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。Strategy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。

  • 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。

  • Auto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

  1. 編集のためにダッシュボードを開きます。

  2. 最上部のツールバーで、Visualization をクリックします。

  3. Insight+ > Forecast Line Chart を選択します。

  4. [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。

  5. 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。

  6. 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。

  7. DデータセットパネルからアトリビュートをドラッグしてBreak Byエディターパネルに配置します。

  8. M複数の予測が表示されます。線にマウスカーソルを持っていくだけで、特定の予測が強調表示され、詳細なツールヒントが表示されます。

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、「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。Break By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ます。

Auto Answers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。Auto Answersを使用すると、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。Auto Answersを使用すると、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:詳細な制御が必要なユーザー向けに、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。

  • Break By:「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。