機械翻訳について

予測分解

予測分解により、需要または需要と供給のプランに対して、ベイジアン機械学習に基づいた予測がどのように生成されたかを把握できます。 ここには、予測を形成するためにまとめられる様々なコンポーネントの詳細が含まれています。

予測分解には次の2つのタイプがあります。

• 予測方法分解

• 予想原因分解

「プランの実行」ダイアログ・ボックスの「パラメータ」タブで「予測方法の詳細を含む」および「原因ファクタの詳細を含む」チェック・ボックスを選択すると、プラン実行の期間が大幅に増加します。 このため、表の選択に基づくプランのサブセットの表からの需要をシミュレートする場合は、予測方法および原因ファクタにより予測を分解します。 これにより、予測方法と原因ファクタの集中分析を実行できます。 予測方法および原因ファクタの詳細を含めるのは、プランを実行するたびにではなく、結果を分析する場合のみです。

予測方法分解

個別の予測方法について結果を確認するには、予測計算方法の分解を使用します。

予測方法分解を有効にするには、「プランの実行」ダイアログ・ボックスの「パラメータ」タブで「予測方法の詳細を含む」チェック・ボックスを選択します。 プランの実行後、各予測方法の結果と組み合せた予測を表示できます。

これにより、目的に適う予測方法を決定し、適切でないと判断される予測方法を無効にすることが可能です。 同じ画面で、各方法に割り当てられた重みを確認でき、組合せ後の予測がどのように生成されたかを理解できます。

需要予測方法ディメンションを表およびグラフで使用して、予測方法別に予測を分析できます。

ノート: 予測分解の方法は、断続的実行用のCroston(F)、乗法モンテカルロ断続(K)、断続的実行用の回帰(J)、ナイーブ(N)、移動平均ナイーブ(O)、Holtナイーブ(T)の予測方法ではサポートされていません。 これらの予測方法にはメソッド分解出力がありますが、これらの値は近似であり、これらの予測方法で予測される項目の予測値には加算されないため、無視する必要があります。

予想原因分解

原因予測分解を使用して、個々の分解グループの結果を確認します。 この機能により、予測が、予測合計に加算されるサブコンポーネントに分割されます。

原因予測分解を有効にするには、「プランの実行」ダイアログ・ボックスの「パラメータ」タブで「原因ファクタの詳細を含む」チェック・ボックスを選択します。

表およびグラフで分解グループ・ディメンションを使用して、分解グループ別に予測を分析できます。

ノート: 原因分解は、原因Winters(B)、断続的実行用のCroston(F)、乗法モンテカルロ断続(K)、断続的実行用の回帰(J)、ナイーブ(N)、移動平均ナイーブ(O)、Holtナイーブ(T)の予測方法ではサポートされていません。 これらの予測方法で予測される項目には、分解された値は生成されません。