Microsoft 시계열 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기
적용 대상:
SQL Server 2019 및 이전 Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
중요
데이터 마이닝은 SQL Server 2017 Analysis Services에서 더 이상 사용되지 않으며 이제 SQL Server 2022 Analysis Services에서 중단되었습니다. 더 이상 사용되지 않는 기능 및 중단된 기능에 대해서는 설명서가 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 Analysis Services 이전 버전과의 호환성을 참조하세요.
Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services Microsoft 시계열 뷰어는 Microsoft 시계열 알고리즘으로 빌드된 마이닝 모델을 표시합니다. Microsoft 시계열 알고리즘은 예측 시나리오에서 제품 판매와 같은 연속 열을 예측하기 위한 데이터 마이닝 모델을 만드는 회귀 알고리즘입니다. 이 시계열 모델은 다음과 같이 다른 알고리즘을 기반으로 한 정보를 포함할 수 있습니다.
단기 예측에 대해 최적화되어 있는 ARIxp 알고리즘
장기 예측에 대해 최적화되어 있는 ARIMA 알고리즘
ARTxp 및 ARIMA 알고리즘의 혼합
이러한 알고리즘에 대한 자세한 내용은 Microsoft Time Series 알고리즘 및 Microsoft Time Series Algorithm Technical Reference(Microsoft Time Series 알고리즘 기술 참조)를 참조하십시오.
참고
모델에 사용된 수식과 검색된 패턴에 대한 자세한 정보를 보려면 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어를 사용합니다. 자세한 내용은 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어 또는 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어(데이터 마이닝)를 사용하여 모델 찾아보기를 참조하세요.
뷰어 탭
SQL Server Analysis Services 마이닝 모델을 찾아보면 모델에 적합한 뷰어에 있는 데이터 마이닝 Designer 마이닝 모델 뷰어 탭에 모델이 표시됩니다. Microsoft 시계열 뷰어는 다음 탭을 제공합니다.
참고 모델 콘텐츠 및 마이닝 범례에 대해 표시된 정보는 모델에서 사용하는 알고리즘에 따라 달라집니다. 그러나 모델 및 차트 탭은 알고리즘 혼합에 관계없이 동일합니다.
모델
시계열 모델을 빌드할 때 SQL Server Analysis Services 완성된 모델을 트리로 표시합니다. 데이터에 여러 사례 계열이 포함된 경우 SQL Server Analysis Services 각 계열에 대해 별도의 트리를 빌드합니다. 예를 들어 태평양, 북아메리카 및 유럽 지역의 판매를 예측하는 경우 이러한 각 지역에 대한 예측은 사례 계열입니다. SQL Server Analysis Services 각 계열에 대해 별도의 트리를 빌드합니다. 특정 계열을 보려면 트리 목록에서 계열을 선택합니다.
각 트리에서 시계열 모델은 모두 노드를 포함한 다음 알고리즘에서 발견한 주기적 구조를 나타내는 노드 계열로 분리합니다. 각 노드를 클릭하여 일련의 사례와 수식 등의 통계를 표시할 수 있습니다.
ARTxp만 사용하여 모델을 만든 경우 루트 노드의 마이닝 범례 에는 총 사례 수만 포함됩니다. 루트가 아닌 각 노드의 마이닝 범례 에는 분할된 트리에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 예를 들어 사례 수 및 노드에 대한 수식이 표시됩니다. 범례의 규칙 에는 계열을 식별하는 정보와 규칙이 적용되는 시간 조각이 포함됩니다. 예를 들어 범례 텍스트 M200 Europe Amount -2 는 노드가 두 개의 시간 조각 이전 기간에서 M200 Europe 계열의 모델을 나타냄을 가리킵니다.
ARIMA만 사용하여 모델을 만든 경우 모델 탭에는 모두라는 캡션이 있는 단일 노드가 포함됩니다. 루트 노드의 마이닝 범례 에는 ARIMA 수식이 포함됩니다.
혼합 모델을 만든 경우 루트 노드에는 사례 수와 ARIMA 수식만 포함됩니다. 루트 노드 다음에 트리는 각 주기적 구조에 대한 별도의 노드로 분리됩니다. 루트가 아닌 각 노드에서 마이닝 범례에는 ARTxp 및 ARIMA 알고리즘 모두와 노드의 수식, 노드 내 사례 수가 포함됩니다. ARTxp 수식은 처음 나열되고 트리 노드 수식이라는 레이블이 붙습니다. 그 다음에 ARIMA 수식이 나열됩니다. 이 정보를 해석하는 방법은 Microsoft Time Series Algorithm Technical Reference(Microsoft Time Series 알고리즘 기술 참조)를 참조하십시오.
일반적으로 의사 결정 트리 그래프는 가장 중요한 분리인 모두 노드를 뷰어의 왼쪽에 표시합니다. 의사 결정 트리에서 모두 노드 다음의 분할은 학습 데이터의 사례를 가장 확실하게 분리하는 조건을 포함하므로 가장 중요합니다. 시계열 모델에서 주 분기는 가능성이 가장 높은 계절적 주기를 나타냅니다. All 노드 다음의 분할은 분기의 오른쪽에 나타납니다.
트리의 개별 노드를 확장하거나 축소하여 각 노드 다음에 발생하는 분할을 표시하거나 숨길 수 있습니다. 의사 결정 트리 탭의 옵션을 사용하여 트리 표시 방법을 변경할 수도 있습니다. 수준 표시 슬라이더를 사용하여 트리에 표시되는 수준의 개수를 조정할 수 있습니다. 기본 확장 을 사용하여 모델의 모든 트리에 표시되는 기본 수준 개수를 설정할 수 있습니다.
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.
차트
차트 탭에서는 시간에 따른 예측 특성의 동작과 함께 5개의 예측 미래 값을 보여 주는 그래프를 표시합니다. 차트의 세로 축은 계열 값을 나타내고 가로 축은 시간을 나타냅니다.
참고
시간 축에 사용되는 시간 조각은 데이터에 사용된 단위에 따라 일, 월 또는 초를 나타낼 수 있습니다.
Abs 단추를 사용하여 절대 곡선과 상대 곡선을 전환할 수 있습니다. 차트에 여러 모델이 포함된 경우 각 모델에 대한 데이터의 배율이 크게 다를 수 있습니다. 절대 곡선을 사용하는 경우 한 모델은 일직선으로 나타나는 반면 다른 모델은 상당한 변경을 나타낼 수 있습니다. 이는 한 모델의 배율이 다른 모델의 배율보다 크기 때문입니다. 상대 곡선으로 전환하여 절대값 대신 변경 비율을 표시하도록 배율을 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 배율을 기반으로 한 모델을 비교하기 편리합니다.
마이닝 모델에 여러 시계열이 포함되어 있으면 차트에 표시할 계열을 하나 이상 선택할 수 있습니다. 뷰어의 오른쪽에 있는 목록을 클릭한 다음 목록에서 원하는 계열을 선택합니다. 차트가 너무 복잡해지면 범례의 계열 확인란을 선택하거나 선택을 취소하여 표시되는 계열을 필터링할 수 있습니다.
차트에는 기록 데이터와 예측 데이터가 모두 표시됩니다. 예측 데이터는 기록 데이터와 구분하기 위해 음영으로 표시됩니다. 데이터 값에서 기록 데이터는 실선으로 표시되고 예측은 점선으로 표시됩니다. SQL Server Data Tools 또는 SQL Server Management Studio 속성을 설정하여 각 계열에 사용되는 선의 색을 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 마이닝 뷰어에서 사용되는 색 변경을 참조하세요.
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 단계 를 사용하여 모델에서 볼 예측 시간 단계개수를 선택할 수 있습니다. 편차 표시 확인란을 선택하면 예측 값의 정확도를 볼 수 있는 오차 막대가 뷰어에 표시됩니다.
참고 항목
마이닝 모델 뷰어 태스크 및 방법
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