip을 봅니다.
차트
차트 탭에는 예측된 미래 값 5개와 함께 시간에 따른 예측 특성의 동작을 보여 주는 그래프가 표시됩니다. 차트의 세로 축은 계열 값을 나타내고 가로 축은 시간을 나타냅니다.
비고
시간 축에 사용되는 시간 조각은 데이터에 사용되는 단위에 따라 달라집니다. 일, 월 또는 초를 나타낼 수 있습니다.
Abs 단추를 사용하여 절대 곡선과 상대 곡선 사이를 전환합니다. 차트에 여러 모델이 포함된 경우 각 모델의 데이터 크기가 매우 다를 수 있습니다. 절대 곡선을 사용하는 경우 한 모델이 평평한 선으로 표시될 수 있는 반면 다른 모델은 중요한 변경 내용을 표시합니다. 이는 한 모델의 크기가 다른 모델의 배율보다 크기가 크기 때문에 발생합니다. 상대 곡선으로 전환하면 절대값 대신 변경 비율을 표시하도록 배율을 변경합니다. 이렇게 하면 다양한 눈금을 기반으로 하는 모델을 더 쉽게 비교할 수 있습니다.
마이닝 모델에 여러 시계열이 포함된 경우 차트에 표시할 하나 이상의 계열을 선택할 수 있습니다. 뷰어 오른쪽의 목록을 클릭하고 목록에서 원하는 계열을 선택하기만 하면 됩니다. 차트가 너무 복잡해지면, 범례에서 표시된 계열의 체크 박스를 선택하거나 선택 해제하여 필요한 계열만 필터링할 수 있습니다.
차트는 기록 데이터와 이후 데이터를 모두 표시합니다. 이후 데이터는 기록 데이터와 구분하기 위해 음영 처리된 것으로 표시됩니다. 데이터 값은 기록 데이터의 실선으로 표시되고 예측의 점선으로 표시됩니다. SSDT(SQL Server Data Tools) 또는 SQL Server Management Studio에서 속성을 설정하여 각 계열에 사용되는 줄의 색을 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 마이닝 뷰어에서 사용되는 색 변경을 참조하세요.
확대/축소 옵션을 사용하여 표시되는 시간 범위를 조정할 수 있습니다. 차트를 클릭하고 차트에서 시간 선택 영역을 끌어온 다음 다시 클릭하여 선택한 범위를 확대하여 특정 시간 범위를 볼 수도 있습니다.
모델에서 보고 싶은 이후 시간 단계의 수를 예측 단계를 사용하여 선택할 수 있습니다. 편차 표시 확인란을 선택하면 예측 값이 얼마나 정확한지 확인할 수 있도록 뷰어가 오류 막대를 제공합니다.
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마이닝 모델 뷰어 작업 및 방법
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