メイン コンテンツをスキップする Skip to complementary content

時系列予測

ビジネス ユーザーとアナリストは、多くの場合、時間の経過に伴うトレンドとしてメジャーを監視し、時系列予測を使用して、観測の履歴シーケンスが将来どのように続くかを推定できます。トレンド ラインがどのように進化する可能性があるかを予測する機能は、戦略と意思決定に情報を与えることができます。Qlik Cloud では、時系列予測オプションにより、折れ線グラフで生成および表示された予測値でトレンド ラインを拡張するビジュアライゼーションが生成されます。採用された方法に応じて、影付きの領域または信頼区間の表示は、構成可能な信頼水準で可能な値を表示します。時系列予測は、信頼できる予測関数を使用して作成されます。 SSA (特異スペクトル分析) アルゴリズムは信頼区間を提供し、OLS (通常の最小二乗) 法は単純な線形回帰直線を提供します。

OLS 法で構築された時系列予測チャート

OLS 法で構築された時系列予測チャート

SSA 法で構築された時系列予測チャート

SSA 法で構築された時系列予測チャート

時系列予測は、予測値を履歴値と明確に区別します。ビジュアライゼーションは、軸のプロパティの [予測ステップ] と [ステップ サイズ] 乗数の選択によって構成されたとおりに、予測を段階的に表示します。メジャーで SSA 法を選択すると、予測信頼区間を表す影付きの領域が表示されます。この間隔は、次のメジャー プロパティを介して構成されます: [ 信頼度を表示] と [ 信頼度レベル]。影付きの領域は、妥当な値の間隔 (例: 95%) を示しています。これは、将来の値が 95% の確率で影付きの領域内にあると予想されることを意味します。

要件とプロパティの動作

次の要件が満たされると、詳細オプションのメジャー プロパティに予測トグルが表示されます。

  • 数値または時間軸
  • 1つのメジャーと 1 つの軸
  • 軸の目盛線は連続している必要があります。

メジャーが数値または時間軸であり、軸の目盛線が連続している場合にのみ、[予測] トグル設定がメジャー プロパティに表示されることに注意してください。オンに切り替えると、予測時系列プロパティが軸パネルとメジャー パネルの両方に表示されます。軸のプロパティは、地平線の距離と増分の設定に対応します。メジャー プロパティ設定方法、ラインとシャドウのスタイリング、信頼度の設定とレベル。詳しくは「折れ線グラフの詳細プロパティ」を参照してください。

OLS および SSA 法

OLS (通常の最小二乗) は、観測された従属変数と予測された従属変数の差の2乗の合計を最小化することによってトレンド ラインを計算する単純な回帰モデルの方法です。この時系列予測オプションは、ユーザーがデータの線形トレンドを確認したい場合に適しています。ノイズや外れ値を制御するのではなく、すべてのデータを使用して線形回帰直線を生成するだけです。

OLS と比較して、SSA (特異スペクトル分析) は、ノイズと季節性、トレンドを識別することができる高度なアルゴリズムです。SSA では、データを十分に定期的にサンプリングする必要があります。特定の制限を超えると、データが不規則すぎることを示すエラーが返されます。SSA は、周期的または振動的な動作を伴うトレンドを予測するための最良のオプションです。

SSA 法を使用して予測を作成する場合、このアルゴリズムは依存メジャーがとる可能な値の範囲の中央を推定します。この線は、取ることができる値の範囲を提供する予測区間によって拡張されます。多くの可能な値を表示する代わりに、予測区間は影付きの領域として表示されます。

時系列予測の制限

時系列予測には、次の制限があります。

  • ドリルダウン軸の予測は有効になっていません。
  • フォアキャストは、複数の軸があるチャートでは有効ではありません。1 つの軸と複数のメジャーの場合、フォアキャストを有効にできるのは 1 つのメジャーだけです。
  • 予測は、既定の並べ替えが行われている場合にのみ機能します。詳しくは「ビジュアライゼーションのソート変更 (ビジュアライゼーション)」を参照してください。
  • 最小データ ポイント: OLS には、少なくとも 2 つのデータ ポイントが必要です。SSA には少なくとも 6 つのデータ ポイントが必要です。
  • 最大データ ポイント: 5000 を超えるデータ ポイントを持つデータセットでアルゴリズムを使用することはお勧めしません。5000 を超えるデータ ポイントを持つデータセットの時系列予測を実行すると、ユーザーはパフォーマンスの問題に遭遇し始めます。ユーザーとアプリの設計者は、必要に応じて計算条件を使用して、選択によってデータセットが縮小されたときにチャートが表示されるようにする必要があります。選択は継続的である必要があります。不規則な時間サンプリングについては、以下の点を参照してください。

  • 予測は、特定の状況下で不規則な時間サンプリングで機能します。OLS は、時系列予測や通常のデータに限定されないため、常に機能します。SSA では、データ サンプリングが十分に定期的である必要があり、課された制限を超えると、データが不規則すぎることを示すエラーが返されます。

  • Forts ではフォアキャストはサポートされていません。詳しくは Forts の概要を参照してください。

  • オフラインモードの SaaS の Qlik Cloud Mobile ではフォアキャストは機能しません。

  • フォアキャストを含むアプリを Qlik Cloud からエクスポートして QSEoW にインポートした場合、フォアキャスト チャートは表示されません。QSEoW ではフォアキャストはサポートされていません。

  •  

詳細を見る