Top Insights
Top Insights (Snowflake ML Functions) (Top Insights (Snowflake ML Functions))
이 문서는 Snowflake ML 함수 중 Top Insights 기능을 설명해요.
본문
개요
Top Insights는 급등(anomaly) 또는 급락한 지표를 식별하고, 그 변동을 설명하는 통계적 인사이트를 제공하는 ML 함수예요. 이를 통해 데이터에서 눈에 띄는 변화와 그 원인을 빠르게 파악할 수 있어요.
동작 방식
Top Insights는 시계열 데이터를 분석해 통계적으로 유의미한 변화(급증·급감)를 감지하고, 각 변화에 대해 관련된 설명(예: 어떤 요인이 변화와 상관관계가 있는지)을 생성해요.
기능:
- 시계열에서 급증(anomalies) 또는 급락을 식별.
- 각 이상 변동에 대한 통계적 인사이트 제공.
- 여러 지표(예: 매출, 사용자 수)에 걸쳐 우선순위가 높은 인사이트를 상위로 정렬.
구문
Top Insights 함수(TOP_INSIGHTS)는 입력 데이터 테이블과 관련 설정을 받아요. 기본적인 구조:
SELECT TOP_INSIGHTS(
input_data => TABLE(mytable),
timestamp_col => 'ts',
measure_cols => ['revenue', 'users'],
entity_cols => ['product']
);
input_data: 분석할 데이터 테이블.timestamp_col: 시계열 타임스탬프 컬럼.measure_cols: 분석할 지표(측정) 컬럼.entity_cols: 엔티티 구분 컬럼 (선택).
동작 세부
Top Insights는 다음 단계로 동작해요:
- 각 시계열(측정 컬럼, 엔티티 조합)에 대해 정상적인 패턴을 학습.
- 정상 패턴에서 크게 벗어난 기간(이상 변동)을 감지.
- 감지된 각 변동에 대해 통계적 설명을 생성 (예: 특정 기간 동안 특정 요인의 값 변화가 변동과 연관).
출력
함수는 감지된 인사이트를 다음과 같은 정보와 함께 반환해요:
- 변동이 발생한 기간(시각).
- 관련된 지표와 엔티티.
- 변동의 방향(증가/감소)과 크기.
- 변동에 대한 설명(인사이트).
고려 사항
- 충분한 양의 이력 데이터가 있어야 정상 패턴을 학습할 수 있어요.
- 측정값과 엔티티의 조합이 분석 대상이 돼요.
- 결과를 해석할 때 통계적 인사이트는 상관관계 기반이며 인과관계를 보장하지 않아요.