ヒント： | これらのステップをプレビューで確認するには、チュートリアル1 - シャンプー販売を参照してください。 |
これらのステップを実行し、Predictor予測を設定して結果を生成します:
実測データを使用したスプレッドシートの作成に示すとおり、実測データを使用してスプレッドシート・モデルを作成して開きます。
データ・セルを選択し、Predictorを開始します(Predictorの開始および予測の実行を参照)。
注：
データ範囲全体を選択するか、単一セルを選択してPredictorで範囲を決定できます。データの列または行が空白の列または行で区切られている場合、[Ctrl]キーを押しながらクリックすると、それぞれのデータ系列で1つのセルを選択できます。詳細は、不連続データの選択を参照してください。
Predictorウィザードの「入力データ」パネルを表示します。
「ようこそ」が表示されたら、「次」をクリックして「入力データ」を表示します。
「入力データ」で次を確認します:
適切なデータ範囲が選択されており、行ラベルと列ヘッダーがあること
「列ヘッダー」と「ラベル」の設定が正しいこと
詳細は、「ヘルプ」をクリックするか実測データの場所および配置の選択を参照してください。
「次」を選択して「データ属性」を表示します。
「データ属性」で、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」には「自動検出」を選択すると、Predictorで自動的に統計アルゴリズムが使用され、データに季節性があるかどうかが判定されます。検出結果はリスト・ボックスの右側の文に表示されます。季節性設定を細かに調節するか、オプションの事象およびスクリーニングの設定を使用する場合は、データ属性の選択 - 季節性、事象、スクリーニングを参照してください。
オプション: 「自動検出」で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グラフ化します。
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。
「次」をクリックして「手法」パネルを開き、予測手法を選択します。
データ属性「季節性」の設定に応じて、次のいずれかを1つ以上選択します:
非季節性手法 - 一定数の期間に定期的に繰り返すパターンがなくても、時間の経過で増減する傾向のあるデータに最適です
季節性手法 - 一定数の期間に定期的に繰り返すパターンがあり、時間の経過で増減する傾向のあるデータに最適です
ARIMA - 様々な状況で使用できます。実測値が多く、外れ値が少ない場合に特に適しています
多重線形回帰 - 独立変数が別の関連する変数に影響を及ぼす場合に適しています
ヒント：
「非季節性手法」と「季節性手法」が使用可能な場合は、両方を選択します。
複数の系列を選択し、そのうちのいずれかが他の系列によって制御されている場合は、それは従属変数になります。その場合は、「多重線形回帰」を選択して多重線形回帰の使用を参照してください。
設定が完了したら、「次」をクリックして予測オプションを確認または変更します。
誤差測度と予測テクニックを選択します。
このドキュメントの用語集とOracle Crystal Ballリファレンスおよびサンプル・ガイドのPredictorに関する項には、これらの設定に関する説明があります。基本的な予測については、RMSEおよび標準予測のデフォルトを使用します。
すべての「オプション」の設定が完了したら、「実行」をクリックして予測を実行し、結果を生成します。詳細は、Predictorの開始および予測の実行を参照してください。
次のトピックでは、実測データをより厳密に反映して、より正確な予測結果を得られるようPredictor設定をカスタマイズする方法について説明します: