시계열 예측 분석

시계열 예측 분석은 MicroStrategy Cloud 환경에서 지원되며 MicroStrategy ONE (2024년 3월)부터 MicroStrategy Cloud for Government 플랫폼에서 시계열 예측 분석이 지원됩니다. Library 서버에 연결되어 있는 경우에만 MicroStrategy Library (웹 브라우저만) 및 Workstation에서 이 기능을 사용할 수 있습니다.

MicroStrategy ONE 에서 시작 (2024년 6월), 자동 응답에서 사용자는 여러 직원에 대한 판매 합계 예측과 같은 애트리뷰트의 여러 요소를 예측할 수 있습니다.

MicroStrategy ONE 업데이트 11에서는 시계열 예측을 도입합니다. 시계열 예측은 비즈니스가 이전 데이터 패턴을 기반으로 향후 추세와 결과를 예측할 수 있도록 지원하는 강력한 기술입니다. 기본적으로 여기에는 연속 시간 간격에 걸쳐 수집된 데이터 포인트를 분석하여 기본 패턴, 추세 및 변동을 식별하는 것이 포함됩니다. 이 예측 접근 방식은 향후 변화를 예측하고 정보에 입각한 결정을 내릴 때 매우 중요합니다. MicroStrategy의 시계열 예측은 고급 기계 학습 알고리즘의 성능을 활용하여 사용자에게 데이터 안에 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있는 원활하고 직관적인 방법을 제공합니다. 비즈니스 분석가, 마케팅 관리자, 재무 경영진 등 무엇보다 이 기능은 사전에 전략을 세울 수 있고 리소스를 효율적으로 할당하며 기회를 활용할 수 있는 게이트웨이를 제공합니다. 예측 분석의 통합으로 이전에 향후 결과를 예측하기 위해 수동 데이터 처리 및 복잡한 분석 방법에 의존했던 사용자는 중요한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

예측을 위한 자동 응답 사용

자동 응답 내 예측 인사이트의 기능을 활용하려면 자연어를 사용하여 예측 질문을 입력하십시오. 예: "다음 분기의 예상 판매량은 무엇입니까?" 자동 응답은 데이터 세트 개체에 대한 심층적인 이해 및 고급 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 쿼리를 기반으로 정확한 예측을 제공합니다. 브레이크 바이 분석을 포함하기 위해 "카테줄로 세분화된 데이터에 대한 수익 예측은 무엇입니까?"라고 질문할 수 있습니다.

자동 응답의 응답은 예측 데이터에 대한 명확한 자연 언어 설명과 함께 예측 선 차트 시각화로 구성되어 있으므로, 향후 상황을 쉽게 이해할 수 있습니다. 채팅 패널의 제한된 공간에서 렌더링될 때 시각화에 제한된 수의 데이터 포인트가 포함될 수 있지만, 프롬프트의 응답을 확장하면 기존 및 예측 데이터 포인트의 전체 세트가 표시됩니다.

자동 응답 및 봇을 사용하여 예측을 심층 분석하는 방법은 다음과 같습니다. 다음 예는 확장 모드로 표시됩니다.

다음 몇 개월 예측지정된 월별 판매 데이터세트로 시작합니다. 자동 응답에 다음 몇 개월 동안의 판매를 예측하도록 요청할 수 있습니다. 월별 데이터를 기반으로 1년 전체에 대한 예측을 요청하는 경우에도 알고리즘은 작업을 적절하게 처리합니다.
낮은 레벨의 데이터에 대해 높은 레벨에서 예측지정된 월별 판매 데이터세트로 시작합니다. 월별 데이터를 기반으로 내년의 판매를 예측하도록 자동 응답을 요청할 수 있습니다.
하이퍼 매개 변수 조정더 많은 제어를 원하는 사용자를 위해 고급 옵션이 있습니다. 질문 내에서 하이퍼 매개 변수 값을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 자동 감지된 계절성이 최적의 결과를 생성하지 않는 경우 원하는 계절성 길이를 지정하거나 특정 신뢰 레벨을 설정할 수 있습니다. 이러한 자유도는 곱하기 모델과 가법 모델 간의 전환과 같은 다른 계절 및 추세 모델을 사용하는 데까지 확장됩니다.
필터 적용예측을 필터링할 수도 있습니다. 아래 예는 앨범과 같은 특정 범주를 고려하여 향후 3개월 동안의 예측을 보여줍니다. 월 애트리뷰트는 시간 기반 값이 아닌 정수로 표시됩니다.
브레이크 바이: "각 제품 카테고리에 대한 [날짜] 동안의 수익에 대한 예측은 무엇입니까?"와 같은 질문을 사용하여 여러 데이터 요소에 대한 예측 인사이트를 얻을 수 있습니다.