예측 개요

예측은 과거 데이터를 분석하여 미래 추세에 대해 정보에 입각한 예측을 수행하는 기법입니다. 예를 들어 여러 매장 위치의 과거 판매 데이터를 분석하여 해당 위치의 향후 판매를 예측할 수 있습니다. BigQuery ML에서는 시계열 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

ARIMA_PLUS 모델을 통해 ML.FORECAST 함수를 사용하여 단일 변수의 향후 값을 예측하고 ARIMA_PLUS_XREG 모델을 통해 여러 변수의 향후 값을 예측할 수 있습니다.

시계열 모델은 실제로는 단일 모델이 아니라 여러 모델과 알고리즘이 포함된 시계열 모델링 파이프라인입니다. 자세한 내용은 시계열 모델링 파이프라인을 참조하세요.

추천 지식

CREATE MODEL 문과 ML.FORECAST 함수의 기본 설정을 사용하면 ML 지식이 많지 않더라도 예측 모델을 만들고 사용할 수 있습니다. 하지만 ML 개발, 특히 예측 모델에 관한 기본 지식을 갖추면 데이터와 모델을 모두 최적화하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 다음 리소스를 사용하여 ML 기법과 프로세스에 익숙해지는 것이 좋습니다.

• 머신러닝 단기집중과정
• 머신러닝 소개
• 중급 머신러닝
• 시계열