2단원: 예측 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)

 

Adventure Works Cycles의 판매 분석가가 제품의 내년 판매액을 예측해 달라는 요청을 받았습니다. 특히 지역 및 제품 라인별 예측을 비교해야 합니다. 또한 시간에 따라 여러 제품의 판매 방식이 달라지는지 확인해야 합니다.

요청된 정보를 찾기 위해 이 단원에서 월별 수준으로 회사의 판매 데이터를 요약하고 판매 수치를 유럽, 북아메리카 및 태평양 세 지역으로 요약합니다.

이 단원의 태스크를 완료하면 다음 질문에 대답할 수 있습니다.

  • 시간에 따라 여러 자전거 모델의 판매가 어떻게 변경됩니까?

  • 세 지역의 판매 패턴 간에 차이가 있습니까?

  • 최고 매출을 예측할 수 있습니까?

이 단원을 두 부분으로 완료할 수 있습니다.

  • 1부에서는 시계열 모델을 만들고 사용하는 방법에 대한 기본 사항을 소개합니다.

  • 2부에서는 모든 지역을 기반으로 하는 일반 시계열 모델 만들기를 단계별로 설명합니다.교차 예측에 이 일반 모델을 사용할 수 있습니다.

아래 나열된 이 단원의 태스크를 완료하려면 1단원: 중간 데이터 마이닝 솔루션 만들기(중급 데이터 마이닝 자습서)에서 만든

**AdventureWorksDW2012**    
데이터 원본을 사용합니다.

System_CAPS_ICON_warning.jpg 경고


Adventure Works Cycles 예제 데이터베이스에서의 날짜가 이 릴리스에 맞게 업데이트되었습니다. 이전 버전의 Adventure Works Cycles를 사용하는 경우 다음 단계에 따라 모델을 작성할 수 있지만 나타나는 결과가 달라질 수 있습니다.

간단한 예측 모델 만들기

교차 예측을 위한 일반 예측 모델 만들기

예측할 데이터 원본 뷰 추가(중급 데이터 마이닝 자습서)

시계열 모델에 대한 요구 사항 이해(중급 데이터 마이닝 자습서)

1단원: 중간 데이터 마이닝 솔루션 만들기(중급 데이터 마이닝 자습서)

2단원: 예측 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)

3단원: 시장 바구니 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)

4단원: 시퀀스 클러스터링 시나리오 구축(중급 데이터 마이닝 자습서)

5단원: 신경망 및 로지스틱 회귀 모델 작성(중급 데이터 마이닝 자습서)

기본 데이터 마이닝 자습서
중급 데이터 마이닝 자습서(Analysis Services - 데이터 마이닝)
Microsoft 시계열 알고리즘

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