개념: 시트에서 이상값 감지
이상값 감지를 위한 첫 단계로, 실제값 데이터가 사용됩니다. 실제값 데이터를 기반으로 알고리즘은 예측 값 모델을 생성하고 지정된 머신러닝 예측 버전에 저장합니다. 그런 다음 알고리즘은 머신러닝 예측을 모든 다른 계획 버전과 비교하는 허용되는 데이터 범위를 생성합니다. 시트에서 예측 범위를 벗어나는 데이터가 강조 표시됩니다. 또한 아웃라이어 리포트를 작성할 수도 있습니다.
시트에서 롤업 유형에 따라 롤업에 대한 이상값이 다르게 강조 표시됩니다.
롤업 유형 | 이상값에 대한 동작 |
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계정 | 알고리즘이 계정 롤업에서 범위를 벗어나는 데이터를 감지하지 않습니다. 하지만 기여 계정에 범위를 벗어나는 데이터가 있는 경우 시트에 계정 롤업이 강조 표시됩니다. 계정 롤업 셀에 보라색 테두리가 있는 경우 해당 계정을 확장하여 강조 표시된 이상값을 찾으십시오. |
분할 | 알고리즘이 분할 롤업에서 범위를 벗어나는 데이터를 감지하여 강조 표시합니다. 분할을 확장하고 개별 분할의 데이터를 변경하여 합계가 범위 내에 있도록 합니다. 시트에서 범위를 벗어나는 기여 분할은 강조 표시되지 않습니다. |
시간, 레벨 및 디멘션 롤업 | 알고리즘이 이 롤업에서 범위를 벗어나는 데이터를 감지하지 않습니다. 다음과 같은 경우에도 시트에서 롤업이 강조 표시되지 않습니다.
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