예측 모델링
Spotfire는 회귀 모델링 또는 분류 모델링을 사용하여 예측 모델을 분석에 통합할 수 있는 도구를 제공합니다.
주: 예측 모델링 도구는 설치된 클라이언트를 사용하여 적용해야 합니다.
주: 예측 모델링 도구는 Spotfire Enterprise Runtime for R(TERR이라고도 함)을 기반으로 하는 데이터 함수를 사용하여 계산을 수행합니다. 도구를 사용하려면 Spotfire 환경이 TERR 데이터 기능을 지원해야 합니다. 자세한 내용은 스크립트 및 데이터 함수 사용 항목을 참조하십시오.
- 회귀 모델링은 수익, 비용 등과 같은 수치 예측에 유용합니다.
- 분류 모델링은 비즈니스 거래가 부정한지 합법적인지 여부 등과 같이 일반적으로 두 개의 노드 또는 클래스에 대해 예측하는 데 유용합니다.
예측 모델링에 포함되는 세 가지 작업은 다음과 같습니다.
- 모델 맞춤
- 모델 평가
- 모델에서 예측
모델을 맞추려면 회귀 모델링 또는 분류 모델링 대화 상자에서 모델 옵션을 선택하고 확인을 클릭합니다. Spotfire Enterprise Runtime for R에서 모델을 만든 다음 분석에 반환합니다. 각 모델은 추가 분석에 사용될 수 있는 많은 새로운 데이터 테이블을 만듭니다.
모델 페이지가 생성되며(모델 페이지 참조) 분석적 모델 패널에 모델이 추가됩니다. 분석에 두 개 이상의 모델을 포함시킨 다음 새 데이터로 모든 모델을 반복적으로 평가할 수 있습니다.
평가를 완료한 후 필요에 따라 모델로부터 예측할 수 있습니다. 분석에 모델을 하나만 포함한 경우 모델을 사용하여 예측된 컬럼을 데이터 테이블에 삽입하고 결과를 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
주: 데이터 형식
Currency의 컬럼은 Real로 변환되며 이에 따라 모델링에서 정확도가 낮아질 수 있습니다.