実測データまたは時間ベース・データのほとんどには、基礎となる傾向または季節性パターンがあります。ただし、ほとんどの実測データにはランダムな変動(ノイズ)もあるため、コンピュータを使用しなければ、これらの傾向やパターンの検出は困難になります。Predictorでは、高度な時系列手法を使用して、基礎となるデータ構造を分析します。次に、傾向とパターンを予測し、将来の値を予測します。
時系列予測では、実測データをレベル、傾向、季節性、誤差のコンポーネントに分割します。Predictorではこれらのコンポーネントを分析し、将来に投影して近似結果を予測します。
多重線形回帰は、外部の影響が予測する変数に及ぶ場合に最適です。回帰では影響を及ぼす変数から実測データを取得し、このような変数と目標の変数の間の数学的な関係を特定します。次に、時系列予測手法を使用して、影響を及ぼす変数を予測し、その結果を数学的に組合せ、目標の変数を予測します。
Predictorでは、データ系列は単一変数の一連の実測データです。Predictorを実行すると、選択したデータ系列に対してそれぞれの時系列手法が使用され、適合度が数学的に測定されます。Predictorでは、最適な適合度の手法が、最も精度の高い予測を生成する手法として選択されます。Predictorでは、これは自動的に選択されますが、個々の手法を手動で選択したり、Predictorで推奨する手法を別の手法で上書きできます。
最終予測では、最も可能性のあるデータの連続を示しています。これらすべての手法で、実測の傾向またはパターンの一部のアスペクトが、将来も継続すると仮定される点に注意してください。ただし、予測が先へ行くほど、過去の動きからの事象の分岐は大きくなり、結果の信頼性は低下します。予測の信頼性を正しく判断するため、Predictorでは予測に関して不確実性の度合いを示す信頼区間が用意されています。
データの最適な予測が見つかると、Predictorでは、統計、グラフ、レポート、およびインタラクティブなMicrosoft Excelピボット表を含む詳細な出力が表示されます。Predictorでは、予測値をスプレッドシートに貼り付け、予測値からCrystal Ball仮定を作成し、仮定シミュレーションを実行できます。
次のトピックでは、デフォルト設定を使用してPredictor予測を設定し、追加分析の結果を迅速に生成する方法について説明します:
Predictorの基本は、チュートリアル1 - シャンプー販売で示しています。チュートリアルはこの時点で実行しても役立ちますが、最初に次の項を熟読してからでも実行できます。予測の知識をさらに深めるには、3章Predictor予測の設定で詳細な手順を参照してください。