PredictTimeSeries

업데이트: 2008년 11월 17일

시계열 데이터에 대한 예상 미래 값 또는 기록 값을 반환합니다. 시계열 데이터는 연속적이며 중첩 테이블이나 사례 테이블에 저장할 수 있습니다. PredictTimeSeries 함수는 항상 중첩 테이블을 반환합니다.

구문

PredictTimeSeries(<table column reference>)
PredictTimeSeries(<table column reference, n>)
PredictTimeSeries(<table column reference, n-start, n-end>)
PredictTimeSeries(<scalar column reference>)
PredictTimeSeries(<scalar column reference, n>)
PredictTimeSeries(<scalar column reference, n-start, n-end>)

반환 형식

<table expression>

주의

n 매개 변수를 지정한 경우 PredictTimeSeries 함수는 다음 값을 반환합니다.

• n이 0보다 클 경우 다음 n 단계에서 가장 가능성이 높은 시계열 값을 반환합니다.
• n이 0보다 작을 경우 예상 기록 값을 반환합니다.
• n-start와 n-end를 모두 지정할 경우 n-start에서 n-end까지의 시계열 값을 반환합니다. n-start가 음수인 경우 예상 시계열에 -(n-start) 예상 기록 값이 포함됩니다.

기록 예측은 Microsoft 시계열 알고리즘 매개 변수인 HISTORIC_MODEL_COUNT 및 HISTORICAL_MODEL_GAP에 의해 제한됩니다. 기록 예측을 수행하려면 n-start가 다음 수식의 결과보다 커야 합니다.

-HISTORICAL_MODEL_COUNT*HISTORICAL_MODEL_GAP

HISTORICAL_MODEL_COUNT 및 HISTORICAL_MODEL_GAP 사용 방법은 Microsoft 시계열 알고리즘을 참조하십시오.

PredictTimeSeries 함수는 예측 플래그를 지원하지 않으며 INCLUDE_STATISTICS와 같은 매개 변수를 지원하지 않습니다.

예

다음 예에서는 PredictTimeSeries 함수를 사용하여 M200 Europe 계열에 대한 다음 세 개의 시간 단계 예측을 반환합니다.

SELECT
  [Model Region],
  PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],3)
From
  [Forecasting]
WHERE [Model Region]= 'M200 Europe'

PredictTimeSeries 함수는 INCLUDE_STATISTICS를 매개 변수로 지원하지 않지만 다음 쿼리를 사용하여 시계열 쿼리에 대한 예측 통계를 반환할 수 있습니다. 이 방법은 중첩된 테이블 열이 있는 모델에서도 사용할 수 있습니다.

이러한 특정 모델의 경우 예측 가능한 특성은 Quantity입니다. 즉, Quantity를 PredictTimeSeries 함수에 대한 첫 번째 인수로 사용해야 합니다. 현재의 모델에서 다른 예측 가능한 특성을 사용하는 경우 다른 열 이름을 대신 사용할 수 있습니다.

SELECT FLATTENED [Model Region],
(SELECT 
     $Time,
     [Quantity] as [PREDICTION], 
     PredictVariance([Quantity]) AS [VARIANCE],
     PredictStdev([Quantity]) AS [STDEV]
FROM
      PredictTimeSeries([Quantity], 3) AS t
) AS t
FROM Forecasting
WHERE [Model Region] = 'M200 Europe'
OR [Model Region] = 'M200 North America'

참고 항목

참조

DMX(데이터 마이닝 확장) 함수 참조
함수(DMX)
쿼리 유형에 대한 함수 매핑(DMX)

관련 자료

데이터 마이닝 알고리즘

도움말 및 정보

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