需要プランの予測方法

次の予測方法がサポートされています。

回帰: 従来の回帰モデルは、季節需要、および休日や価格を原因とする影響を特定する場合に便利です。
リッジ回帰: 1つ以上のコーザル・ファクタの影響が他のものより大幅に大きくなることを防ぐ回帰です。多くの場合、回帰と同様です。
対数変換回帰: 対数変換した需要パターンに対する回帰です。簡単に説明できない需要の変動を平滑化する場合に便利です。変動が大きい需要パターンに最適です。
ホルト指数平滑化: この方法は、新しく導入された製品など、データの量が限られている場合に使用します。これにより、季節調整や他のコーザル・ファクタを使用しないで、水準に基づく予測が作成されます。
クロストン法による間欠需要予測: この方法は、大量の履歴データが断続的または間欠的である場合に使用します。この方法では、需要の周期が評価されます。
回帰分析による間欠需要予測: 季節や原因の影響を受ける間欠需要に便利です。

需要プランを使用して予測するときには、次の処理が実行されます。