STL_Trend - チャート関数
STL_Trend は時系列の分解関数です。STL_Seasonal と STL_Residual と合わせて、この関数は、時系列を季節、トレンド、残差のコンポーネントに分解するために使用します。STL アルゴリズムのコンテキストでは、入力指標と他のパラメータが与えられた場合、繰り返される季節パターンと一般的なトレンドの両方を識別するために時系列分解を使用します。STL_Trend 関数は、時系列データの季節パターンやサイクルと関係なく、一般的トレンドを識別します。
3 つの STL 関数は、単純合計を使った入力メトリクスに関連しています。
STL_Trend + STL_Seasonal + STL_Residual = 入力メトリクス
STL (Loss を使用した季節およびトレンドの分解) では、データ平滑化手法を採用し、入力パラメーターを介して、実行する計算の周期性をユーザーが調整できるようにします。この周期性により、入力メトリクス (メジャー) の時間軸が分析でセグメント化される方法を決定します。
少なくとも、STL_Trend は period_int のために入力メトリクス (target_measure) と整数値を取得し、浮動小数値を返します。入力メトリクスは、時間軸に応じた集計の形式になります。オプションで、seasonal_smoother と trend_smoother の値を含めて、平滑化アルゴリズムを調整することができます。
構文:
戻り値データ型： dual
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| target_measure |
季節コンポーネントとトレンド コンポーネントに分解するメジャー。これは、時間軸に沿って異なる Sum(Sales) または Sum(Passengers) などのメジャーである必要があります。 これは定数値にできません。 |
| period_int |
データ セットの周期性。このパラメータは、信号の 1 周期 (季節サイクル) を構成する離散ステップの数を表す整数値です。 例えば、時系列が 1 年の四半期ごとに 1 つのセクションに分割されている場合、周期性を「年」と定義するために、period_int を 4 という値に設定する必要があります。 |
| seasonal_smoother |
季節性スムーザーの長さ。これは偶数の整数である必要があります。季節性スムーザーは、一定期間数の季節性変数において特定の段階のデータを使用します。時間軸の 1 つの離散ステップは、各期間から使用されます。季節性スムーザーは、スムージングに使用される期間数を示しています。 例えば、時間軸を月でセグメント化し、期間を年 (12) とすると、季節コンポーネントは、各年の特定の月がその年と隣接する年の同じ月のデータから算出されるように計算されます。seasonal_smoother の値は、スムージングに使用される年数です。 |
| trend_smoother |
トレンドスムーザーの長さ。これは偶数の整数である必要があります。トレンドスムーサーは、period_int パラメータと同じ時間スケールを使用し、その値はスムージングに使用される粒子の数です。 たとえば、時間系列が月でセグメント化している場合、トレンドスムーザーはスムージングに使用される月数となります。 |
[STL_Trend] チャート関数は、多くの場合、次の関数と組み合わせて使用されます。
| 関数 | 相互作用 |
|---|---|
| STL_Seasonal - チャート関数 | これは、時系列の季節コンポーネントを計算するのに使用される関数です。 |
| STL_Residual - チャート関数 | 入力メトリクスを季節およびトレンド コンポーネントに分割する際、メジャーのバリエーションの一部は 2 つの主要コンポーネントに当てはまりません。STL_Residual 関数は、分解のこの部分を計算します。 |
この関数を使用する方法を示した詳しい例によるチュートリアルは、チュートリアル - Qlik Sense の時系列の分解を参照してください。