季節性は循環性データとも呼ばれ、定期的なパターンで一定期間のデータを繰り返すことを意味します。たとえば、24の月次データ・ポイントがあり、データのピークが12月にある場合、季節性(繰返しパターン)は1年または12か月の期間になります。
Predictorウィザードの「データ属性」パネルを使用して、次のタスクを実行します:
実測データの期間および季節性情報の指定
データ値に影響のある事象の定義
オプションのスクリーニング適用による、欠損値の置換、およびデータの外れ値の特定と置換
期間および季節性の指定
期間と季節性を指定するには:
Predictorウィザードの「データ属性」パネルを表示します。
「データ属性」を表示するには、「入力データ」で「次」をクリックするか、Predictorウィザードのナビゲーション・ペインで「データ属性」をクリックします。
「データ」では、データの期間を示します。
たとえば、データ・ポイントが月数を表す場合は「月」を選択します。
「季節性」では、データに季節性があるかどうかを示します:
自動検出 - 統計アルゴリズムを使用して、データに季節性があるかどうかを判定します。検出結果はリスト・ボックスの右側の文に表示されます。
非季節性 - データが非季節性であることを示します; 季節性手法は適用されません。
季節性 - デフォルトで季節性手法および非季節性手法が使用されることを示します。季節性手法を使用するには、2つ以上の季節(完全な循環)データが必要です。
オプション: 複数のデータ系列を分析する場合は、「季節性を表示」をクリックして、それぞれの系列の季節性を参照します。
詳細は、季節性による実測データの表示を参照してください。
欠損値と外れ値(他の値と大きく異なる実測値)の処理方法を指定します:
「欠損値の入力」を選択し、「データ・スクリーニング・オプション」ダイアログの設定を使用して欠損値を入力します。
「外れ値の調整」を選択し、時系列予測手法を実行する前のデータから極値を除去します。
デフォルト値(欠損値は入力しますが、外れ値は調整しません)は、ほとんどのケースに該当します。詳細は、スクリーニング・データの表示を参照してください。
オプション: 「事象の表示」をクリックすると、事象(販促活動、天候、ストライキなど、異常事態の発生によってデータが影響される期間)を定義し、管理できます。
事象を定義済の場合は、「事象を含める」を選択して、事象の定義を予測に組み込みます。詳細は、事象の表示および管理を参照してください。
オプション: 「スクリーニング・データを参照」をクリックして、入力値と調整済外れ値のグラフを表示します。詳細は、スクリーニング・データの表示を参照してください。
設定が完了したら、「次」をクリックして「手法」パネルを開きます。