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데이터 검증 규칙
예측 생성 전에 수행된 검증은 다음과 같습니다. 자세한 내용은 Demand Planning 단원을 참조하십시오.
| 규칙 유형 | 규칙 | 데이터세트 | 설명 | 오류 레코드를 내보내시겠습니까? |
|---|---|---|---|---|
| 데이터 구조 검증 | 필수 열 존재 검증 | 제품, 아웃바운드 주문 라인, 보조 시계열 |
필요한 데이터 세트의 데이터 세트에 중요한 열이 있는지 확인합니다. 아웃바운드 주문 라인: product_id, order_date, final_quantity_requested 제품: id, 설명 제공된 경우 권장 데이터 세트에 중요한 열이 있는지 확인합니다. 보조 시계열: id, order_date, time_series_name, time_series_value |
아니요 |
| 데이터 구조 검증 | 세분화된 열 존재 검증 | 제품, 아웃바운드 주문 라인 |
수요 계획 설정에 설정된 경우 예측 세부 수준으로 설정된 열이 있는지 확인합니다. 아웃바운드 주문 라인: product_id, ship_from_site_id, ship_to_site_id, ship_to_site_address_city, ship_to_address_state, ship_to_address_country, channel_id, customer_tpartner_id 제품: id, product_group_id, product_type, brand_name, color, display_desc, parent_product_id |
아니요 |
| 데이터 구조 검증 | 활성 제품의 기록 검증 | 제품, 아웃바운드 주문 라인, 제품 대체 | 자체적으로 또는 제품 계보를 통해 기록이 있는 활성 제품이 하나 이상 있는지 확인합니다. | 아니요 |
| 데이터 품질 검증 | 필수 열 검증에서 누락된 값 | 제품, 아웃바운드 주문 라인, 보조 시계열 | 필수 열 존재 확인에 지정된 필수 열에서 null/비어 있는 값을 확인합니다. | 예 |
| 데이터 품질 검증 | 세분화 열 검증에서 누락된 값 | 제품, 아웃바운드 주문 라인 | 세분화 열 존재 확인에 지정된 필수 열에서 null/비어 있는 값을 확인합니다. | 예 |
| 데이터 품질 검증 | 날짜 범위 검증 | OutboundOrderLine, SupplementaryTimeSeries | 데이터 세트의 order_date 열에는 00:00:00부터 01/01/1900 00:00:12/31/205000까지의 sane 시간 범위의 날짜가 포함되어야 합니다. | 예 |
| 예측 자격 검증 | 예측기 검증당 시계열 | OutboundOrderLine |
예측기당 시간 단위는 5,000,000을 초과해서는 안 됩니다. “예측기당 시간”은 product_id 열과 각 예측 세부 수준 열의 고유 값 수를 구한 다음 모든 수의 곱을 구하여 계산됩니다. |
아니요 |
| 예측 자격 검증 | 활성 제품 검증 수 | Product | OOL 데이터 세트에 레코드가 있는 활성 제품의 수는 800,000을 초과해서는 안 됩니다. | 아니요 |
| 예측 자격 검증 | 기록 데이터 충분성 검증 | 아웃바운드 주문 라인 |
데이터 세트의 하나 이상의 제품에 신뢰할 수 있는 예측을 생성하기에 충분한 과거 수요 데이터가 있는지 확인합니다. 예측 기간은 데이터 세트의 시간 범위(새 자동 예측기를 훈련하는 경우)의 1/3 또는 데이터 세트의 시간 범위(기존 자동 예측기를 훈련하는 경우)의 1/4 이하여야 합니다. 글로벌 최대 예측 기간인 500도 있습니다. |
아니요 |
| 예측 자격 검증 | 행 수 검증 | 분할된 OutboundOrderLine | 분할된 OOL 데이터 세트의 레코드 수는 3,000,000,000개를 초과해서는 안 됩니다. 이러한 모델을 사용하는 경우 여기에도 더 작은 제한이 있는 특정 예측 모델이 있습니다. | 아니요 |
| 예측 자격 검증 | 최대 시계열 검증 | 분할된 OutboundOrderLine |
별개의 시계열 수가 있는 경우 모델의 제한을 초과해서는 안 됩니다. “별도 시간 체계”는 product_id + 모든 예측 세부 수준 열을 고려할 때 데이터 세트의 개별 행 수로 정의됩니다. |
아니요 |
| 예측 자격 검증 |
데이터 밀도 검증 |
분할된 OutboundOrderLine |
데이터 세트의 데이터 밀도는 5 이상이어야 합니다. 데이터 밀도는 (데이터 세트의 개별 제품 수) / (데이터 세트의 총 행 수)로 정의됩니다. 즉, "제품당 평균 행"입니다. 참고이 규칙은 예측 알고리즘으로 Prophet을 선택한 경우에만 적용됩니다. |
아니요 |
