時系列予測分析

時系列予測分析はMicroStrategy Cloud環境でサポートされています。MicroStrategy MicroStrategy ONE (2024 年 3 月) 以降、時系列予測分析はMicroStrategy Cloud for Government プラットフォームでサポートされます。この機能は、MicroStrategy Library (Web ブラウザーのみ) および Workstation で Library Server に接続する場合にのみ使用できます。

MicroStrategy ONEから開始 (2024 年 6 月), 自動回答では、複数の従業員の売上合計の予測など、アトリビュートの複数のエレメントを予測できます

MicroStrategy ONE Update 11 では、時系列予測が導入されています。時系列予測は、履歴データパターンに基づいて将来の傾向と結果を予測できる強力な技術です。その中核にあるのは、連続した時間間隔にわたって収集したデータポイントを分析し、基底にあるパターン、傾向、変動を特定する手法です。この予測アプローチは、将来の変化を予測し、情報に基づいた意思決定を下す上で特に価値があります。MicroStrategy の時系列予測は、高度な機械学習アルゴリズムの機能を活用することで、データに隠されたインサイトをシームレスかつ直感的に発見する手段を提供します。ビジネスアナリスト、マーケティングマネージャー、財務担当重役のいずれであっても、時系列予測機能を窓口として利用すれば、プロアクティブに戦略を立て、リソースを効率的に配分し、ビジネスチャンスを生かすことができます。手作業によるデータ処理や複雑な分析手法に頼って将来の結果を予測していたユーザーは、予測分析を統合することで貴重な時間と労力を節約できるようになります。

自動回答を使用した予測

自動回答で予測インサイトを活用するには、自然言語を使用して予測質問を入力します。たとえば、「What's the projected sales for the next quarter? (次の四半期の予測売上高は?)」などです。自動回答は、クエリ、データセットオブジェクトの理解を深める、および高度な機械学習アルゴリズムに基づいて正確な予測を提供します。区切り分析を含めるために、「カテゴリ別のデータに対する売上の予測は?」と質問できます。

自動回答の回答は、予測線グラフビジュアリゼーションと予測データの明確な自然言語での説明で構成されているため、その先にあるものを簡単に理解できます。チャットパネルの限られたスペースでレンダリングされた場合、ビジュアリゼーションは限られた数のデータポイントを含む可能性がありますが、プロンプトの回答を展開すると、既存のデータポイントと予測されるデータポイントのセット全体が表示される。

自動回答とボットを使用して、予測をさらに掘り下げていく方法は次のとおりです。次の例は展開モードで表示されます:

次の数か月の予測: 所定の月次売上データセットから始めます。自動回答を質問すると、数か月先の売上を予測できます。毎月のデータから 1 年分の予測を要求しても、アルゴリズムは巧みにタスクを処理します。
下位レベルのデータに対して上位レベルで予測: 所定の月次売上データセットから始めます。自動回答を質問すると、毎月のデータに基づいて来年の売上を予測できます。
ハイパーパラメーター調整: 操作をより任意に進めたいユーザーには、高度なオプションがあります。質問内のハイパーパラメーター値を調整できます。たとえば、自動検出された季節性が最適な結果をもたらさない場合、お好みの季節性の長さを指定することも、特定の信頼レベルを設定することもできます。この柔軟性は、乗法モデルと加法モデルの切り替えのように、異なる季節モデルまたは傾向モデルの使用にも及びます。
フィルターの適用: 予測をフィルターすることもできます。以下の例は、音楽などの特定のカテゴリを考慮した今後 3 か月間の予測を示します。Month アトリビュートは、時間ベースの値ではなく整数として表現されます。
[区切り]:「各製品カテゴリの[日付]の売上の予測は?」などの質問を使用することで、複数のデータエレメントについて予測的な洞察を得ることができます。