고급 예측 결과 분석

관리자가 고급 예측을 설정하는 방법에 따라 양식 및 대시보드를 검토하여 고급 예측 결과를 분석하고, 예측 설명을 사용하여 예측 결과에 대한 자세한 내용을 검토할 수 있습니다.

이 항목에서는 구현에 따라 사용할 수 있는 몇 가지 옵션을 보여 줍니다.

고급 예측을 검토하려면 다음을 수행합니다.

  1. 관리자가 지정한 대로 [고급 예측] 결과 양식 또는 대시보드로 이동합니다.
  2. 구현에 따라 대시보드를 사용하여 과거 데이터 추세를 비롯한 예측에 대한 개요를 확인하고 산업 볼륨, 광고 및 프로모션, 판매가, GDP 비율 등 다양한 과거의 외부 동인 및 입력 동인이 과거 총 판매량에 미친 영향을 검토할 수 있습니다.
    고급 예측 볼륨 분석 대시보드

  3. 구현에 따라 다음 사항도 검토할 수 있습니다.

    • 예측 - 예측 세부정보, 과거 데이터 및 입력 동인 세부정보를 검토합니다.
    • 입력 동인 - 입력 동인 세부정보를 검토하고 편집합니다. 과거 및 예측 입력 동인 값을 검토할 수 있습니다. 입력 동인을 편집하는 경우 관리자는 예측을 다시 실행하여 업데이트된 예측 결과를 가져올 수 있습니다.
    • 예측 정확도 - 예측의 정확도를 검토하고 확인합니다.
    • 알고리즘으로 예측 - 다양한 알고리즘을 사용하여 예측 결과를 살펴봅니다.

  4. 예측에 대한 자세한 내용을 보려면 예측 값이 있는 양식에서 예측 데이터가 있는 셀을 마우스 오른쪽 버튼으로 누르고 예측 설명을 선택합니다.

    Note:

    설명 가능성은 웹의 양식 2.0에서만 사용할 수 있습니다. 대시보드 또는 Oracle Smart View for Office에서는 사용할 수 없습니다.
  5. 설명 가능성 화면에서 정보를 검토합니다.
    고급 예측의 예측 설명

    • 과거 데이터는 세로 구분자 선 왼쪽에 오렌지색 계열로 표시됩니다.

    • 예측 데이터의 기본 사례(가능성이 가장 높은 사례)는 세로 구분자 선 오른쪽에 보라색 계열로 표시됩니다.

    • 예측 데이터 계열은 신뢰 구간(상한 및 하한 예측 간격) 즉, 최선 사례 예측 시나리오와 최악 사례 예측 시나리오 사이의 범위를 표시하는 점선으로 제한됩니다.

    • 모델 추정치 선은 적정 값 선이라고도 하며, 기본 논리 및 추세에 대한 학습을 기반으로 과거 데이터에 대한 ML 모델의 추정치를 보여 줍니다. 적정 값을 과거 실제 데이터와 비교하면 예측 모델이 제공된 데이터의 변형을 얼마나 잘 캡처했는지 나타납니다. 과거 데이터의 적정 값을 사용하여 미래 값에 대해 선택된 알고리즘으로 예측을 수행합니다.
  6. 입력 동인을 구체적으로 지정할 수 있습니다. 그런 다음 고급 예측 작업을 다시 실행하도록 관리자에게 요청하십시오. 변경사항의 영향을 검토합니다.
  7. 관리자가 예측 정확도를 검토하는 옵션을 구현한 경우 FVA(예측 부가가치) 메트릭을 사용하여 예측 결과의 정확도를 비교할 수 있습니다. 이 예에서는 고급 예측 결과(다변량 예측), 단변량 예측(Predictive Planning의 결과) 및 예측을 과거 데이터를 기반으로 예측 정확도를 측정하기 위해 수행되는 백테스트와 비교할 수 있습니다.

    FVA를 계산하려면 조정된 예측의 정확도를 기준의 정확도와 비교합니다. 조정된 예측이 기준과 비교하여 오차를 줄이면 FVA가 양수이고 오차가 증가하면 FVA가 음수입니다. 이 메트릭은 예측 프로세스에서 정확도를 개선하고 가치 부가 활동 이외의 활동을 제거하는 단계에 집중할 수 있도록 도와줍니다.


    예측 정확도