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TSモデル工場ツール

[TSモデル工場]ツールは、自己回帰移動平均(ARIMA)メソッドまたは指数スムージング(ETS)メソッドを使用して、複数のグループの時系列予測モデルを一度に推定します。 (1つのグループの時系列モデルを生成するには、単一のグループのためのより多くの機能があるARIMA ツールまたは ETS ツールを使用します。) ARIMAメソッドを使用する場合、ツールは関連する共変量フィールドを使用してより正確な予測を行うこともできます。

このツールはRプログラミング言語を使用します。オプション > 予測ツールをダウンロードの順にポイントして、RとRツールが使用するパッケージをインストールします。

入力

少なくとも2つのフィールドを持つAlteryxデータストリーム：グループ名(String、VString、W_String、またはV_WString)、および数値でなければならない、ターゲットフィールド(。モデル作成に使用されないフィールドだけでなく、共変量フィールドも存在する可能性があります。

構成プロパティ

モデルの構成

時系列モデルのタイプ：各グループの時系列モデルの生成に使用するメソッドを選択します。すべてのグループで同じ方法を使用する必要があります。ただし、データを2つの異なるグループにフィルタリングし、1つのグループでARIMAを使用し、他のグループでETSを使用できます。
- モデル推定に共変量を使用しますか? (ARIMAのみ)： ARIMAモデルを作成して共変量を使用する場合は、このオプションを選択し、共変量として使用するフィールドを選択します。
ターゲットフィールドを選択：予測するフィールドを選択します。このフィールドは数値で、少なくとも2つのユニークな値を持つ必要があります。
グループ分けフィールドを選択：グループの名前を持つフィールドを選択します。
期間タイプ：データの測定頻度に一致するオプションを選択します。たとえば、あなたのデータが毎月1日に測定された場合毎月を選択します。このフィールドは、各グループに必要な最小データ量も決定します。グループごとに少なくとも2回の完全反復を提供する必要があります。たとえば、毎時を選択する場合、1グループごとに48回以上測定する必要があります(1日24時間* 2 = 48)。
シリーズ起動期間（オプション）：ターゲットシリーズの開始時期を指定するには、このオプションを選択します。たとえば、期間が月単位で、時系列が2013年4月1日に始まる場合、時系列の開始年として「2013」を選択し、シリーズ開始の週、月(数値)、または四半期に「4」を選択します。

出力

2つの出力ストリームがあります。

O：ポイント予測とそれらの予測を囲むユーザー指定のパーセンタイル信頼間隔の両方に使用できるARIMAまたはETSモデルオブジェクトを含む出力ストリームで構成されます。
R：さまざまな統計的測定値およびモデルパラメーターに関する情報を含むテーブルで構成されます。