도움말 및 모범 사례

예측 선 차트 해석 최적화

예측 선 차트 시각화를 최대한 활용하십시오!

• 인사이트로 마우스 올리기예측 꺾은 선형 차트의 데이터 포인트 위에 커서를 놓으면 툴팁이 표시됩니다. 이러한 툴팁은 예측 값, 상한 및 하한에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

• 정보 아이콘정보 아이콘 위에 마우스를 올리기만 하면 기본 모델 및 해당 매개 변수에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.

• 명확성을 위해 확장보다 자세한 정보와 전체 데이터 포인트 세트를 표시하는 기능이 필요한 경우 시각화를 확장하십시오. 이렇게 하면 차트의 가독성이 향상됩니다.

예측 분석 자주하는 질문

현재 릴리스에서 사용되는 시계열 예측 방법은 무엇입니까?

현재 릴리스에 사용된 시계열 예측 방법은지수 평활법 . 이 방법은 항목에 설명된 다양한 비진동 모델을 지원합니다. O텍스트사이트. Stats 모델 Python Module( statsmobiles.tta.eponial_smoosing.est.ETS Model - statsmobiles 0.14.0 ) 자세한 기술적 세부 사항을 확인하십시오.

예측에 사용되는 기본 하이퍼 매개 변수는 무엇입니까?

사용자가 지정하지 않으면 다음 기본 하이퍼 매개 변수가 사용됩니다.

• 시간 값 5개 데이터 포인트 앞으로

• 계절 모델추가(자동을 통해 조정 가능)

• 추세 모델추가(자동을 통해 조정 가능)

• 계절성 길이자동(자동을 통해 조정 가능)

• 신뢰 간격 95%(자동을 통해 조정 가능)

계절 및 추세 모델에 대한 값은 자동을 통해 없음,승법 또는 가법으로 설정할 수 있습니다. 곱하기 추세 모델을 사용하여 다음 3개월의 판매를 예측할 수 있습니다.

예측을 위해 초 매개 변수를 수정할 수 있습니까?

예, 자동을 통해 예측을 위한 하이퍼 매개 변수를 수정할 수 있습니다. 이러한 하이퍼 매개 변수는 대시보드 작성의 형식 패널에 표시되지 않는 동안에 자동을 사용하여 세부적으로 설정할 수 있습니다.

성공적인 예측을 위해 어떤 유형의 애트리뷰트와 메트릭이 필요합니까?

데이터를 성공적으로 예측하려면 다음 중 하나가 필요합니다.

• 날짜 또는 날짜/시간 유형의 단일 애트리뷰트와 단일 관심 메트릭(권장)

• 정수 유형의 단일 애트리뷰트에 관심 메트릭(날짜/날짜/시간 애트리뷰트를 시계열 예측에 사용할 수 없는 경우)

예측에서 누락된 데이터가 처리합니까?

예. 누락 데이터가 전체 데이터의 90%보다 작거나 같은 경우 알고리즘이 누락 데이터를 자동으로 채울 수 있습니다.

어떤 시간 기반 애트리뷰트 예측 레벨이 지원합니까?

시간 기반 애트리뷰트 예측은 다음 데이터 레벨에 대해 지원됩니다. 매일, 매주, 매월, 분기마다 및 매년.

정수 예측은 어떻게 작동합니까?

정수 예측의 경우 알고리즘은 순서로 다음 정수를 생성합니다. 정수가 시간을 나타내는 데 사용되는 경우(예: 202101, 202102), 날짜/시간 형식으로 변환되지 않으며 예측은 연속 정수를 향후 포인트로 추가합니다.