Tableau에서 예측이 작동하는 방식: 예측 만들기

예측은 각 모델의 미래 가치를 예측하는 것입니다. 많은 수학적 모델이 예측에 사용됩니다. 동시에 Tableau는 비즈니스 인텔리전스 산업을 위한 생성에 중점을 둔 명령이자 정확한 데이터 시각화 도구 중 하나입니다. 데이터 예측 은 예측에 필수적이며 생성된 비즈니스 인텔리전스를 기반으로 작동합니다. Tableau는 텍스트, SQL 데이터베이스 없음, Excel, SQL 데이터베이스 등과 같은 많은 데이터 원본과 함께 사용할 수 있습니다.

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지수 평활화는 Tableau에서 예측에 사용되는 기술 입니다. 예측 알고리즘은 미래 연속성을 위해 채택할 수 있는 규칙적인 패턴을 설정하려고 합니다. 하나의 측정값으로 구성된 데이터 필드가 포함된 보기에 예측을 자연스럽게 추가합니다. 그러나 Tableau는 정수 값과 하나 이상의 측정값이 있는 차원으로 구성된 데이터가 없는 경우 볼 예측을 만듭니다.

예측 알고리즘

생성된 실제 데이터는 더 나은 결과를 산출하고 Tableau의 모든 예측 알고리즘에서 사용할 수 있는 사용하기 쉬운 더 간단한 알고리즘이 필요합니다. 고품질 예측을 생성하려면 모델에서 생성된 패턴과 실제 데이터 예측 이 모두 합리적으로 일치해야 합니다. 여기에서 품질 측정항목은 이 일치를 측정하는 데 사용됩니다. 품질이 낮으면 테스트 추정치의 부정확성으로 인해 품질 밴드 신뢰 대역과 품질 점수를 고려하지 않습니다.

Tableau의 예측 , Tableau는 최대 8개의 모델을 반복적으로 선택합니다. 최고 품질의 예측이 먼저 선택됩니다. Tableau가 예측 품질을 평가하기 전에 각 모델의 평활 매개변수가 최적화됩니다.

최적화 방법은 공통적이며 각 모델에서 사용되므로 전역적으로 최적이 아닌 국부적으로 최적의 평활 매개변수를 선택하는 것이 불가능합니다. 그러나 기본 값 매개변수는 모범 사례를 기반으로 선택되며 최적화되지 않습니다. 따라서 초기 값 매개변수가 덜 최적일 가능성이 있습니다.

시각화를 위한 데이터에 제한이 있는 경우 Tableau는 자동으로 더 나은 시간 기반 세분성으로 예측을 시도한 다음 예측을 시각화의 세분성으로 합산합니다. Tableau는 폐쇄형 방정식에서 계산할 수 있는 예측 그룹을 제공합니다. 곱셈 구성 요소가 있거나 결합된 데이터 예측 이 있는 모든 모델에는 모든 모델이 닫힌 형식 방정식을 기반으로 하는 시뮬레이션된 밴드가 포함되어 있습니다.

지수 평활 및 추세

지수 평활 모델은 알려진 계열에서 과거 값의 편향된 평균 값을 사용하여 일관된 시계열 값에서 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다. 하나의 겸손한 모델은 단순 지수 평활화입니다. 여기에서 계산은 가중 평균 값과 마지막 실제 값의 평활 값을 기반으로 합니다. 이 방법은 최신 값에 더 많은 가중치가 부여되고 각 값이 이전의 모든 실제 값을 기반으로 하기 때문에 지수적입니다.

계절 성분은 측정 값이 작동 값에 대한 기간 동안 추세 또는 계절성을 나타낼 때 작동합니다. 추세는 주어진 기간 동안 증가하거나 감소하는 데이터의 속성입니다. 계절성은 강우의 변동 또는 돌발 홍수의 발생과 같이 가치 검색에서 반복적으로 예상되는 변동입니다.

일반적으로 일정 기간 동안 사용할 수 있는 데이터가 많을 때 더 나은 데이터 예측 을 얻을 수 있습니다. 모델의 복잡성으로 인해 계절성을 모델링하는 동안 충분한 데이터를 갖는 것이 가장 중요하며 사용 가능한 데이터의 더 많은 증거가 있어야만 더 높은 정밀도를 달성할 수 있습니다. 제한 사항으로 인해 2개 이상의 데이터 값에서 예측을 생성할 수 없습니다.

계절성

일반적으로 시계열 간의 시간 집계 길이를 사용하여 계절 주기에 대한 Tableau 시도 의 데이터 예측 을 추정합니다 . 월별로 집계하는 경우 Tableau는 12개월 주기를 확인합니다. 분기별로 집계하면 4분기 주기를 검색하고, 일별로 집계하면 주간 계절성을 검색합니다. 월별 시계열에서 6개월 주기를 고려하는 경우 Tableau는 두 개의 유사한 하위 패턴이 포함된 연도 패턴을 검색합니다. 월별 시계열에서 7개월 주기를 고려하는 경우 Tableau는 일반적이지 않으므로 주기를 전혀 검색하지 않습니다.

모든 선택은 자동으로 선택되므로 Tableau는 주어진 데이터에서 가능한 계절 길이를 파생하므로 예측 옵션 대화 상자 모델 유형 메뉴의 기본 "자동" 모델 유형은 변경되지 않습니다. "계절성 없는 자동"을 선택하면 모든 계절 길이를 예측하고 계절 모델을 조사하고 평가하여 성능을 돕습니다.

모델 유형

Tableau의 예측에서 예측 옵션 대화 상자를 선택하면 데이터에 사용되는 모델 유형이 제공됩니다. 여기에 기본 자동 설정이 제공되며 이는 데이터의 기본 보기에 최적입니다. Custom에서 None, Additive 또는 Multiplicative 유형 중에서 추세 및 계절 특성을 지정해야 합니다.

원천

가법 모델에서는 모델 구성 요소의 각 기여도가 추가되는 반면, 승법 모델에서는 최소 구성 요소 기여도가 곱해집니다. 승법 모델은 데이터 값에서 예측 품질을 크게 향상시키는 경향이 있으며 추세 또는 계절성은 데이터의 크기를 기반으로 합니다. 곱셈은 ​​곱셈 모델에 포함되므로 값이 0일 필요도 없고 0이 되는 경향도 없습니다.

세분성 및 트리밍

데이터 예측을 생성하려면 주어진 시간 참조에서 보고 예측하기 위해 시간 차원 선택이 필수적입니다. Tableau 날짜는 일, 월, 분기 및 연도를 비롯한 다양한 시간 단위를 제공합니다. 입도는 날짜에 대해 선택한 단위입니다.

일반적으로 데이터는 세분성 단위와 정확히 일치하지 않습니다. 예를 들어 분기 값으로 데이터를 설정하면 실제 데이터가 분기 전에 중지될 수 있습니다. 모델을 전체 분기로 예측하는 동안 문제를 추가로 생성하는 것은 모델에서 고려되며 일반적으로 전체 분기보다 낮은 값입니다.

데이터 예측 모델이 데이터를 선택 하도록 허용 하면 후속 예측이 정확하지 않습니다. 데이터 트리밍은 솔루션 중 하나입니다. 예측을 빗나가는 후행 기간은 데이터 예측 옵션 대화 상자 에 제공된 마지막 무시 옵션을 사용하여 무시됩니다 . 기본 옵션은 한 기간을 자르거나 완료하는 것입니다.

또한 읽기: Python의 16가지 주요 데이터 과학 프로젝트에 대해 알아야 합니다.

결론

시간 기반 데이터 값에는 고유한 규칙과 의미가 있습니다. 미래의 비즈니스 적응력에 필요한 더 나은 예측과 추정을 위해서는 적절한 양의 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. Tableau의 예측 은 매우 실현 가능하여 모든 소프트웨어에 연결할 수 있으며 데이터 값을 기반으로 미래 지향적이고 풍부한 데이터 예측을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. Tableau의 예측은 자동으로 추세를 예측하려고 시도합니다. 이 기사를 읽은 후 "자동"의 사용이 모든 데이터 값에 맞지 않는다는 것을 분명히 해야 합니다.

Tableau 학습은 데이터 과학 및 시각화 분야에서 배우고 경력을 쌓고자 하는 개인에게 필수적입니다. 개념을 이해하고 도구를 사용하는 것은 초보자에게 상당히 까다롭지만 업계 전문가의 학습은 올바른 시작을 제공합니다.

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