5단원: 시계열 모델 확장

아티클
06/13/2017

SQL Server 2014 Enterprise에서는 시계열 모델에 새 데이터를 추가하고 새 데이터를 모델에 자동으로 통합할 수 있습니다. 다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 시계열 마이닝 모델에 새 데이터를 추가할 수 있습니다.

PREDICTION JOIN을 사용하여 외부 원본의 데이터를 학습 데이터에 조인합니다.
단일 예측 쿼리를 사용하여 한 번에 한 조각씩 데이터를 제공합니다.

예를 들어 몇 개월 전에 기존 판매 데이터에 대해 마이닝 모델을 학습했다고 가정할 때 새로운 판매 데이터를 얻어 판매 예측 업데이트를 통해 새 데이터를 통합하려고 할 수 있습니다. 이 작업은 새 매출 수치를 입력 데이터로 제공하고 복합 데이터 집합을 기반으로 새 예측을 생성하여 간단하게 수행할 수 있습니다.

EXTEND_MODEL_CASES로 예측 수행

다음은 EXTEND_MODEL_CASES를 사용한 일반적인 시계열 예측 예입니다. 첫 번째 예를 사용하면 원래 모델의 마지막 시간 단계에서 시작되는 예측 수를 지정할 수 있습니다.

SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES)   
FROM <mining model>  
PREDICTION JOIN <source query>  
[WHERE <criteria>]

두 번째 예를 사용하면 예측을 시작하고 종료할 시간 단계를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 예측 쿼리에 사용되는 시간 단계는 항상 원래 계열의 끝에서 시작되므로 모델 사례를 확장할 때 이 옵션이 중요합니다.

SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n-start, n-end, EXTEND_MODEL_CASES)   
FROM <mining model>  
PREDICTION JOIN <source query>  
[WHERE <criteria>}

이 자습서에서는 두 종류 모두의 쿼리를 만듭니다.

시계열 모델에 대한 단일 예측 쿼리를 만들려면

개체 탐색기 Analysis Services의 instance 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.

비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.
단일 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.
다음 내용을
```
SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES)   
```
다음으로 바꿉니다.
```
SELECT [Model Region],  
PredictTimeSeries([Quantity],6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty  
```
첫 번째 줄에서는 모델에서 계열을 식별하는 값을 검색합니다.

두 번째 줄에는 Quantity에 대한 6개의 예측을 가져오는 예측 함수가 포함되어 있습니다. 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 예측 결과 열에 별칭 PredictQty가 할당됩니다.

다음 내용을

FROM <mining model>

다음으로 바꿉니다.

FROM [Forecasting_MIXED]

다음 내용을

PREDICTION JOIN <source query>

다음으로 바꿉니다.

NATURAL PREDICTION JOIN   
(  
   SELECT 1 AS [Reporting Date],  
   '10' AS [Quantity],  
   'M200 Europe' AS [Model Region]  
   UNION SELECT  
   2 AS [Reporting Date],  
   15 AS [Quantity]),  
   'M200 Europe' AS [Model Region]  
) AS t

다음 내용을

[WHERE <criteria>]

다음으로 바꿉니다.

WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR  
[ModelRegion] = 'M200 Pacific'

이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.

SELECT [Model Region],  
PredictTimeSeries([Quantity],6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty  
FROM  
   [Forecasting_MIXED]  
NATURAL PREDICTION JOIN   
   SELECT 1 AS [ReportingDate],  
  '10' AS [Quantity],  
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]  
UNION SELECT  
  2 AS [ReportingDate],  
  15 AS [Quantity]),  
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]  
) AS t  
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR  
[ModelRegion] = 'M200 Pacific'

파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.
다른 이름으로 저장 대화 상자에서 적절한 폴더를 찾아 파일 Singleton_TimeSeries_Query.dmx이름을 로 지정합니다.
도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

쿼리가 Europe 및 Pacific 지역에서의 M200 자전거 판매 수량 예측 값을 반환합니다.

EXTEND_MODEL_CASES로 예측 시작 지점 이해

원래 모델을 기반으로 예측을 만들었으므로 이제 새 데이터로 결과를 비교하여, 판매 데이터를 업데이트할 경우 예측에 어떠한 영향이 있는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하기 전에 방금 만든 코드를 검토하고 다음 사항을 확인합니다.

Europe 지역에 대해서만 새 데이터를 제공했습니다.
2개월에 상당하는 새 데이터만 제공했습니다.

다음 표에서는 M200 Europe에 대해 제공된 새 값이 예측에 어떠한 영향을 주는지 보여 줍니다. Pacific 지역의 M200 제품에 대해서는 새 데이터를 제공하지 않았지만 이 계열은 비교용으로 제공됩니다.

제품 및 지역: M200 유럽


		기존 모델(`PredictTimeSeries`)	판매 데이터가 업데이트된 모델(`PredictTimeSeries`가 있는 `EXTEND_MODEL_CASES`)
M200 Europe	7/25/2008 12:00:00 AM	77	10
M200 Europe	8/25/2008 12:00:00 AM	64	15
M200 Europe	9/25/2008 12:00:00 AM	59	72
M200 Europe	10/25/2008 12:00:00 AM	56	69
M200 Europe	11/25/2008 12:00:00 AM	56	68
M200 Europe	12/25/2008 12:00:00 AM	74	89

제품 및 지역: M200 태평양


		기존 모델(`PredictTimeSeries`)	판매 데이터가 업데이트된 모델(`PredictTimeSeries`가 있는 `EXTEND_MODEL_CASES`)
M200 Pacific	7/25/2008 12:00:00 AM	41	41
M200 Pacific	8/25/2008 12:00:00 AM	44	44
M200 Pacific	9/25/2008 12:00:00 AM	38	38
M200 Pacific	10/25/2008 12:00:00 AM	41	41
M200 Pacific	11/25/2008 12:00:00 AM	36	36
M200 Pacific	12/25/2008 12:00:00 AM	39	39

이러한 결과를 통해 다음 두 가지 사실을 알 수 있습니다.

M200 Europe 계열에 대한 처음 두 예측은 사용자가 제공한 새 데이터와 동일합니다. 기본적으로 Analysis Services에서는 예측을 만들지 않고 실제 새 데이터 요소를 반환합니다. 이는 모델 사례를 확장할 때 예측 쿼리에 사용되는 시간 단계가 항상 원래 계열의 끝에서 시작되기 때문입니다. 따라서 두 개의 새 데이터 요소를 추가하면 반환되는 처음 두 예측이 새 데이터와 겹치게 됩니다.
모든 새 데이터 요소를 사용한 후 Analysis Services는 업데이트된 모델을 기반으로 예측을 만듭니다. 따라서 2005년 9월부터 왼쪽 열에 있는 원래 모델의 M200 Europe에 대한 예측과 오른쪽 열에 있는 EXTEND_MODEL_CASES 사용 모델의 M200 Europe에 대한 예측이 달라지는 것을 확인할 수 있습니다. 모델이 새 데이터로 업데이트되었기 때문에 예측이 다릅니다.

시작 및 종료 시간 단계를 사용하여 예측 제어

모델을 확장하면 새 데이터가 항상 계열의 끝에 연결됩니다. 그러나 예측을 위해 예측 쿼리에 사용되는 시간 조각은 원래 계열의 끝에서 시작됩니다. 새 데이터를 추가할 때 새 예측만 얻으려면 시작 지점을 시간 조각 수로 지정해야 합니다. 예를 들어 두 개의 새 데이터 요소를 추가하고 네 개의 새 예측을 만들려면 다음을 수행합니다.

시계열 모델에 대해 PREDICTION JOIN을 만들고 2개월에 상당하는 새 데이터를 지정합니다.
네 개의 시간 조각에 대한 예측을 요청합니다. 여기에서 시작 지점은 3, 종료 지점은 시간 조각 6입니다.

즉, 새 데이터에 n개의 시간 조각이 포함되어 있고 시간 단계 1~n에 대한 예측을 요청하는 경우 예측은 새 데이터와 동일한 기간과 일치합니다. 가지고 있는 데이터의 범위를 벗어나는 기간에 대한 새 예측을 구하려면 새 데이터 계열 다음의 n+1 시간 조각에서 예측을 시작하거나 추가 시간 조각을 요청해야 합니다.

참고

새 데이터를 추가할 때에는 기록 예측을 수행할 수 없습니다.

다음 예에서는 이전 예의 두 계열에 대해 새 예측만 얻을 수 있도록 하는 DMX 문을 보여 줍니다.

SELECT [Model Region],  
PredictTimeSeries([Quantity],3,6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty  
FROM  
   [Forecasting_MIXED]  
NATURAL PREDICTION JOIN   
   SELECT 1 AS [ReportingDate],  
  '10' AS [Quantity],  
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]  
UNION SELECT  
  2 AS [ReportingDate],  
  15 AS [Quantity]),  
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]  
) AS t  
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe'

예측 결과는 시간 조각 3에서 시작되며 이는 사용자가 제공한 2개월에 상당하는 새 데이터 다음입니다.

제품 및 지역: M200 유럽

데이터가 업데이트된 모델(EXTEND_MODEL_CASES가 있는 PredictTimeSeries)


M200 Europe	9/25/2008 12:00:00 AM	72
M200 Europe	10/25/2008 12:00:00 AM	69
M200 Europe	11/25/2008 12:00:00 AM	68
M200 Europe	12/25/2008 12:00:00 AM	89

REPLACE_MODEL_CASES로 예측 수행

모델 사례 대체는 하나의 사례 집합을 학습시킨 다음 이 모델을 다른 데이터 계열에 적용하려는 경우 유용합니다. 이 시나리오에 대한 자세한 연습은 단원 2: 예측 시나리오 빌드(중간 데이터 마이닝 자습서)에 제공됩니다.

참고 항목

시계열 모델 쿼리 예제
PredictTimeSeries(DMX)

다음을 통해 공유

5단원: 시계열 모델 확장

EXTEND_MODEL_CASES로 예측 수행

시계열 모델에 대한 단일 예측 쿼리를 만들려면

EXTEND_MODEL_CASES로 예측 시작 지점 이해

시작 및 종료 시간 단계를 사용하여 예측 제어

REPLACE_MODEL_CASES로 예측 수행

참고 항목

추가 리소스