예측 모델링 함수

적용 대상: Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Public, Tableau Server

이 문서에서는 Tableau의 예측 모델링 함수와 관련 사용법을 소개합니다. 또한 예측 모델링 함수를 사용하여 테이블 계산을 만드는 방법을 예제와 함께 보여줍니다.

예측 모델링 함수를 사용하는 이유

예측 모델링 함수를 사용하면 테이블 계산을 통해 데이터와 마찬가지로 조작하고, 시각화하고, 내보낼 수 있는 예측을 빠르게 만들 수 있습니다.

이전에는 고급 통계 계산을 수행하고 그 결과를 Tableau에서 시각화하려면 Tableau를 R 및 Python과 통합해야 했습니다. 이제 변수를 업데이트하고 다양한 예측자 조합으로 여러 모델을 시각화하는 방식으로 대상과 예측자를 선택할 수 있습니다. 데이터는 모든 세부 수준에서 필터링, 집계 및 변환될 수 있으며 입력 및 예측은 뷰의 데이터와 일치하도록 자동으로 다시 계산됩니다.

Tableau의 예측 모델링 함수에 대한 자세한 내용은 Tableau에서 예측 모델링 함수가 작동하는 방식을 참조하십시오.

Tableau에서 사용할 수 있는 예측 모델링 함수

MODEL_PERCENTILE

구문MODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
정의대상 식 및 기타 예측자에 의해 정의된 대로 예상 값이 관찰된 마크보다 작거나 같을 확률(0과 1 사이)을 반환합니다. 이것은 누적 분포 함수(CDF)라고도 하는 사후 예측 분포 함수입니다.
예
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))

MODEL_QUANTILE

구문MODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
정의지정된 사분위수에서 대상 식 및 기타 예측자에 의해 정의되는 확률 범위 내에서 대상 숫자 값을 반환합니다. 이것은 사후 예측 사분위수입니다.
예
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

예측 계산 만들기

MODEL_QUANTILE 함수를 사용하여 간단한 예측 계산을 만드는 방법을 알아보려면 아래 단계를 수행하십시오. 자세한 예는 예 - 예측 모델링 함수로 여성의 기대 수명 탐색을 참조하십시오.

1단계: 비주얼리제이션 만들기

  1. Tableau Desktop에서 Tableau와 함께 제공된 샘플 – 슈퍼스토어라는 저장된 데이터 원본에 연결합니다.
  2. 워크시트로 이동합니다.
  3. 데이터 패널에서 Order Date(주문 날짜) 차원을 열 선반으로 끌어옵니다.
  4. 측정값의 상황에 맞는 메뉴를 열어 목록 수준을 월 및 연도로 변경합니다.

    다양한 날짜 형식 옵션을 표시하는 드롭다운 메뉴입니다.

  5. Sales(매출)를 행 선반으로 끌어옵니다.

2단계: 계산된 필드 만들기

  1. 클릭하여 상단의 분석 메뉴를 연 다음 계산된 필드 만들기를 선택합니다.
  2. 계산 에디터에서 다음 작업을 수행합니다.
    • 계산의 이름을 Predict Median Sales로 지정합니다.
    • 다음 수식을 입력합니다. 
      MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]),ATTR(DATETRUNC('month', [Order Date])))

      MODEL_QUANTILE 함수는 지정된 사분위수를 가져와 입력한 예측자를 기반으로 값을 예측한다는 것을 기억하십시오.

      이제 분석해 보겠습니다.

      • 이 경우 quantile = 0.5이므로 중앙값을 예측합니다.
      • 매출을 예측하려고 하므로 대상 식은 SUM([Sales])입니다.
      • 과거 성과를 예측의 기준으로 사용하려고 하므로 계산의 마지막 인수인 날짜를 예측자로 포함합니다.
  3. 작업을 마쳤으면 확인을 클릭합니다.

이제 예측 계산이 데이터 패널에서 계산된 필드로 추가됩니다.

3단계: 뷰에 예측 계산 추가

  1. 예측 계산을 SUM(Sales) 오른쪽에 있는 행 선반으로 끌어옵니다.
  2. 측정값을 마우스 오른쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하고 이중 축을 선택합니다.
  3. 이중 축 차트에서 두 축을 정렬하여 동일한 배율을 사용하게 하려면 보조 축(이 경우 Predict Median Sales)을 마우스 오른쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하고 축 동기화를 선택합니다. 이렇게 하면 두 축의 배율이 정렬됩니다.

2017년부터 2021년까지 예상 매출 중앙값과 실제 매출을 비교하는 라인 차트입니다.

이것이 전부입니다. 날짜 축을 확장하고 미래를 예측하는 방법을 알아보려면 시계열 비주얼리제이션의 예측 모델링 함수을 참조하십시오.

예측 계산의 규칙

  • 집계 인수와 비집계 인수를 혼합해서 사용할 수 없습니다. 대상 식이 집계이면 예측자도 마찬가지입니다.
  • 이 함수는 각 마크가 개인, 제품, 매출 등과 같은 불연속형 엔터티를 나타내는 비주얼리제이션에서 개별 레코드의 값을 예측할 때 많이 사용됩니다.
  • 이 함수는 SUM 및 COUNT를 사용하여 집계된 대상 식의 값을 예측할 때 많이 사용됩니다.
  • 이 함수는 AVG, MEDIAN, MIN 또는 MAX를 사용하여 집계된 대상 식의 값을 예측하는 데 권장되지 않습니다.
  • 이 함수에서는 세부 수준이 비주얼리제이션과 같거나 보다 높은 예측자를 사용해야 합니다.
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