Microsoft 시계열 뷰어를 사용하여 마이닝 모델 보기
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services(SSAS)의 Microsoft 시계열 뷰어는 Microsoft 시계열 알고리즘으로 작성한 마이닝 모델을 표시합니다. Microsoft 시계열 알고리즘은 예측 시나리오에서 제품 판매량과 같은 연속 열을 예측하기 위해 데이터 마이닝 모델을 만드는 데 사용하는 회귀 알고리즘입니다. 이 알고리즘에 대한 자세한 내용은 Microsoft 시계열 알고리즘을 참조하십시오.
Analysis Services에서 마이닝 모델을 찾으면 해당 모델의 적절한 뷰어를 사용하여 데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 뷰어 탭에 해당 모델이 표시됩니다.
뷰어 탭
Microsoft 시계열 뷰어에는 다음과 같은 탭이 있습니다.
- 의사결정 트리
- 차트
시계열 모델의 트리 뷰를 표시하려면 의사결정 트리 탭을 클릭합니다. 기록 데이터 및 예측 데이터를 포함하는 차트에 시계열 차트를 표시하려면 차트 탭을 클릭합니다.
의사결정 트리
의사결정 트리 모델을 작성하면 Analysis Services에서는 예측 가능한 각 연속 특성에 대해 개별 트리를 작성합니다. 뷰어의 의사결정 트리 탭에 있는 트리 목록에서 개별 트리를 선택하여 볼 수 있습니다.
의사결정 트리는 뷰어 왼쪽에 있는 모두 노드의 알고리즘이 결정한 대로 가장 중요한 분할 집합으로 구성되어 있습니다. 추가 분할은 오른쪽에 발생합니다. 모두 노드의 분할은 데이터 집합에서 분할을 유발하는 가장 큰 조건을 포함하므로 가장 중요하며, 이로 인해 첫 번째 분할이 발생했습니다.
트리의 개별 노드를 확장하거나 축소하여 각 노드 다음에 발생하는 분할을 표시하거나 숨길 수 있습니다. 의사결정 트리 탭의 옵션을 사용하여 트리 표시 방법을 변경할 수도 있습니다. 수준 표시 슬라이더를 사용하여 트리에 표시되는 수준의 개수를 조정할 수 있습니다. 기본 확장을 사용하여 모델의 모든 트리에 표시되는 기본 수준 개수를 설정할 수 있습니다.
뷰어는 트리의 각 리프에 회귀 수식을 표시합니다. 회귀 수식은 시계열의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 중간 노드는 분할을 유발하는 조건을 포함하며 분할을 지원합니다. 또한 뷰어는 트리의 각 노드에 대해 다이아몬드 차트를 표시합니다. 다이아몬드 차트에는 특성의 범위를 나타내는 선이 있습니다. 다이아몬드는 노드의 평균에 있고 다이아몬드 너비는 해당 노드에서 특성의 분포를 나타냅니다. 다이아몬드가 가늘수록 노드에서 보다 더 정확한 예측을 도출할 수 있음을 나타냅니다.
각 노드의 배경색 음영은 노드에 있는 사례 수를 의미합니다. 노드에 있는 정확한 사례 수를 찾으려면 노드 위로 포인터를 가져가서 해당 노드에 대한 정보 팁을 봅니다.
맨 위로 이동
차트
차트 탭에서는 시간에 따른 예측 값과 함께 시계열의 동작을 표시합니다. 차트의 세로 축은 계열 값을 나타내고 가로 축은 시간을 나타냅니다.
Abs 단추를 사용하여 절대 곡선과 상대 곡선을 전환할 수 있습니다. 차트에 여러 모델이 포함된 경우 각 모델에 대한 데이터 배율이 크게 다를 수 있습니다. 절대 곡선을 계속 사용하면 한 모델은 굴곡이 심한 선을 표시하는 반면 다른 모델은 평평한 선을 표시합니다. 이는 한 모델의 배율이 다른 모델의 배율보다 훨씬 커서 변동 정도가 최소화되기 때문입니다. 상대 곡선으로 전환하면 배율이 변동률로 변경되므로 각 모델의 변동 정도가 상대적 배율로 표시됩니다.
마이닝 모델에 여러 시계열이 포함된 경우 뷰어의 오른쪽에 있는 목록에서 해당 집합을 선택하여 차트에 표시할 계열을 선택합니다. 그런 다음 범례에서 해당 확인란을 선택하여 표시할 개별 계열을 선택합니다.
차트에는 기록 데이터와 예측 데이터가 모두 표시됩니다. 예측 데이터는 기록 데이터와 구분하기 위해 음영 처리됩니다.
확대/축소 옵션을 사용하여 표시된 시간 범위를 조정할 수 있습니다. 또한 차트를 클릭하고 선택한 시간 영역을 차트에서 끈 다음 다시 클릭하여 선택한 범위를 확대하면 특정 시간 범위를 볼 수 있습니다.
예측 단계를 사용하여 모델에서 볼 예측 시간 단계 개수를 선택할 수 있습니다. 편차 표시 확인란을 선택하면 예측 값의 정확도를 볼 수 있는 오차 막대가 추가됩니다.
맨 위로 이동
참고 항목
개념
Microsoft 시계열 알고리즘
데이터 마이닝 도구 사용
관련 자료
마이닝 모델 뷰어 탭 방법 도움말 항목
마이닝 모델 뷰어 탭 방법 도움말 항목
데이터 마이닝 모델 보기