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分析関数

アナリティクス関数を使用すると、予測、トレンド線、クラスタなどのモデルを使用してデータを探索できます。 または、アナリティクス関数をワークブック・エディタにドラッグ・アンド・ドロップできます。

または、ワークブック・エディタの「データ」パネルの「アナリティクス」タブで予測、トレンド線およびクラスタを選択して、ワークブックに予測、トレンド線およびクラスタを追加できます。 「ビジュアライゼーションへの統計アナリティクス関数の追加」を参照してください。

関数 例 説明 構文

CLUSTER

 
CLUSTER((product, company), (billed_quantity, revenue), 'clusterName', 'algorithm=k-means;numClusters=%1;maxIter=%2;useRandomSeed=FALSE;enablePartitioning=TRUE', 5, 10)

K平均法または階層的クラスタリングを使用する1つ以上の入力式に基づいてレコード・セットをグループに集めます。

CLUSTER((dimension_expr1 , ... dimension_exprN), (expr1, ... exprN), output_column_name, options, [runtime_binded_options])
FORECAST

日別収益予測の例

この例では、収益予測を日別に選択します。

FORECAST("A - Sample Sales"."Base Facts"."1- Revenue" Target,
("A - Sample Sales"."Time"."T00 Calendar Date"),'forecast', 'numPeriods=30;predictionInterval=70;') ForecastedRevenue

年および四半期別収益予測の例

この例では、年および四半期ごとの売上予測を選択します。

FORECAST("A - Sample Sales"."Base Facts"."1- Revenue",
("A - Sample Sales"."Time"."T01 Year" timeYear, "A - Sample Sales"."Time"."T02 Quarter" TimeQuarter),'forecast', 'numPeriods=30;predictionInterval=70;') ForecastedRevenue

指数平滑法(ETS)、季節性ARIMA、ARIMAまたはProphetを使用して、seriesに対して指定されたメジャーの時系列モデルを作成します。 この関数は、numPeriods引数で指定された一連の期間の予測を出力します。

後述のFORECAST関数の追加オプションも参照してください。

 FORECAST(measure, ([series]), output_column_name, options,[runtime_binded_options])])

説明:

  • measureは、収益データなど、予測するメジャーを表します。

  • seriesは、予測モデルの作成に使用される時間粒度を表します。 seriesは1つ以上の時間ディメンション列のリストです。 系列を省略すると、問合せから時間の粒度が決定されます。

  • output_column_nameは、「予測」、low、highおよびpredictionIntervalの有効な列名を表します。

  • optionsは、セミコロン(;)で区切られた名前/値のペアの文字列リストを表します。 値には、runtime_binded_optionsで指定された%1 ... %Nを含めることができます。

  • runtime_binded_optionsは、列およびオプションのカンマ区切りリストを表します。 これらの列およびオプションの値は、個別の問合せ実行時に評価および解決されます。

後述のFORECAST関数の追加オプションも参照してください。

OUTLIER

OUTLIER((product, company), (billed_quantity, revenue), 'isOutlier', 'algorithm=kmeans')

K平均法、階層的クラスタリングまたは多変量外れ値検出アリゴリズムを使用して、1つ以上の入力式に基づいてレコードを外れ値として分類します。

OUTLIER((dimension_expr1 , ... dimension_exprN), (expr1, ... exprN), output_column_name, options, [runtime_binded_options])

REGR

REGR(revenue, (discount_amount), (product_type, brand), 'fitted', '')

線形モデルに適合させて、適合した値またはモデルを返します。 この関数は、2つのメジャーに線形曲線を適合するために使用できます。

REGR(y_axis_measure_expr, (x_axis_expr), (category_expr1, ..., category_exprN), output_column_name, options, [runtime_binded_options])

TRENDLINE

TRENDLINE(revenue, (calendar_year, calendar_quarter, calendar_month) BY (product), 'LINEAR', 'VALUE')

ビジュアライゼーションを表示する際は「統計の追加」プロパティを使用してトレンド線を適用することをお薦めします。 「ビジュアライゼーション・プロパティの調整」を参照してください。

線形、多項式または指数モデルに適合させて、適合した値またはモデルを返します。 numeric_exprはトレンドのy値、series (時間列)はx値を表します。

TRENDLINE(numeric_expr, ([series]) BY ([partitionBy]), model_type, result_type)

「FORECASTファンクションのオプション」次の表に、FORECASTファンクションで使用できるオプションを示します。

オプション名 値 説明
numPeriods Integer 予測する時間間隔の数
predictionInterval 0から100。より高い値は高い信頼度を指定 予測の信頼度レベル。
modelType

ETS (指数平滑法)

SeasonalArima

ARIMA

Prophet

 予測に使用するモデル。
useBoxCox

TRUE

FALSE

 TRUEの場合は、Box-Cox変換を使用します。
lambdaValue 該当なし

Box-Cox変換パラメータ。

NULLの場合は無視。またはuseBoxCoxがFALSEの場合は無視されます。

そうしないと、モデルが推定される前にデータが変換されます。
trendDamp

TRUE

FALSE

これは、指数平滑法モデルに固有です。

TRUEの場合、減衰傾向を使用します。 FALSEまたはNULLの場合、非サンプリング傾向を使用します。

errorType

該当なし

 これは、指数平滑法モデルに固有です。
trendType

N (なし)

A (加算)

M (乗算)

Z (自動選択)

 これは、指数平滑法モデルに固有です
seasonType

N (なし)

A (加算)

M (乗算)

Z (自動選択)

 これは、指数平滑法モデルに固有です
modelParamIC

ic_auto

ic_aicc

ic_bic

ic_auto (デフォルト)

 モデル選択で使用される情報基準(IC)。