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5단원: 시계열 모델 확장

SQL Server 2012 Enterprise에서는 시계열 모델에 새 데이터를 추가하고 새 데이터를 모델에 자동으로 통합할 수 있습니다. 다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 시계열 마이닝 모델에 새 데이터를 추가할 수 있습니다.

  • PREDICTION JOIN을 사용하여 외부 원본의 데이터를 학습 데이터에 조인합니다.

  • 단일 예측 쿼리를 사용하여 한 번에 한 조각씩 데이터를 제공합니다.

예를 들어 몇 개월 전에 기존 판매 데이터에 대해 마이닝 모델을 학습했다고 가정할 때 새로운 판매 데이터를 얻어 판매 예측 업데이트를 통해 새 데이터를 통합하려고 할 수 있습니다. 이 작업은 새 매출 수치를 입력 데이터로 제공하고 복합 데이터 집합을 기반으로 새 예측을 생성하여 간단하게 수행할 수 있습니다.

다음은 EXTEND_MODEL_CASES를 사용한 일반적인 시계열 예측 예입니다. 첫 번째 예를 사용하면 원래 모델의 마지막 시간 단계에서 시작되는 예측 수를 지정할 수 있습니다.

SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES) 
FROM <mining model>
PREDICTION JOIN <source query>
[WHERE <criteria>]

두 번째 예를 사용하면 예측을 시작하고 종료할 시간 단계를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 예측 쿼리에 사용되는 시간 단계는 항상 원래 계열의 끝에서 시작되므로 모델 사례를 확장할 때 이 옵션이 중요합니다.

SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n-start, n-end, EXTEND_MODEL_CASES) 
FROM <mining model>
PREDICTION JOIN <source query>
[WHERE <criteria>}

이 자습서에서는 두 종류 모두의 쿼리를 만듭니다.

시계열 모델에 대한 단일 예측 쿼리를 만들려면

  1. 개체 탐색기에서 Analysis Services 인스턴스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 가리킨 다음 DMX를 클릭합니다.

    비어 있는 새 쿼리가 포함된 쿼리 편집기가 열립니다.

  2. 단일 문의 일반적인 예를 빈 쿼리에 복사합니다.

  3. 다음 내용을

    SELECT [<model columns>,] PredictTimeSeries(<table column reference>, n, EXTEND_MODEL_CASES) 
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    SELECT [Model Region],
    PredictTimeSeries([Quantity],6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty
    

    첫 번째 줄에서는 모델에서 계열을 식별하는 값을 검색합니다.

    두 번째 줄에는 Quantity에 대한 6개의 예측을 가져오는 예측 함수가 포함되어 있습니다. 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 예측 결과 열에 별칭 PredictQty가 할당됩니다.

  4. 다음 내용을

    FROM <mining model>
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    FROM [Forecasting_MIXED]
    
  5. 다음 내용을

    PREDICTION JOIN <source query>
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

    NATURAL PREDICTION JOIN 
    (
       SELECT 1 AS [Reporting Date],
       '10' AS [Quantity],
       'M200 Europe' AS [Model Region]
       UNION SELECT
       2 AS [Reporting Date],
       15 AS [Quantity]),
       'M200 Europe' AS [Model Region]
    ) AS t
    
  6. 다음 내용을

    [WHERE <criteria>]
    

    다음 구문으로 바꿉니다.

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

    이제 전체 문이 다음과 같아야 합니다.

    SELECT [Model Region],
    PredictTimeSeries([Quantity],6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty
    FROM
       [Forecasting_MIXED]
    NATURAL PREDICTION JOIN 
       SELECT 1 AS [ReportingDate],
      '10' AS [Quantity],
      'M200 Europe' AS [ModelRegion]
    UNION SELECT
      2 AS [ReportingDate],
      15 AS [Quantity]),
      'M200 Europe' AS [ModelRegion]
    ) AS t
    WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe' OR
    [ModelRegion] = 'M200 Pacific'
    
  7. 파일 메뉴에서 다른 이름으로 DMXQuery1.dmx 저장을 클릭합니다.

  8. 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 해당 폴더로 이동한 다음 파일 이름을 Singleton_TimeSeries_Query.dmx로 지정합니다.

  9. 도구 모음에서 실행 단추를 클릭합니다.

    쿼리가 Europe 및 Pacific 지역에서의 M200 자전거 판매 수량 예측 값을 반환합니다.

원래 모델을 기반으로 예측을 만들었으므로 이제 새 데이터로 결과를 비교하여, 판매 데이터를 업데이트할 경우 예측에 어떠한 영향이 있는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하기 전에 방금 만든 코드를 검토하고 다음 사항을 확인합니다.

  • Europe 지역에 대해서만 새 데이터를 제공했습니다.

  • 2개월에 상당하는 새 데이터만 제공했습니다.

다음 표에서는 M200 Europe에 대해 제공된 새 값이 예측에 어떠한 영향을 주는지 보여 줍니다. Pacific 지역의 M200 제품에 대해서는 새 데이터를 제공하지 않았지만 이 계열은 비교용으로 제공됩니다.

제품 및 지역

기존 모델(PredictTimeSeries)

판매 데이터가 업데이트된 모델(EXTEND_MODEL_CASES가 있는 PredictTimeSeries)

M200 Europe

M200 Europe

7/25/2008 12:00:00 AM

77

M200 Europe

8/25/2008 12:00:00 AM

64

M200 Europe

9/25/2008 12:00:00 AM

59

M200 Europe

10/25/2008 12:00:00 AM

56

M200 Europe

11/25/2008 12:00:00 AM

56

M200 Europe

12/25/2008 12:00:00 AM

74

M200 Europe

7/25/2008 12:00:00 AM

10

M200 Europe

8/25/2008 12:00:00 AM

15

M200 Europe

9/25/2008 12:00:00 AM

72

M200 Europe

10/25/2008 12:00:00 AM

69

M200 Europe

11/25/2008 12:00:00 AM

68

M200 Europe

12/25/2008 12:00:00 AM

89

M200 Pacific

M200 Pacific

7/25/2008 12:00:00 AM

41

M200 Pacific

8/25/2008 12:00:00 AM

44

M200 Pacific

9/25/2008 12:00:00 AM

38

M200 Pacific

10/25/2008 12:00:00 AM

41

M200 Pacific

11/25/2008 12:00:00 AM

36

M200 Pacific

12/25/2008 12:00:00 AM

39

M200 Pacific

7/25/2008 12:00:00 AM

41

M200 Pacific

8/25/2008 12:00:00 AM

44

M200 Pacific

9/25/2008 12:00:00 AM

38

M200 Pacific

10/25/2008 12:00:00 AM

41

M200 Pacific

11/25/2008 12:00:00 AM

36

M200 Pacific

12/25/2008 12:00:00 AM

39

이러한 결과를 통해 다음 두 가지 사실을 알 수 있습니다.

  • M200 Europe 계열에 대한 처음 두 예측은 사용자가 제공한 새 데이터와 동일합니다. 기본적으로 Analysis Services에서는 예측을 만들지 않고 실제 새 데이터 요소를 반환합니다. 이는 모델 사례를 확장할 때 예측 쿼리에 사용되는 시간 단계가 항상 원래 계열의 끝에서 시작되기 때문입니다. 따라서 두 개의 새 데이터 요소를 추가하면 반환되는 처음 두 예측이 새 데이터와 겹치게 됩니다.

  • 새 데이터 요소가 모두 사용된 후 Analysis Services에서는 업데이트된 모델을 기반으로 예측을 만듭니다. 따라서 2005년 9월부터 왼쪽 열에 있는 원래 모델의 M200 Europe에 대한 예측과 오른쪽 열에 있는 EXTEND_MODEL_CASES 사용 모델의 M200 Europe에 대한 예측이 달라지는 것을 확인할 수 있습니다. 모델이 새 데이터로 업데이트되었기 때문에 예측이 다릅니다.

모델을 확장하면 새 데이터가 항상 계열의 끝에 연결됩니다. 그러나 예측을 위해 예측 쿼리에 사용되는 시간 조각은 원래 계열의 끝에서 시작됩니다. 새 데이터를 추가할 때 새 예측만 얻으려면 시작 지점을 시간 조각 수로 지정해야 합니다. 예를 들어 두 개의 새 데이터 요소를 추가하고 네 개의 새 예측을 만들려면 다음을 수행합니다.

  • 시계열 모델에 대해 PREDICTION JOIN을 만들고 2개월에 상당하는 새 데이터를 지정합니다.

  • 네 개의 시간 조각에 대한 예측을 요청합니다. 여기에서 시작 지점은 3, 종료 지점은 시간 조각 6입니다.

즉, 새 데이터에 n개의 시간 조각이 포함되어 있는 상태에서 시간 단계 1부터 n까지에 대한 예측을 요청할 경우 예측은 새 데이터와 동일한 기간에서 일치하게 됩니다. 가지고 있는 데이터의 범위를 벗어나는 기간에 대한 새 예측을 구하려면 새 데이터 계열 다음의 n+1 시간 조각에서 예측을 시작하거나 추가 시간 조각을 요청해야 합니다.

참고 참고

새 데이터를 추가할 때에는 기록 예측을 수행할 수 없습니다.

다음 예에서는 이전 예의 두 계열에 대해 새 예측만 얻을 수 있도록 하는 DMX 문을 보여 줍니다.

SELECT [Model Region],
PredictTimeSeries([Quantity],3,6, EXTEND_MODEL_CASES) AS PredictQty
FROM
   [Forecasting_MIXED]
NATURAL PREDICTION JOIN 
   SELECT 1 AS [ReportingDate],
  '10' AS [Quantity],
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]
UNION SELECT
  2 AS [ReportingDate],
  15 AS [Quantity]),
  'M200 Europe' AS [ModelRegion]
) AS t
WHERE [ModelRegion] = 'M200 Europe'

예측 결과는 시간 조각 3에서 시작되며 이는 사용자가 제공한 2개월에 상당하는 새 데이터 다음입니다.

제품 및 지역

데이터가 업데이트된 모델(EXTEND_MODEL_CASES가 있는 PredictTimeSeries)

M200 Europe

M200 Europe

9/25/2008 12:00:00 AM

72

M200 Europe

10/25/2008 12:00:00 AM

69

M200 Europe

11/25/2008 12:00:00 AM

68

M200 Europe

12/25/2008 12:00:00 AM

89

모델 사례 대체는 하나의 사례 집합을 학습시킨 다음 이 모델을 다른 데이터 계열에 적용하려는 경우 유용합니다. 이 시나리오에 대한 자세한 연습은 2단원: 예측 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)을 참조하십시오.

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