ARIMA Tool Icon

ARIMAツール

バージョン:
2021.3
Last modified: September 25, 2020

ARIMAツールは、自己回帰統合移動平均(またはARIMA)法を使用して、単変量モデルまたは共変量(予測変数)を持つモデルとして、時系列予測モデルを推定します。 ARIMA は、最も一般的に使用される予測アプローチであり、時系列フィールドを予測するための最も一般的なモデル クラスと見なされます。 このツールで実装されている有馬メソッドは、自動化されたアプローチを使用して、統計基準に基づいてモデルを開発したり、有馬モデルの基になるパラメータを直接指定したりできます。 ARIMAモデルの詳細な説明と、このツールで使用される自動化された方法の説明は、ヒンドマンとアタナソプロスのオンラインブック「 予測:プリンシパルと実践」の第8章に記載されています。

このツールはRツールを使用します。 [オプション] > [予測ツールのダウンロード] に移動し、Alteryx のダウンロードとライセンスのポータルにサインインして、R とR ツールで使用されるパッケージをインストールします。 参照: 予測ツールのダウンロードとご利用

入力を接続する

予測される時系列に関する履歴データと(オプションで)共変量の集合を含むAlteryxデータストリーム。 モデル作成で使用されないフィールドもデータストリームに存在する可能性があります。

ツール設定

[ 必須パラメータ ]タブを使用して、ARIMA モデルの作成に必要な基本的なコントロールを設定します。

  • モデル名: 後で識別できるように、各モデルに名前を指定する必要があります。 モデル名は文字で始まる必要があり、文字、数字、および特殊文字のピリオド ("." ")とアンダースコア ("_") を含めることができます。 その他の特殊文字は使用できず、Rは大文字と小文字を区別します。
  • ターゲット フィールドを選択する : 予測するデータ ストリームからフィールドを選択します。 このフィールドの測定は、一定の時間間隔 (例: 日、月、四半期など) で行う必要があります。 代理プライマリ キーや自然プライマリ キーなどの一意の識別子を含む列は、統計分析では使用しないでください。 これらの列は予測値がなく、ランタイム系例外を引き起こす可能性があります。
  • モデル推定で共変量を使用しますか? このオプションをオンにすると、ARIMA モデルで共変量として使用するフィールドを選択するためのチェックボックスリストが表示されます。
  • ターゲットフィールドの周波数: ターゲットフィールドの観測値の時間間隔を選択します。

モデルの カスタマイズ (オプション) タブを使用して、モデルによるデータ処理方法を調整するコントロールを設定します。

  • 自動モデル作成に使用するパラメータをカスタマイズします。 モデルの自動作成に影響するパラメータセットを公開するには、このオプションを選択します。 オプションには、..
    • 最初の差分のレベル、自己回帰成分の最大順序、移動平均成分の最大順序など、 非季節成分 を調整します。
    • 季節性差分のレベル、 季節 の自己回帰成分の最大順序、季節移動平均成分の最大順序を含む季節成分を調整します。
    • 異なる候補モデル間の選択に使用する 情報基準 を選択します。 デフォルトでは修正されたAkaike情報基準(AICc)が使用されますが、修正されていないAkaike情報基準(AIC)またはベイジアン情報基準を代わりに選択できます。
    • また、既定のステップワイズ アルゴリズムを使用する代わりに、すべてのモデルを推定して比較 (完全な列挙) を行うかどうかを判断することもできます。 ステップワイズアルゴリズムは、良好な性能特性を有することが示されており、計算負荷が非常に低いが、最適な単一モデルを見つけることは保証されていない。 すべての可能なARIMAモデルを見積もることで、最高の単一モデルが見つかりますが、ランタイムが大幅に長くなります。 完全な列挙が選択されている場合は、モデルの最大許容順序を設定することによって、検索する領域にいくつかの制限を設けることができます。 さらに、Alteryx が実行されているマシンの複数のコアを使用するオプションもあります。
    • モデルの "ドリフト" と、ターゲットフィールドにBox-Cox変換(ラムダの値の設定を含む)を適用するかどうかのオプションも設定できます。
  • 完全にユーザー指定のモデル. ARIMA モデルを手動で指定するには、このオプションを選択します。 必須パラメータには..
    • 自己回帰成分の順序(p)の非季節成分、第1の差分の程度(d)、および移動平均の順序(q)。。
    • 季節的 な自己回帰成分(P)の順序、季節的な差分の度合い(D)、および季節移動平均成分の順序(Q)。
    • モデル内の "ドリフト" と、ターゲットフィールドにBox-Cox変換(ラムダの値の設定を含む)を適用するかどうかのオプションも設定できます。

期間の追加パラメータを設定するには、[ その他のオプション ] タブを使用します。

  • 系列の開始期間 (オプション): このオプションを使用すると、時系列の開始期間を指定できます。 [対象フィールドの頻度] が[時間単位]、[毎日 (すべての日)]、または[日単位 (平日のみ)]に設定されている場合、このオプションは使用できません。
  • 予測プロットに含める期間数: 元のデータと予測将来のポイントの数を含むこのプロット (予測ポイントの周りの 80% と 95% の信頼区間)。 プロットの将来予測する期間の数を指定できます。
  • [週形式を選択]: 作業週を指定する方法を選択できます。 これらのオプションは、年の最初の週を構成するのは何かと、週が始まるのは何曜日かに関係します。
    • 米国:   日曜日は週の最初の日です。
    • イギリス: 月曜日は週の最初の日です。
    • ISO8601: 月曜日は週の最初の日です。

[グラフィックス オプション]タブを使用して、グラフィック出力のコントロールを設定します。

  • プロットサイズ : グラフのサイズに対してインチまたはセンチメートルを選択します。
  • グラフ解像度: 1x (96 dpi) 、2x (192 dpi)、または3x (288 dpi) の点/インチでグラフの解像度を選択します。 2x (192 dpi) 解像度を低くするとファイルサイズが小さくなり、モニタでの表示に最適です。 解像度を高くするとファイルサイズが大きくなり、印刷品質は向上します。
  • 基本フォントサイズ (ポイント): グラフ内のフォントのサイズを選択します。

出力の表示

  1. アンカー : 点予測とこれらの予測を取り巻く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 ARIMA 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。
  2. R アンカー: ARIMA ツールによって生成されたレポート スニペット(統計サマリー、自己相関診断プロット、予測プロット)で構成されます。
  3. I アンカー: プロットとメトリックで構成されるインタラクティブな HTML ダッシュボード。 さまざまなグラフィカルエレメントを選択して視覚化と対話し、より多くの情報、値、メトリック、および分析を表示します。

期待される動作: プロット計算

次のいずれかの構成設定が使用されている場合、予測プロットでは計算にデフォルトの日付が使用されます。

  • [対象フィールドの頻度 ] は、[ 時間単位]、[ 日単位 (すべて日)]、または [日単位 (平日のみ)] に設定されます
  • [ターゲット フィールドの頻度 ] が [週単位]、[ 月別]、[ 四半期] 、または [年間 ] に設定され、 シリーズの開始期間 は設定されません。

使用される既定の日付は異なる場合があるため、計算はランダムに表示されます。

役に立ちましたか?

Running into problems or issues with your Alteryx product? Visit the Alteryx Community or contact support. Can't submit this form? Email us.