수익 차트(Analysis Services - 데이터 마이닝)

수익 차트는 마이닝 모델 사용과 관련된 예상 수익 증가치를 표시합니다. 예를 들어 비즈니스 시나리오에서 회사가 연락해야 하는 고객을 모델에서 예측할 경우 수익 차트는 x명의 고객에게 연락하기 위해 타겟 메일링 캠페인을 수행하는 비용에 대한 정보를 통합하고 예상 수익을 계산합니다. 일반적인 수익 차트에서는 특정 지점까지는 수익이 증가하고 그 이후에는 더 많은 모집단에 연락하면서 수익이 줄어듭니다.

수익 차트 이해

수익 차트는 리프트 차트와 비슷합니다. 리프트 차트와 마찬가지로 수익 차트는 여러 모델을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 단, 그러한 모델은 모두 동일한 불연속 특성을 예측해야 합니다. 수익 차트를 만들기 위한 별도의 인터페이스는 없습니다. 데이터 마이닝 디자이너에서 마이닝 정확도 차트 탭의 리프트 차트 탭을 사용하여 시작한 다음 수익 차트에 해당하는 비용 및 수익 정보를 추가하여 만듭니다.

이를 설명하기 위해 이 항목에서는 자전거를 구매할 가능성이 높은 고객과 이러한 잠재 고객을 대상으로 실현할 수 있는 수익을 예측하기 위해 만든 수익 차트를 보여 줍니다.

이 시나리오를 위해 기본 데이터 마이닝 자습서에서 만든 의사 결정 트리 모델 TM_Decision Tree를 사용합니다. 리프트 차트에 대해 하듯이 모델 및 예측 가능 특성을 선택하여 시작하되 목록에서 수익 차트를 선택합니다.

차트 유형을 수익 차트로 선택하면 수익 차트 설정 대화 상자가 자동으로 열립니다. 이 대화 상자에서 타겟 메일링 캠페인과 연관된 비용 및 이익을 지정합니다. 수익 차트를 정의하는 매개 변수를 설정하면 표시되는 차트가 자동으로 수익 차트로 변경됩니다. 이러한 예제의 차트에는 다음 값을 사용했습니다.

설정	값
모델 선택	TM_DecisionTree
예측 가능한 특성과 예측 가능한 값 설정	이 시나리오의 경우 자전거를 구매할 가능성이 있는 고객만 선택할 것이기 때문에 [Bike Buyer] =1로 선택합니다. 다른 시나리오에서는 마이너스 비용을 모델링하는 것이 더 중요할 수 있습니다. 즉, 틀린 예측의 비용을 설명하는 수익 차트가 필요할 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 특정 예측 가능 값을 지정하지 않고 결과를 측정하지 않습니다.
테스트 데이터 집합 선택 또는 모델의 정확성과 수익성을 평가하는 데 사용되는 데이터 선택	모델 수익성의 일반적인 정확도만 평가하려면 마이닝 구조를 만들 때 생성된 테스트 집합을 사용해도 됩니다. 하지만 실제 데이터에 대해 모델의 수익성과 정확도를 예측하려면 잠재 고객 및 해당 특성을 포함하는 데이터 집합을 사용합니다.
총 대상 모집단에 대한 값 설정	데이터베이스에 많은 고객이 있지만 메일 발송 비용을 절약하기 위해 모델을 통해 메일에 대해 반응을 보일 가능성이 가장 높은 것으로 식별된 상위 20,000명의 고객만 대상으로 합니다.
20,000명의 고객들에게 타겟 메일링 캠페인을 한 번 제공할 때 드는 비용 입력	500
타겟 메일링 캠페인의 단위 비용을 입력합니다. 모델이 예측하는 적절한 잠재 고객에 해당하는 고객 수에 따라 20,000 이하의 숫자를 이 금액에 곱합니다.	3
성공적인 결과에서 예상할 수 있는 수익 또는 수입 금액을 나타내는 값을 입력합니다. 이 금액은 높은 확률 사례와 관련된 총 수익을 산출하는 데 사용됩니다.	25

결과 해석

다음 다이어그램에서는 이러한 매개 변수에 기반한 차트를 보여 줍니다. 차트의 Y축은 수익을 나타내고 X축은 회사에서 연락한 모집단의 백분율을 나타냅니다.

수익 차트에는 대상 모집단의 백분율을 표시하는 회색 세로 선이 있습니다. 차트의 한 위치를 클릭하여 이 선을 이동할 수 있습니다. 이 선을 이동할 때마다 세로 회색 선의 모집단 백분율과 관련된 백분율 값, 수익 점수 및 예측 확률을 표시하기 위해 마이닝 범례가 업데이트됩니다. 차트에서 최대 수익점으로 회색 선을 이동하면 예측 확률 값을 사용하여 고객에게 연락하기 위한 전략을 결정할 수 있습니다.

백분율 사례	계열, 모델	수익	예측 확률
30		$103,000	67.23%
40	TM_Decision 트리	$128,500	60.90%
50		$149,500	50.70%
60		$168,000	44.05%

이 그래프로 시험해 보면 수익 곡선의 최고점이 모집단의 55%이고 관련된 수익 확률이 20%라는 것을 알 수 있습니다. 이러한 결과는 최대 수익을 달성하기 위해 응답할 가능성이 20% 이상으로 예측되는 고객에게만 연락해야 한다는 것을 나타냅니다.

관련 내용

다음 항목에는 정확도 차트를 만들고 사용하는 방법에 대해 보다 자세한 내용이 나와 있습니다.

항목	링크
타겟 메일링 모델에 대한 리프트 차트를 만드는 방법을 보여 주는 연습을 제공합니다.	기본 데이터 마이닝 자습서 리프트 차트를 사용하여 정확도 테스트(기본 데이터 마이닝 자습서)
관련 차트 종류에 대해 설명합니다.	리프트 차트(Analysis Services - 데이터 마이닝) 분류 행렬(Analysis Services - 데이터 마이닝) 산점도(Analysis Services - 데이터 마이닝)
마이닝 모델 및 마이닝 구조에 대한 교차 유효성 검사를 설명합니다.	교차 유효성 검사(Analysis Services - 데이터 마이닝)
리프트 차트 및 기타 정확도 차트를 만드는 단계를 설명합니다.	테스트 및 유효성 검사 태스크 및 방법(데이터 마이닝)

참고 항목

개념

테스트 및 유효성 검사(데이터 마이닝)