예제에서 채우기 도구를 사용하면 기존 값을 기반으로 데이터의 새 열을 작성할 수 있습니다.
예를 들어 데이터에 구매 금액 열, 주문 수량 열 및 다른 열을 사용하는 일부 수식을 기반으로 하는 Premier Customer 열이 포함되어 있다고 가정합니다. Premier Customer 열에 빈 행이 많은 경우 구매 금액 및 주문 수량 열을 입력으로 사용하여 누락된 값을 유추할 수 있습니다. 이 도구는 입력한 예제와 함께 데이터의 기존 패턴을 분석하고 각 고객에게 할당할 범주를 예측합니다.
결과에 만족하지 않는 경우 더 많은 예제를 제공하여 결과를 구체화할 수 있습니다.
예제 기반 채우기 도구 사용
분석 리본에서 예제에서 채우기를 클릭합니다.
도구는 데이터 분석에 따라 채울 열을 자동으로 선택하고 이 제안을 수락하거나 재정의할 수 있습니다.
새 데이터에 대한 열을 만들고 예측하려는 데이터의 예제를 입력합니다. 예측하려는 모든 값에 대해 하나 이상의 예제가 있는지 확인합니다. 기존 열의 데이터를 채우는 경우 누락된 값이 있는 열을 선택합니다.
필요에 따라 분석에 사용할 열 선택을 클릭합니다. 고급 열 선택 대화 상자에서 누락된 데이터를 입력할 때 유용할 가능성이 가장 큰 열을 지정합니다.
예를 들어 한 열과 누락된 값이 있는 열 사이에 인과 관계가 있다는 것을 경험에서 알면 다른 열의 선택을 취소하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
OK를 클릭합니다.
실행을 클릭합니다.
분석이 완료되면 이 도구는 분석 결과를 포함하는 새 패턴 워크시트를 만듭니다. 보고서는 발견된 규칙 또는 주요 영향 요인을 나열하고 각 규칙에 대한 확률을 표시합니다.
또한 도구는 원래 데이터 테이블에 새 값이 포함된 열을 자동으로 추가합니다. 값을 검토하고 원래 값과 비교할 수 있습니다.
요구 사항
열에서만 데이터를 사용할 수 있습니다. 채우려는 계열이 행에 저장되어 있는 경우 Excel에서 붙여넣기, Transpose 함수를 사용하여 데이터를 열 형식으로 변경할 수 있습니다.
패턴 보고서 이해
예제에서 채우기 도구를 실행하면 검색된 패턴에 대한 자세한 정보를 제공하는 보고서가 만들어집니다. 이러한 패턴은 새 데이터 값을 추정하는 데 사용됩니다.
패턴 보고서는 예측된 각 값에 대한 주요 영향 요인을 보여 줍니다. 각 영향 요인 또는 규칙은 열, 해당 열의 값 및 예측에 대한 규칙의 상대적 영향의 조합으로 설명됩니다.
예를 들어 주문의 배송 거리를 보여 주는 워크시트를 채우려는 경우 논리적으로 대상이 배송 거리 값에 큰 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있습니다. 이 경우 보고서에는 다음 행이 포함될 수 있습니다.
| 칼럼 | 가치 | 호의 | 상대적 영향 |
|---|---|---|---|
| 주/도 코드 | AB형 | >500킬로미터 | 80% |
즉 , StateProvinceCode 열의 AB 값은 500km의 >배송 거리를 강력하게 예측합니다.
일반적으로 예측은 이 예제보다 훨씬 복잡한 패턴을 기반으로 하며 보고서에는 각 예측에 대한 많은 규칙 행이 포함될 수 있습니다. 모든 규칙의 효과가 결합되어 예측 값을 파생합니다.
비고
상대 영향은 음영 처리된 막대로 표시됩니다. 막대가 길수록 이 규칙이 채워진 값을 예측할 확률이 높아집니다.
또한 도구는 데이터 테이블에 <열 이름> 확장이라는 새 열을 추가합니다.
원래 데이터 열에 값이 포함된 경우 해당 값이 새 열에 복사됩니다. 그러나 원래 열에 빈 셀이 포함된 경우 마법사에서 예측한 값이 새 열에 포함됩니다.
관련 도구 및 정보
Excel용 데이터 마이닝 클라이언트에서 사용할 수 있는 데이터 탐색 마법사를 사용하여 Excel 열의 값 분포를 검사할 수도 있습니다. 자세한 내용은 데이터 탐색 및 정리를 참조하세요.