4단원: DMX를 사용하여 시계열 예측 만들기

SQL Server 2012

이 단원과 다음 단원에서는 1단원: 시계열 마이닝 모델 및 마이닝 구조 만들기 및 2단원: 시계열 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가에서 만든 시계열 모델을 기반으로 DMX(Data Mining Extensions)를 사용하여 여러 가지 유형의 예측을 만듭니다.

시계열 모델을 사용하면 여러 가지 방법으로 예측을 만들 수 있습니다.

마이닝 모델의 기존 패턴 및 데이터 사용
마이닝 모델의 기존 패턴을 사용하지만 새 데이터 제공
모델에 새 데이터 추가 또는 모델 업데이트

이러한 예측 유형을 만드는 구문은 아래에 요약되어 있습니다.

기본 시계열 예측

PredictTimeSeries(DMX) 를 사용하여 학습 마이닝 모델에서 지정된 수의 예측을 반환할 수 있습니다.

예는 PredictTimeSeries(DMX) 또는 시계열 모델 쿼리 예제를 참조하십시오.

EXTEND_MODEL_CASES

PredictTimeSeries(DMX) 를 EXTEND_MODEL_CASES 인수와 함께 사용하여 새 데이터를 추가하고, 계열을 확장하고, 업데이트된 마이닝 모델을 기반으로 예측을 만들 수 있습니다.

이 자습서에는 EXTEND_MODEL_CASES를 사용하는 방법에 대한 예가 포함되어 있습니다.

REPLACE_MODEL_CASES

PredictTimeSeries(DMX) 를 REPLACE_MODEL_CASES 인수와 함께 사용하여 원래 데이터를 새 데이터 계열로 바꾼 다음 새 데이터 계열에 마이닝 모델의 패턴을 적용하는 작업을 기반으로 예측을 만들 수 있습니다.

REPLACE_MODEL_CASES를 사용하는 방법에 대한 예는 2단원: 예측 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)을 참조하십시오.

단원 태스크

이 단원에서는 다음 태스크를 수행합니다.

쿼리를 만들어 기존 데이터를 기반으로 기본 예측을 얻습니다.

후속 단원에서는 다음 관련 태스크를 수행합니다.

쿼리를 만들어 새 데이터를 제공하고 업데이트된 예측을 얻습니다.

DMX를 사용하여 수동으로 쿼리를 만들 수 있지만 SQL Server Data Tools(SSDT)의 예측 쿼리 작성기를 사용하여 예측을 만들 수도 있습니다. 자세한 내용은 예측 쿼리 작성기를 사용하여 DMX 예측 쿼리 만들기 또는 마이닝 모델 예측 탭: 방법 도움말 항목을 참조하십시오.

간단한 시계열 예측 쿼리

첫 번째 단계는 SELECT FROM 문을 PredictTimeSeries 함수와 함께 사용하여 시계열 예측을 만드는 것입니다. 예측을 만드는 간단한 구문을 지원하는 시계열 모델: 입력을 제공할 필요 없이 만들 예측 수만 지정하면 됩니다. 다음은 사용하게 될 문의 일반적인 예입니다.

SELECT <select list> 
FROM [<mining model name>] 
WHERE [<criteria>]

선택 목록에는 모델의 열(예: 예측을 만드는 제품 라인의 이름)이나 예측 함수(예: 시계열 마이닝 모델 전용 Lag(DMX) 또는 PredictTimeSeries(DMX))가 포함될 수 있습니다.

간단한 시계열 예측 쿼리를 만들려면

개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.
비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.
문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.
다음 내용을
복사
<select list>
다음 구문으로 바꿉니다.
복사
[Forecasting_MIXED].[ModelRegion], PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty, PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt
첫 번째 줄에서는 마이닝 모델에서 계열을 식별하는 값을 검색합니다.
두 번째 및 세 번째 줄에서는 PredictTimeSeries 함수를 사용합니다. 각 줄에서는 [Quantity] 또는 [Amount] 등 서로 다른 특성을 예측합니다. 예측 가능한 특성 이름 뒤의 숫자는 예측할 시간 단계 수를 지정합니다.
AS 절은 각 예측 함수에 의해 반환되는 열에 이름을 제공하는 데 사용됩니다. 별칭을 제공하지 않으면 기본적으로 두 열 모두 레이블 Expression이 지정되어 반환됩니다.
다음 내용을
복사
[<mining model>]
다음 구문으로 바꿉니다.
복사
[Forecasting_MIXED]

다음 내용을

WHERE [criteria>]

다음 구문으로 바꿉니다.

WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR
[ModelRegion] = 'M200 Pacific'

이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.

SELECT
[Forecasting_MIXED].[ModelRegion],
PredictTimeSeries([Forecasting_MIXED].[Quantity],6) AS PredictQty,
PredictTimeSeries ([Forecasting_MIXED].[Amount],6) AS PredictAmt
FROM 
[Forecasting_MIXED]
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR
[ModelRegion] = 'M200 Pacific'