개념: Predictive Forecaster의 계절적 변동
계절적 변동의 정의
계절성은 주기적 패턴을 따르는 데이터 변동을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 이 알고리즘은 사용자가 제공한 이력 데이터 및 매개변수를 사용하여 계절적 피크를 결정합니다. 그런 다음 향후에도 동일한 계절적 패턴이 반복될 것으로 가정합니다. Predictive Forecaster에서 사용할 수 있는 알고리즘 중 일부는 계절성을 자동으로 감지하고, 다른 알고리즘에서는 계절을 구성하는 기간 수를 정의할 수 있습니다.
Predictive Forecaster를 사용한 커스텀 계절성
Prophet, Holt-Winters 및 Orbit DLT를 사용하면 계절성을 맞춤 설정할 수 있습니다.
자동 맞춤
에서 맞춤 설정을 지원하는 알고리즘 중 하나를 사용할 때 적용되는 자동 맞춤의 계절성을 맞춤 설정할 수도 있습니다.Kalman 알고리즘은 사용자가 직접 정의할 필요 없이 알고리즘에서 예측에 계절성을 적용할지 여부를 지정할 수 있다는 점에서 고유합니다.
ML 시스템이 참조 데이터에서 계절성을 자동으로 감지하도록 허용하거나 계절성을 수동으로 구성할 수 있습니다.
Adaptive Planning은 계절성에 대해 다음과 같은 옵션을 제공합니다.
계절적 변동 옵션 | 설명 |
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매년 | 연간 계절성은 계절성의 기본값입니다. 다음과 같은 경우에 사용합니다.
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반기 | 다음과 같은 경우에 사용합니다.
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매분기 | 다음과 같은 경우에 사용합니다.
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매주 | Prophet 및자동 맞춤 에만 사용할 수 있습니다.
매년 ,반년 또는분기별 계절성 외에주별 계절성 추가 확인란을 사용합니다. 주별 계절성은 다음 데이터에 가장 적합합니다.
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승법 | Prophet ,Holt-Winters 및AutoFit 에 사용할 수 있습니다.
계절성 증가 및 하락이 추세 에 비례하여 달라지는 경우 계절성에 따라 크게 변동하는 추이 확인란을 사용합니다. |
없음 | 다음과 같은 경우에 사용합니다.
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