예측 마법사를 사용하면 시계열의 값을 예측할 수 있습니다. 예측 마법사는 제품 판매와 같은 연속 열을 예측하는 데 사용할 회귀 알고리즘인 Microsoft 시계열 알고리즘을 사용합니다.
각 예측 모델에는 시퀀스의 점을 구분하는 열인 사례 계열이 포함되어야 합니다. 예를 들어 기록 데이터를 사용하여 몇 달 동안의 매출을 예측하는 경우 일련의 날짜가 포함된 열을 사례 시리즈로 사용합니다.
새 입력 데이터를 제공하지 않고 예측 모델에서 예측을 만들 수 있습니다.
분석 리본 메뉴의 예측(Excel용 테이블 분석 도구) 도구를 사용하면 예측 모델을 만들 수도 있지만 사용자 지정할 수 없으며 Excel 테이블에서만 데이터를 사용할 수 있습니다.
예측 마법사 사용
데이터 마이닝 리본에서 예측을 클릭합니다.
원본 데이터 선택에서 입력으로 사용할 Excel 테이블, 범위 또는 외부 데이터 원본을 선택합니다.
외부 데이터 원본을 사용하는 경우 사용자 지정 뷰 또는 쿼리를 정의하고 Analysis Services 데이터 원본으로 저장할 수 있습니다.
예측 페이지의 타임스탬프를 위해 사례 계열로 사용할 수 있는 고유한 숫자 값(날짜 및 시간 값 포함)이 포함된 열을 선택합니다. 데이터 원본은 이 열을 기준으로 오름차순으로 정렬되어야 합니다.
데이터에 이러한 열이 없는 경우 타임스탬프를> 사용하지 않는 옵션을 <사용할 수 있습니다. 마법사는 입력 데이터에 대한 고유 순서 열을 추가합니다. 따라서 마법사를 실행하고 이 옵션을 선택하기 전에 데이터가 원하는 방식으로 정렬되었는지 확인해야 합니다.
필요에 따라 매개 변수 를 클릭하고 마이닝 모델의 동작을 사용자 지정할 수 있습니다.
예측 모델은 다음과 같은 여러 가지 알고리즘을 지원합니다.
ARIMA
ARTXP(회귀 모델의 형식)
ARTXP 및 ARIMA 결합
차이점에 대한 자세한 내용은 Microsoft 시계열 알고리즘 기술 참조를 참조하세요.
주기 힌트를 추가하고, 부드러운 옵션을 지정하고, 모델에 대한 회귀 옵션을 사용자 지정할 수도 있습니다.
마침 페이지에서 데이터 집합 및 모델에 대한 설명이 포함된 이름을 제공하고 완성된 모델에서 작업하는 방법을 제어하는 다음 옵션을 설정합니다.
모델 검색 이 옵션을 선택하면 마법사가 모델 처리를 마치자마자 결과를 탐색하는 데 도움이 되는 찾아보기 창이 열립니다. 뷰어의 내용은 빌드한 모델 유형에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 예측 모델 찾아보기를 참조하세요.
드릴스루를 사용하도록 설정합니다. 완성된 모델에서 기본 데이터를 보려면 이 옵션을 선택합니다. 이 옵션은 의사 결정 트리 모델을 빌드하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
임시 모델을 사용합니다. 이 옵션을 선택하면 모델이 서버에 저장되지 않습니다. Excel을 닫으면 임시 모델이 삭제됩니다.
요구 사항
데이터에는 시계열로 사용할 수 있는 열이 하나 이상 포함되어야 합니다. 이 열의 값은 고유하고 연속적이어야 합니다. 즉, 간격이 없어야 합니다. 마법사를 실행하기 전에 데이터를 시계열 열별로 오름차순으로 정렬합니다.
데이터에 시간 또는 날짜 열이 포함되지 않은 경우 임의의 숫자 계열을 할당하거나 마법사에서 만들도록 할 수 있습니다. 마법사에서 계열 순서 열을 생성하도록 하려면, 마법사를 시작하기 전에 다른 열이 원하는 순서로 정렬되었는지 확인하세요.