TSモデル工場ツール

TS モデルファクトリツールは、自己回帰移動平均 (有馬) メソッドまたは指数平滑 (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見積もります。 (1 つのグループの時系列モデルを生成するには、 ARIMAツール または ETSツール、1つのグループに対してより多くの機能があります)。このツールでは、有馬メソッドを使用すると、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ツールを使用します。 [オプション] > [予測ツールをダウンロード ] に進み、 Alteryx ダウンロード & ライセンスポータル R と R ツールが使用されるパッケージをインストールするには Rツール。 参照： 予測ツールをダウンロードして使用する。

入力を接続する

TS モデルファクトリツールでは、Designer少なくとも2つのフィールド (文字列、VString、W_String、または V_WString でなければならないグループ名、および数値でなければならないターゲットフィールド) を持つデータストリームが必要です。 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。

ツールを設定する

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を生成するため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。
• モデルの推定で変量を使用しますか?(有馬のみ): 有馬モデルを作成して変量を使用したい場合は、このオプションを選択し、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: 予測したい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。
• [グループ化] フィールドを選択します。
• [期間の種類]: 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、毎月 1 日にデータが測定された場合は、[月次] 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] を選択した場合、グループごとに少なくとも48の測定値 (1 日24時間 * 2 = 48) が必要になります。
• [連続開始期間 (オプション)]: このオプションを選択すると、対象シリーズの開始時期を指定できます。 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。

出力を見る

各出力アンカーに閲覧ツールを接続して、結果を表示します。

• Oアンカー: 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区間の両方に使用できる、有馬または 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アンカー: さまざまな統計メジャーとモデルパラメータに関する情報を含むテーブルで構成されます。