Power BI의 예측

Power BI로 하는 시계열 분석

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

맥락과 중요성

예측은 더 발전된 분석 기법으로, 과거가 아닌 앞으로 일어날 일을 파악하려는 시도입니다.

예측 예시

Power BI로 하는 시계열 분석

예측 유형

예측(Forecasting)

  • 기존 데이터를 바탕으로 미래 값을 산출합니다
  • 예측형 또는 처방형 분석의 한 종류입니다

산업 예시

  1. 특정 제품 수요 예측
  2. 엔지니어링 부서에 필요한 인력 수요 예측

후예측(Hindcasting)

  • 만든 예측으로 기존 데이터를 "예측"합니다
  • 예측 모델의 정확도 검증에 사용됩니다

산업 예시

  1. 특정 환경 변화를 초래한 기후 조건의 후예측
  2. 주가 예측 모델의 정확도 확인
Power BI로 하는 시계열 분석

예측 기초

예측은 과거 데이터를 사용해 미래 날짜의 값을 추정합니다.

다음 표를 보십시오:

date value
January 1 5
January 2 10
January 3 15
January 4
January 5

전체 추세를 이용하면 다음 값을 비교적 신뢰성 있게 예측할 수 있습니다. 이는 선형 회귀의 예입니다.

date value
January 1 5
January 2 10
January 3 15
January 4 20
January 5 25
Power BI로 하는 시계열 분석

지저분한 데이터 예측

시계열 데이터는 종종 지저분하여 정리하지 않으면 예측이 어렵습니다.

지수 평활법은 데이터의 잡음을 "평활화"하는 기법입니다.

지수 평활법 GIF

Power BI로 하는 시계열 분석

예측의 신뢰도

예측에는 항상 오차가 있습니다. 해당 날짜의 실제 데이터가 없기 때문입니다.

신뢰 구간: 설정한 신뢰 수준(%)에서 값이 포함될 범위를 제공합니다.

Power BI에서는 예측의 신뢰 수준을 설정할 수 있습니다.`

신뢰 구간 GIF

Power BI로 하는 시계열 분석

주가 데이터셋

Microsoft 주가 데이터(티커: MSFT)로 예측을 연습하겠습니다. 데이터에는 특정 일자의 주가 기본 정보가 포함됩니다.

MSFT 주가 데이터 스크린샷

Power BI로 하는 시계열 분석

연습해 봅시다!

Power BI로 하는 시계열 분석

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