Adventure Works Cycles의 판매 분석가로서 내년에 제품 판매를 예측하라는 요청을 받았습니다. 특히, 다양한 지역 및 제품 라인에 대한 예측을 비교하라는 요청을 받았습니다. 또한 다른 제품의 판매가 연중 시간에 따라 달라지는지 여부를 결정하라는 요청을 받았습니다.
요청된 정보를 찾으려면 이 단원에서는 월별 수준에서 회사의 판매 데이터를 요약하고 유럽, 북미 및 태평양의 세 지역별로 판매 수치를 요약합니다.
이 단원의 작업을 완료하면 다음 질문에 대답할 수 있습니다.
다른 자전거 모델의 판매는 시간이 지남에 따라 어떻게 변경합니까?
세 지역의 판매 패턴 간에 차이가 있나요?
매출 피크를 예측할 수 있나요?
단원은 다음 두 부분으로 완료할 수 있습니다.
1부에서는 시계열 모델을 만들고 사용하는 방법에 대한 기본 사항을 소개합니다.
2부에서는 모든 지역에 따라 일반 시계열 모델을 만드는 단계를 안내합니다. 이 일반 모델을 교차 예측에 사용할 수 있습니다.
아래에 나열된 이 단원의 작업을 완료하려면 1단원: 중간 데이터 마이닝 솔루션 만들기(중간 데이터 마이닝 자습서)에서 만든 AdventureWorksDW2012 데이터 원본을 사용합니다.
경고
Adventure Works Cycles 샘플 데이터베이스의 날짜가 이 릴리스에 대해 업데이트되었습니다. 이전 버전의 Adventure Works Cycles를 사용하는 경우 다음 단계에 따라 모델을 빌드할 수 있지만 다른 결과가 표시될 수 있습니다.
간단한 예측 모델 만들기
상호 예측을 위한 일반 예측 모델 구축하기
수업의 다음 과제
예측을 위한 데이터 원본 뷰 추가(중간 데이터 마이닝 자습서)
시계열 모델에 대한 요구 사항 이해(중간 데이터 마이닝 자습서)
모든 수업
1단원: 중간 데이터 마이닝 솔루션 만들기(중간 데이터 마이닝 자습서)
2단원: 예측 시나리오(중간 데이터 마이닝 자습서)
3단원: 시장 바구니 시나리오 빌드(중간 데이터 마이닝 자습서)
4단원: 시퀀스 클러스터링 시나리오 빌드(중간 데이터 마이닝 자습서)
5단원: 신경망 및 로지스틱 회귀 모델 빌드(중간 데이터 마이닝 자습서)
또한 참조하십시오
기본 데이터 마이닝 자습서
중간 데이터 마이닝 자습서(Analysis Services - 데이터 마이닝)
Microsoft 시계열 알고리즘