ML 기반 분석¶
이러한 분석 도구는 머신 러닝을 사용하여 데이터에 대해 자동화된 예측과 인사이트를 제공합니다.
이 항목의 내용:
ML 기반 분석이란 무엇일까요?¶
Snowflake의 ML 기반 분석 기능은 머신 러닝을 사용하여 데이터의 패턴을 감지합니다. 각 분석 기능에 알맞은 유형의 모델을 제공하므로, 머신 러닝 개발자가 아니어도 이러한 모델을 활용할 수 있습니다. 데이터만 있으면 됩니다.
시계열 분석¶
이러한 기능은 시계열 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 학습시켜 지정된 메트릭(예: 매출)이 시간의 경과에 따라 변하는 양상과 데이터의 다른 기능과 비교하여 어떻게 변하는지 확인합니다. 그러면 이 모델이 데이터에서 감지된 추세를 기반으로 인사이트와 예측 결과를 제공합니다.
</user-guide/analysis-forecasting> 예측으로 시계열 데이터의 과거 추세에서 미래의 메트릭 값을 예측합니다.
변칙 검색 은 일반적인 기대치와 다른 메트릭 값에 플래그를 지정합니다.
Contribution Explorer 는 놀라운 방식으로 메트릭에 영향을 미치는 차원과 값을 찾는 데 도움이 됩니다.
비용 고려 사항¶
ML 기반 분석 기능을 사용하면 컴퓨팅 비용이 발생합니다. 이러한 비용은 사용된 기능과 학습 및 예측에 사용된 데이터의 양에 따라 다릅니다.
Snowflake 컴퓨팅 비용에 대한 일반 정보는 컴퓨팅 비용 이해하기 섹션을 참조하십시오.