예측 오차 확인
Tableau가 뷰에 예측이 제공되지 않는 경우 뷰에서 날짜 값을 변경하면 문제가 해결되는 경우도 있습니다(날짜 수준 변경 참조).
시계열의 집계 수준(월, 주 등)이 예측할 데이터에 비해 지나치게 세밀하거나 지나치게 간격이 클 경우 예측 오차가 발생할 수 있습니다. 이 경우 아래에 설명한 "데이터가 너무 많음" 또는 "데이터가 너무 적음" 오류가 발생할 수 있습니다. 예측에서 측정값으로부터 많은 데이터를 추출하려고 시도하지만 가능하지 않을 경우 "Null이 너무 많음" 시나리오가 트리거될 수 있습니다. 예를 들어 매출 데이터의 기초 수준이 월이지만 주별로 집계할 경우 결과에 많은 수의 Null 값이 포함될 수 있습니다.
뷰의 집계와 예측에 대해 지정된 집계(예측 옵션 대화 상자의 집계 기준 필드 사용)가 호환되지 않을 경우 다른 문제가 발생합니다. Tableau에서는 예측 집계의 세부 수준이 뷰의 집계보다 더 높은 경우에는 예측을 만들 수 있지만 더 낮은 경우에는 예측을 만들 수 없습니다. 세부 수준이 더 높은 경우에도 Tableau에서 사용할 수 있는 엄격한 계층이 있는 경우에만 두 값이 호환됩니다. 예를 들어 분기는 3개월씩 균등하게 나눌 수 있지만 월은 주 단위로 균등하게 나눌 수 없습니다. 집계 기준을 자동으로 설정하여 이러한 시나리오를 방지하십시오.
다음 목록에서는 Tableau에서 잘못된 예측으로 인해 발생할 수 있는 오류와 해결 방법에 대해 설명합니다.
| 오류 메시지 | 해결 방법 제안 |
| 뷰의 날짜 필드에서 연속형 날짜를 파생할 수 없습니다. | 예측하려면 날짜 필드를 연속적으로 해석할 수 있어야 합니다. 날짜 필드가 명시적으로 연속하지 않는 경우 날짜 수준에 연도가 포함되어 있어야 합니다. 이 오류는 뷰에 날짜가 없거나, 뷰의 날짜가 전체 계층을 구성하지 않거나(예: 날짜에 연도와 일은 포함되지만 월이 포함되지 않은 경우), 지원되지 않는 계층을 구성하는 경우(예: 연도, 주, 일)에 발생합니다. |
| 시계열이 너무 작아서 예측할 수 없습니다. | 더 많은 날짜 값을 포함하도록 뷰의 시계열을 확장합니다. 이 오류는 신뢰할 수 없거나 부분적으로 잘린 기간을 잘라낸 후 데이터 요소가 네 개 미만이 되어 예측할 수 없는 경우에 발생합니다. |
| Null 날짜 값을 가진 시계열에 대한 예측을 계산할 수 없습니다. | 날짜 필드를 필터링하거나 낮은 날짜 수준(예: 월을 분기로 전환)을 사용하여 뷰의 날짜 필드에서 널 값을 제거합니다. |
| 뷰에 고유한 날짜 필드가 여러 개 포함되어 있는 경우 예측을 계산할 수 없습니다. | 뷰에 날짜 필드가 여러 개인 경우 이 오류가 반환됩니다. 예를 들어 주문 날짜와 배송 날짜가 같은 뷰에 있는 경우 예측이 지원되지 않습니다. |
| 예측 옵션에서 선택한 '집계 기준' 값이 시각화과 호환되지 않습니다. | 뷰의 날짜는 예측 옵션 대화 상자의 집계 기준 값과 호환되어야 합니다. 예를 들어 집계 기준을 주로 설정하고 뷰의 날짜를 월로 설정한 경우 이 오류가 발생합니다. 두 값이 호환되도록 날짜 중 하나를 변경하거나 집계 기준을 자동으로 설정합니다. |
| 누락된 값이 너무 많아서 예측을 계산할 수 없습니다. | 이 오류는 패널의 데이터가 40%를 초과하여 누락된 경우에 발생합니다. 예측 옵션 대화 상자에서 누락된 값을 0으로 채우기를 선택해도 이 오류는 해결되지 않습니다. 차원을 제거하거나 날짜 수준을 변경(예: '주'를 '월'로 변경)하여 데이터를 더 높은 세부 수준으로 집계합니다. 그렇지 않은 경우 원본 데이터를 수정하거나 다른 원본의 데이터를 사용해야 합니다. |
| 예측할 측정값이 없습니다. | 이 오류는 예측할 수 있는 측정값이 뷰에 없는 경우에 발생합니다. 예측 측정값이 행 또는 열 선반이나 마크 카드에 있어야 합니다. |
| 예측할 측정값은 숫자여야 합니다. | 일부 측정값이 숫자로 해석될 수 없으므로 예측할 수 없습니다. |
| 차원에 대한 예측을 계산할 수 없습니다. | 예측할 값은 차원이 아닌 측정값이어야 합니다. |
| 데이터가 너무 많아서 예측을 계산할 수 없습니다. | 쿼리의 결과 집합이 지나치게 큰 경우 예측이 불가능합니다. 이 제한은 약 10,000개 행입니다. 예측을 수정하려면 시계열 값을 더 상위 수준(예: 주 대신 월)에서 집계하거나, 데이터를 필터링합니다. |
| 데이터가 너무 많은 행, 열 또는 색상으로 나눠지므로 예측을 계산할 수 없습니다. | 일부 차원을 필터링하거나 제거하여 뷰를 단순화하면 오류가 해결됩니다. |
| 뷰에 테이블 계산이 포함되어 있으므로 예측을 계산할 수 없습니다. | 테이블 계산이 포함되지 않은 뷰 버전을 만듭니다. |
| 필터 선반에 측정값이 있으므로 예측을 계산할 수 없습니다. | 측정값을 필터 선반에서 제거합니다. |
| 측정값 집계를 선택하지 않았으므로 예측을 계산할 수 없습니다. | 측정값 집계 옵션은 분석 메뉴에 있습니다. Tableau의 데이터 집계 및 데이터 집계 해제 방법을 참조하십시오. |
| 뷰에 비율 계산이 포함되어 있으므로 예측을 계산할 수 없습니다. | 비율 옵션은 분석 메뉴에 있습니다. Tableau에서 백분율 계산을 참조하십시오. |
| 총합계 또는 소계를 설정하지 않았으므로 예측을 계산할 수 없습니다. | 이러한 옵션은 분석 메뉴의 합계 명령을 통해 제어됩니다. 비주얼리제이션에서 총계 표시를 참조하십시오. |
| 예측할 측정값에 0보다 작거나 같은 값이 하나 이상 있는 경우에는 승법 모델을 계산할 수 없습니다. | 추세 또는 계절적 변동이 승법으로 설정된 사용자 지정 모델을 만들었습니다. 이 값을 변경하거나 예측 모델을 자동으로 설정하십시오. |
| 승법 추세 및 가법 계절이 있는 모델은 수치적으로 불안정한 결과가 발생하므로 허용되지 않습니다. | 오류 메시지에 설명된 대로 구성된 사용자 지정 모델을 만들었습니다. 사용자 지정 모델에 대한 설정을 변경하거나 예측 모델을 자동으로 설정합니다. |
| 시계열이 너무 짧아 계절 모델을 계산할 수 없습니다. | 더 많은 날짜 값을 포함하도록 뷰의 시계열을 확장합니다. |
| 일부 데이터가 나머지 데이터에 비해 0과 너무 가까워 선택한 승법 모델을 계산할 수 없습니다. | 오류 메시지에 설명된 대로 구성된 사용자 지정 모델을 만들었습니다. 사용자 지정 모델에 대한 설정을 변경하거나 예측 모델을 자동으로 설정합니다. |