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TSモデル工場ツール

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Last modified: June 02, 2020

TS モデル ファクトリを使用して、自己回帰移動平均 (ARIMA) 法または指数平滑法 (ETS) 法を使用して、複数のグループの時系列予測モデルを一度に予測します。単一グループの時系列モデルを生成するには、ARIMA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、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 > 予測ツールのダウンロードに移動し、Alteryx ダウンロードとライセンスポータルにサインインして、R ツールで使用されるパッケージと R ツール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使用

ギャラリーツール

このツールは、Alteryx デザイナーまたは R ツールと共に自動的にはインストールされません。このツールを使用するには、Alteryx Analytics Galleryからダウンロードしてください。

入力を接続する

TS モデル ファクトリ ツールには、文字列、VString、W_String、または V_WString であるグループ名と、数値で構成するターゲット フィールドの 2 つ以上のフィールドを持つデザイナ データ ストリームが必要です。共変量フィールドは、モデルの作成に使用されないフィールドと同様に存在することもできます。

ツール設定

[モデル構成]タブ

  • 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、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、[時間単位] を選択した場合、グループごとに少なくとも 48 回の測定値が必要です (1 日 24 時間 * 2 = 48)。
  • [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。

出力を表示する

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。
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