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title: 예측 옵션 대화 상자
collection: tableau
version: current
locale: ko-kr
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description: Configure forecast options including length, source data, model, and prediction interval.
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[주요 콘텐츠로 건너뛰기](#main-content)

# 예측 옵션 구성

예측 옵션 대화 상자를 사용하여 다음을 포함한 예측 옵션을 구성할 수 있습니다.

- 예측의 길이
- 예측을 생성할 원본 데이터의 범위 및 임시 집계
- 예측 모델
- 예측 구간

예측을 사용하는 경우 분석 > 예측 > 예측 옵션을 선택하여 예측 옵션 대화 상자를 열 수 있습니다.

## 예측 길이

예측 길이 섹션에서는 미래 예측의 범위를 지정합니다. 다음 중 하나를 선택합니다.

- 자동: 데이터를 기반으로 예측 길이가 자동으로 결정됩니다.
- 고정: 지정 단위 수만큼 예측 길이가 확장됩니다.
- 종료 시점: 지정 미래 시점으로 예측 길이가 확장됩니다.

## 원본 데이터

원본 데이터 섹션을 사용하여 다음을 지정합니다.

- 집계됨: 시계열의 임시 수준을 지정합니다. 기본값(자동)을 지정한 경우 추정에 가장 적합한 수준이 자동으로 선택됩니다. 이 수준은 일반적으로 시각화의 임시 수준(즉, 예측의 기준이 되는 날짜 차원)과 일치합니다. 하지만 시각화의 시계열이 너무 짧아 추정이 가능하지 않을 경우 시각화보다 더 자세한 수준에서 예측 모델을 추정하는 것이 가능하거나 더 바람직한 경우가 있습니다.
    
    **참고**: 예측에 날짜 차원 대신 정수 차원을 사용하는 경우 집계 기준 값이 항상 기간입니다. [뷰에 날짜가 없을 경우 예측](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/forecast_no_date.htm)을 참조하십시오.
- 마지막 무시: 예측 모델 추정 시 무시해야 할 실제 데이터의 끝 기간을 지정합니다. 이 기간에 대해서는 실제 데이터가 아닌 예측 데이터가 사용됩니다. 신뢰할 수 없거나 부분적으로 잘린 기간으로 인해 예측이 잘못될 수 있는 경우 이 기능을 사용하여 해당 기간을 자릅니다. **원본 데이터** 섹션에 지정된 추정 수준이 시각화보다 더 자세한 경우 잘린 기간이 추정 기간이 됩니다. 그 결과 잘린 실제 시각화 기간은 추정 수준의 실제 기간과 예측 기간이 집계된 예측 기간이 됩니다. 반대로 널 값은 0으로 채워지지 않으며 예측을 허용하도록 필터링되어야 합니다.
- 누락된 값을 0으로 채우기: 예측하려는 측정값에 누락된 값이 있으면 이러한 누락된 값을 0으로 채우도록 지정할 수 있습니다.

## 예측 모델

예측 모델 섹션에서는 예측 모델 생성 방법을 지정합니다.

드롭다운을 사용하여 Tableau가 모든 모델 중 가장 적합한 모델(자동), 계절 구성 요소가 없는 모델 중 가장 적합한 모델(계절적 변동 없이 자동) 또는 지정한 모델(사용자 지정) 중에서 선택하도록 할지 여부를 지정합니다.

사용자 지정 옵션을 선택하면 모델에 대한 추세와 계절 특성을 지정하는 데 사용할 수 있는 두 개의 필드가 예측 옵션 대화 상자에 표시됩니다.

![추세 및 계절에 대한 옵션이 있는 예측 모델 드롭다운 메뉴입니다.](/tableau/current/ko-kr/pro/desktop/ko-kr/Img/forecast_custom.png)

선택 항목은 다음 두 필드와 동일합니다.

- 없음: 추세에 대해 없음을 선택하면 모델이 데이터의 추세를 평가하지 않습니다. 계절에 대해 없음을 선택하면 모델이 데이터의 계절적 변동을 평가하지 않습니다.
- 가법: 가법 모델에서 여러 독립적 요소의 결합된 효과는 각 요소의 격리된 효과의 합계입니다. 뷰에서 데이터의 가법 추세, 가법 계절적 변동 또는 둘 다 평가할 수 있습니다.
- 승법: 승법 모델에서 여러 독립적 요소의 결합된 효과는 각 요소의 격리된 효과의 곱입니다. 뷰에서 데이터의 승법 추세, 배수 계절적 변동 또는 둘 다 평가할 수 있습니다.

시각화에 시계열이 두 개 이상 있는 경우 사용자 지정 옵션을 사용하면 모든 항목이 동일한 사용자 지정 모델을 사용하여 예측됩니다. 이런 방법으로 모델을 제한하면 일반적으로 자동 모델 선택을 통해 생성된 것보다 모델의 품질이 낮아집니다.

### 승법 모델의 제약 조건

- 예측할 측정값에 0보다 작거나 같은 값이 하나 이상 있거나 일부 데이터 요소가 나머지 데이터 요소에 비해 0과 너무 가까운 경우에는 승법 모델을 사용할 수 없습니다.
- 승법 추세 및 가법 계절이 있는 모델은 수치적으로 불안정한 결과가 발생하므로 지정할 수 없습니다.

## 예측 구간

예측 구간을 설정하려면 90, 95 또는 99% 중 하나를 선택하거나 사용자 지정 값을 입력할 수 있습니다. 이 값은 두 곳에서 사용됩니다.

- 예측과 함께 표시되는 예측 구간
- 뷰의 측정값에 대한 예측 결과 유형으로 사용할 수 있는 예측 구간 옵션(상한 예측 구간 및 하한 예측 구간)
    
    ![예측 결과의 유형을 편집할 수 있는 옵션이 있는 드롭다운 메뉴입니다.](/tableau/current/ko-kr/pro/desktop/ko-kr/Img/forecast_results_type.png)

## 예측 요약

예측 옵션 대화 상자의 아래쪽에 있는 텍스트 상자에는 현재 예측에 대한 설명이 제공됩니다. 예측 요약은 위의 예측 옵션을 변경할 때마다 업데이트됩니다. 예측에 문제가 있는 경우 문제를 해결하는 데 도움이 되는 오류 메시지가 텍스트 상자에 표시됩니다. [예측 오차 확인](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/forecast_resolve_errors.htm)을 참조하십시오.