미래 값 예측

이 Essbase 계산 스크립트 예에서는 선형 회귀 예측 방법을 사용하여 선택한 이전 월의 알려진 데이터 값으로 시작하고 알려진 값을 기반으로 예측된 값으로 계속되는 추세 또는 라인을 생성합니다.

추세는 @TREND를 사용하여 계산됩니다. 이 예에서는 알려진 데이터 값에 대한 "적합도" 추세의 결과를 확인하는 방법도 보여줍니다. 이 경우 계산 스크립트는 현재 데이터가 최대 5월까지 존재한다고 가정하여 6월-12월의 판매 데이터를 예측합니다.

측정항목 차원에 적합도 결과가 배치되는 추가 하위 ErrorLR이 포함되어 있다고 가정합니다.

예제 스크립트:

Sales
(@TREND(@LIST(Jan,Mar,Apr),@LIST(1,3,4),,
  @RANGE(ErrorLR,@LIST(Jan,Mar,Apr)),
    @LIST(6,7,8,9,10,11,12),
      Jun:Dec,LR););

다음 표에서는 예측 계산 스크립트에 사용되는 매개변수에 대해 설명합니다.

표 24-1 미래 값 예측을 위한 계산 스크립트 예에 사용되는 매개변수

매개변수 설명

@LIST(1월, 3월, 4월)

Ylist 또는 알려진 데이터 값을 포함하는 멤버를 나타냅니다.

@LIST 함수는 세 멤버를 쉼표로 구분된 목록으로 그룹화하고 다른 매개변수와 별도로 목록을 유지합니다.

@LIST(1,3,4)

Xlist 또는 기본 변수 값을 나타냅니다. 2월과 5월은 생략되므로 Essbase는 Ylist 값을 1,3,4로 번호 지정합니다.

,

Xlist 매개변수 뒤에 추가 콤마는 매개변수(weightList)를 건너뛰었음을 나타냅니다.

이 예에서는 기본 가중치 1을 사용합니다.

@RANGE(ErrorLR,@LIST(1월, 3월, 4월)

Ylist에 대한 추세 라인의 적합도 결과가 배치되는 errorList 또는 멤버 목록을 나타냅니다.

errorList에 있는 값은 Ylist의 데이터 포인트와 생성된 추세 라인의 데이터 포인트 간의 차이입니다.

@RANGE 함수는 ErrorLR 멤버를 Ylist(1월, 3월, 4월)과 결합하여 멤버 목록을 생성합니다.

@목록(6,7,8,9,10,11,12)

예측이 검색되는 XforecastList 또는 기본 변수 값을 나타냅니다. 이 예제에서는 6월-12월 값을 연속적으로 예측하므로 값은 6,7,8,9,10,11,12입니다.

Jun:Dec

YforecastList 또는 예측 값이 배치되는 멤버 목록을 나타냅니다. 이 예에서는 1월, 3월 및 4월의 값을 기반으로 6월-12월의 값을 예측합니다.

LR

선형 회귀 방법을 지정합니다.

Essbase는 다음 계산을 수행하여 데이터베이스를 순환합니다.

  1. Ylist 및 Xlist 매개변수로 지정된 대로 추세의 기반이 될 알려진 데이터 값(1월, 3월, 4월의 판매)을 찾습니다.

  2. 선형 회귀를 사용하여 추세선을 계산하고 YforecastList 매개변수에 지정된 대로 6월-12월 판매의 결과를 표시합니다.

  3. 1월, 3월 및 4월의 데이터 값에 대한 추세 라인의 적합도를 계산하고 해당 월의 결과를 ErrorLR에 배치합니다.

    예를 들어, 1월의 ErrorLR 값(4.57)은 Essbase가 추세 라인을 계산한 후 1월의 Sales 값(2339)과 추세 라인의 Jan 값 간의 차이가 4.57임을 의미합니다. 2월과 5월의 ErrorLR 값은 Ylist의 일부가 아니므로 #MISSING입니다.

계산 스크립트의 결과는 다음과 같습니다.


      100 West Actual
      Sales     ErrorLR
Jan   2339      4.57
Feb   2298      #MI
Mar   2313      -13.71
Apr   2332      9.14
May   2351      #MI
Jun   2315.14   #MI
Jul   2311.29   #MI
Aug   2307.49   #MI
Sep   2303.57   #MI
Oct   2299.71   #MI
Nov   2295.86   #MI
Dec   2292      #MI