Strategy ONE
時系列予測分析
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。
時系列予測へのアクセス
予測分析は以下の方法で使用できます。
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ダッシュボードのビジュアリゼーション ギャラリーからドラッグ & ドロップ インターフェイスで予測線グラフ ビジュアリゼーションを作成します。
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[自動] は、自然言語クエリを使用して予測分析を行うことができます。
予測分析線グラフの作成
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編集のためにダッシュボードを開きます。
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最上部のツールバーで、
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選択Insight+ > 予測線グラフ
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[データセット] パネルから [エディター] パネルにメトリックまたは時間アトリビュートをドラッグします。
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予測した値をレンダリングしたビジュアリゼーションを右側に表示します。
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デフォルトの予測ポイント数は 5 です。この数を変更するには、[書式] パネルで [ビジュアリゼーション オプション]
をクリックします。[予測の長さ] で、予測ポイントの数を変更します。予測ポイントの最大値は 100 です。
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Auto Answersを使用した予測
Auto Answers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。Auto Answers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。
Auto Answers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。
Auto Answers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:
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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。Auto Answers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。
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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。Auto Answers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。
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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。
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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。
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[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。