예측 마법사를 사용하면 예측 모델을 만들 수 있습니다. 예측 모델은 데이터에서 패턴을 추출하고 패턴을 사용하여 결과에 영향을 주는 요인을 예측합니다.
예측은 숫자 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 목표 열에 학교 졸업률이 백분율로 표시되어 있는 경우 학교당 학생 수, 학생-교사 비율 및 교사 수와 같이 잠재적으로 졸업률을 높이거나 줄이는 요인을 분석할 수 있습니다.
데이터 예측 마법사 사용
데이터 마이닝 리본에서 추정을 클릭합니다.
원본 데이터 선택 대화 상자에서 사용할 원본 데이터를 선택합니다. Excel 테이블, Excel 데이터 범위 또는 외부 데이터 원본에서 데이터를 사용할 수 있습니다.
외부 데이터 원본을 사용하는 경우 사용자 지정 보기 또는 쿼리를 만들어 Analysis Services 데이터 원본으로 저장할 수 있습니다.
예측 대화 상자에서 분석할 열을 선택합니다.
대상 열에는 연속 숫자 데이터가 포함되어야 합니다.
입력 열 확인란을 선택하여 입력으로 사용할 열을 선택합니다.
이러한 열은 패턴을 만드는 데 사용됩니다. ID 번호 또는 관련이 없는 데이터가 포함된 열과 같이 도움이 되지 않는 열은 분석에서 제거해야 합니다.
예측 마법사는 데이터 집합에 대한 최적의 알고리즘을 선택합니다. 그러나 매개 변수 를 클릭하여 알고리즘 매개 변수 대화 상자를 열고 고급 옵션을 설정할 수 있습니다.
데이터가 숫자이고 Microsoft 선형 회귀 메서드를 사용할 수 있는 경우 예측 가능한 값과 상관 관계가 있는 것으로 알고 있거나 강력하게 의심하는 모든 숫자 열에 대해 회귀 상자 에서 확인할 수 있습니다.
그런 다음 알고리즘은 해당 열의 값을 테스트하여 결과에 영향을 주는지 확인합니다. 확실하지 않은 경우 [제안 ]을 클릭하면 알고리즘이 모든 열을 테스트하고 회귀 변수로 사용할 최상의 값을 자동으로 검색합니다.
비고
예상을 만들려면 회귀기가 필요합니다. 마법사는 데이터를 통해 초기 전달에 따라 항상 최상의 회귀자를 권장합니다. 따라서 확실하지 않은 경우 권장되는 선택을 수락하는 것이 가장 좋습니다.
데이터를 학습 및 테스트 집합으로 분할 페이지에서 테스트할 데이터의 작은 하위 집합을 만들 것인지 여부를 지정합니다.
마침 페이지에서 새 마이닝 구조 및 마이닝 모드의 이름을 제공하거나 제공된 기본 이름을 적용합니다.
모델 사용에 대한 옵션을 설정합니다.
찾아보기를 선택하여 뷰어에서 모델을 즉시 엽니다.
이 그래픽 뷰어는 종속성 네트워크 그래프와 알고리즘에 의해 생성된 의사 결정 트리를 표시합니다. 이 정보를 탐색하면 예상 값에 영향을 주는 요소를 더 잘 이해할 수 있습니다.
사용자들이 분석에서 기본 데이터를 볼 수 있도록, 드릴스루 기능 사용을 선택하십시오.
이 옵션은 의사 결정 트리 opr 선형 회귀 알고리즘을 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
임시 모델을 사용합니다. 이 옵션을 선택하면 모델이 서버에 저장되지 않습니다. Excel을 닫으면 임시 모델이 삭제됩니다.
예측 모델에 대한 자세한 정보
예측 마법사는 다음 알고리즘의 사용을 지원합니다.
Microsoft 의사 결정 트리 알고리즘
Microsoft 선형 회귀 알고리즘
Microsoft 로지스틱 회귀 알고리즘
Microsoft 신경망 알고리즘
알고리즘 매개 변수 대화 상자에서 선택한 알고리즘에 따라 추가 고급 옵션을 설정할 수 있습니다. 각 알고리즘의 옵션에 대한 자세한 내용은 SQL Server 온라인 설명서에서 다음 항목을 참조하세요.
요구 사항
데이터 예측 마법사를 사용하려면 Analysis Services 데이터베이스에 연결해야 합니다.
연결을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 원본 데이터에 연결(Excel용 데이터 마이닝 클라이언트)을 참조하세요.
예측 알고리즘을 사용하려면 예측하려는 결과를 통화, 판매 금액, 날짜 또는 시간과 같은 숫자 값으로 표현해야 합니다.