계절 지수 평활법계절 지수 평활 예측 모델이 데이터에 가장 적합하다는 것을 확인했습니다. 연간 예측을 해야 하는데, 예측해야 할 재료 번호가 수백 개에 달합니다. 각 재료 번호별로 예측하는 것은 매우 길고 지루한 작업입니다.
단계
실제 데이터를 Excel JMP 형식으로 설정하세요.
첫 번째 열은 월(년)입니다.
다음 100개 열에는 각 자재 번호별 실제 판매 데이터가 표시됩니다.
JMP로 데이터 가져오기
분석 | 특수 모델링 | 시계열
월(년)을 X에 더하고, 시간 ID를 입력하세요.
Y, 시계열에 재료 번호를 추가합니다.
확인을 클릭하세요
예측 모델링 및 머신 러닝제목: 계절 지수 평활법질문이 명확하게 보이지 않습니다. 제 생각에는 JMP에서 특정 단계를 수행하는 데 걸리는 시간과 노력을 줄이는 방법을 묻는 것 같습니다.
말씀하신 대부분의 단계는 JMP에서 워크플로를 설정하거나, 직접 단계를 실행하고 JMP가 해당 단계에 사용하는 스크립트를 캡처한 다음 이를 모두 하나의 스크립트로 통합하는 방식으로 처리할 수 있습니다.
그러나 당신의
분석 | 특수 모델링 | 시계열
너무 모호해서 동일하게 처리하기 어렵고, 너무 구체적이지 않아서 어떻게 처리해야 할지 조언하기도 어렵습니다. 커뮤니티에서 자동화 방법을 검토하려면 분석 > 특수 모델링 > 시계열 단계에서 수행하는 모든 단계와 단계 내에서 필요한 변경 사항을 자세히 설명해 주셔야 합니다.
