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おり、MicroStrategy ONE (2024 年 3 月) 以降では、MicroStrategy Cloud for Government プラットフォームで時系列予測分析がサポートされます。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（2024年6月）以降、ダッシュボード編集モード、自動回答、ボットでは、属性の複数の要素を予測できます（たとえば、異なる従業員の売上合計を予測するなど）。

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、企業が過去のデータパターンに基づいて将来の傾向や結果を予測できるようにする強力な手法です。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

  • 予測分析線グラフの作成

  • 予測線グラフの外観のカスタマイズ

  • 自動回答を使用した予測

• ヒントとベスト プラクティス

  • 効果的な予測の質問のヒント

  • 予測線グラフ解釈の最適化

• 予測の制限の理解

• 予測分析 - FAQ

時系列予測へのアクセス

時系列予測は MicroStrategy AI アドオン バンドルに含まれており、MicroStrategy Cloud Environment (MCE) のお客様には MicroStrategy ONE Update 11 (2023 年 9 月) から利用可能です。のユーザーとユーザーグループのみが自動アシスタントとML視覚化を使用する権限があれば予測折れ線グラフにアクセスできます。

予測分析は以下の方法で使用できます。

• ダッシュボードの視覚化ギャラリーから、ドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用して予測折れ線グラフの視覚化を作成します。

• [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

1. 編集用にダッシュボードを開きます。

2. 上部のツールバーで、視覚化を挿入視覚化。

3. 選ぶインサイト+ > 予測折れ線グラフ。

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。この数値を変更するには、フォーマットパネルに移動し、視覚化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. MicroStrategy ONE（2024年6月）から、データセットパネルから属性を選択してブレイクバイエディターパネルで。

   

8. MicroStrategy ONE（2024年6月）から、複数の予測をレンダリングします。線の上にマウスを置くと、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。

   

予測線グラフの外観のカスタマイズ

予測線グラフの外観をカスタマイズして、予測の外観を視覚的に訴えるものにできます。ユーザーの好みに合わせて色、フォント、ラベルを調整し、洞察力に富むだけでなく、見栄えのするチャートを作成できます。

デフォルトでは、線グラフの予測領域は、選択したカラー パレットの最初の色を使用します。ただし、[書式] パネルで色、データ ラベル、マーカー、境界線をカスタマイズできます。MicroStrategy ONE（2024年6月）から、予測の予測機能を使用すると、予測線と信頼帯の色とスタイルをフォーマットできます。色をカスタマイズして、さまざまな属性要素の視覚的な区別を強化し、洞察を効果的に伝えることができます。

予測線、信頼帯、境界線、予測線マーカーのカスタマイズ

1. フォーマットパネルで、テキストとフォーム。

2. 選択予報ドロップダウンから選択します。

3. フォーマットするオプションを選択してください予測ライン、信頼バンド、境界線、予測ライン上のマーカーを有効にして色付けすることもできます。MicroStrategy ONE（2024年6月）から、または Breaky By では、特定の属性要素を選択して書式設定できます。

   

線の色とスタイルのカスタマイズ

1. フォーマットパネルで、テキストとフォーム。

2. 選択データラベルと図形ドロップダウンから選択します。

3. 下形、選択ラインスタイルと色。

   

データ ラベルのカスタマイズ

1. フォーマットパネルで、視覚化オプション。

2. 有効にするデータラベル表示するには。

3. デフォルトでは、重複していないラベルのみが表示されます。選択解除重複したラベルを非表示にするすべてのデータラベルを有効にします。

   

4. フォーマットパネルで、テキストとフォーム

5. 下フォントテキスト書式設定オプションを使用して、データ ラベルのフォントと色のオプションを変更します。

   

線マーカーのカスタマイズ

1. フォーマットパネルで、テキストとフォーム

2. 選択データラベルと図形ドロップダウンから選択します。

3. 下形、 有効にするマーカーを表示行上のすべてのマーカーを有効にします。

4. マーカーが有効になっている場合は、マーカーの色。

   

自動回答を使用した予測

[自動] による予測インサイトの能力を活用するには、自然言語を使用して予測の質問を入力してください。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 オブジェクトの深い理解、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。内訳分析を含めるには、「カテゴリ別に分類したデータに対する収益の予測はいくらですか?」と質問します。

[自動] の回答は、明確な自然言語による予測データの説明と、それに付随する予測線グラフのビジュアリゼーションで構成されており、先の見通し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詳しく調べる方法は次のとおりです。次の例は拡張モードで表示されます。

• 今後数か月の予測指定された月間売上データセットから始めます。自動回答機能を使用して、今後数か月間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する指定された月間売上データセットから始めます。自動回答機能を使用して、月次データに基づいて翌年の売上を予測できます。

  

• ハイパーパラメータのチューニングより細かい制御をしたい人のために、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リング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。

  

• ブレイクバイ : 「各製品カテゴリの [日付] の収益予測はいくらですか?」などの質問を使用して、複数のデータ要素に関する予測的な洞察を得ることができます。

ヒントとベスト プラクティス

効果的な予測の質問のヒント

• 具体的に「売上はどうなるでしょうか？」のような大まかな質問をするのではなく、具体的な期間や指標について質問します。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。

• 自然言語を使用する自動で会話言語を理解します。同僚に質問するように、自然なやり方で質問を組み立ててください。

• 関連属性を含める Auto がコンテキストを理解できるように、質問に必要な属性とメトリックを含めます。

• オートコンプリート機能を活用する Auto を使用して最適な予測を行うには、オートコンプリートの提案からメトリックと属性を選択することをお勧めします。これにより、高精度の予測を [自動] が正確に理解できるようになります。

• 曖昧さを避ける質問は明確かつ曖昧にならないようにしてください。複雑で入り組んだクエリは不正確な回答につながる可能性があります。

• MicroStrategy では、[自動] を使用した下位レベルのデータに対する上位レベルの時間単位の予測 (月次アトリビュートに基づく来年のコストの予測など) が可能ですが、考慮すべき重要な事項があります。

• 予測ポイントの制限は100です下位レベルのデータに対して上位レベルの時間単位の予測を要求する場合は、100 ポイントの予測制限に注意してください。たとえば、ダッシュボードのデータが日次レベルで、翌年の予測をリクエストした場合、予測には 1 年分の日次データ ポイントが含まれることになり、100 ポイントの制限を超えてしまいます。

• 互換性のないレベルの予測の失敗上位レベルのデータに対して下位レベルのデータの予測を求めると、予測は失敗します。たとえば、ダッシュボードのデータが月単位であり、翌週または翌日の値の予測を要求した場合、データ レベルの不一致により実現不可能になります。

予測分析機能の使用時のベスト プラクティス

• 正確に予測するために十分なデータ量を確保

  より正確な予測結果を得るには、データ量を十分に確保することが重要です。処理時のバックグラウンドでは、MicroStrategy が自動的にデータの季節性を検出します。最適な予測結果を得るには、予測しようとするデータに少なくとも 2 シーズン分の過去データを用意しておくことを推奨します。

• 継続的で高品質の時間ベースのデータを予測に使用

  MicroStrategy は、重複データの削除や欠落したメトリック データの補完など、軽いデータ処理を予測の前に実行しますが、予測には継続的で高品質な時間ベースのデータを使用することが推奨されます。欠落したメトリック データが多すぎると、予測結果が危うくなる可能性があります。アトリビュートに NULL や NaN (Not-a-Number) 値が含まれる場合、予測に失敗したり、最適な結果が得られない可能性があるので注意が必要です。

予測線グラフ解釈の最適化

予測線グラフのビジュアリゼーションを最大限に活用しましょう。

• マウスオーバーで洞察を得る予測折れ線グラフのデータ ポイントにカーソルを合わせると、ツールヒントが表示されます。これらのツールチップでは、予測値、上限値、下限値に関する詳細な情報を参照できます。

• 情報アイコン情報アイコンの上にマウスを置くと、基になるモデルとそのパラメータに関する情報が表示されます。

• わかりやすくするために拡大するより詳細な情報とデータ ポイントのセット全体を表示する機能が必要な場合は、視覚化を拡張します。これにより、グラフが読みやすくなります。

予測の制限の理解

以下で説明する制限は、MicroStrategy ONE Update 11 リリースに関連しています。 MicroStrategy はこの機能の強化に積極的に取り組んでおり、これらの制限の一部は今後のバージョンで解決される可能性があります。最新情報や更新については、このページを定期的にご覧ください。これらの制限を理解し、考慮に入れることで、予測機能を最大限に活用し、有意義なインサイトを得ることができます。

• 属性とメトリックの要件正確な予測を行うには、質問で X 軸と Y 軸に配置する属性とメトリックをそれぞれ 1 つだけ使用するようにしてください。この要件を満たしていないクエリは最適な予測をもたらさない可能性があります。

• 属性による分類 : 各従業員の今後 12 か月間の売上収益を予測する場合など、複数の要素の予測を表すためにブレーク バイ属性を含める場合は、分析結果の読みやすさを向上させるために、属性内の要素数 (この場合は従業員数) が制限されていることを確認してください。

• 属性フォームを検討する予測に使用する属性には、日付、日時、または整数のタイプのフォームが少なくとも 1 つ必要です。タイムスタンプ データはサポートされていません。

• タイムゾーンベースの属性タイムゾーンベースのスマート属性を使用した予測は現在サポートされていません。

• 統合とグループ化現時点では、統合またはグループ化された属性要素に対する予測はできません。

• 粒度レベル 1 日未満のデータ (時間、分、秒間隔など) については予測は利用できません。

• 整数ベースの予測クエリで整数ベースの時間表現を使用する場合は注意してください (2021 年 1 月の場合は 202101 など)。MicroStrategy は、こうした時間表現を自動的に日付/時刻形式へ変換しないため、202113 や 202114 などの予期しない結果になります。

• 最大予測ポイント最大 100 個の将来のデータ ポイントを予測できます。この制約により、効率的で正確な予測が保証されます。

• 予測とチューニング現在、既存のデータに対する予測はサポートされていません。さらに、現在のリリースでは、アルゴリズムのハイパーパラメーターは [自動] でのみ調整できます。たとえば、特定の信頼レベルで予測するように Auto に指示することで信頼区間を調整できますが、これはダッシュボード作成インターフェースではまだ利用できません。

予測分析 - FAQ

現在のリリースでは、どのような時系列予測手法が使われているのでしょうか。

現在のリリースで使用されている時系列予測方法は、指数平滑法。この方法は、 Oテキストサイト。statsmodel Pythonモジュール（ statsmodels.tsa.exponential_smoothing.ets.ETSModel - statsmodels 0.14.0より技術的な詳細については、こちらをご覧ください。

予測に使われるデフォルトのハイパーパラメーターは何ですか。

ユーザーが指定しない場合、以下のデフォルトのハイパーパラメーターが使用されます。

• h値 5つのデータポイント

• シーズンモデル追加（自動で調整可能）

• トレンドモデル追加（自動で調整可能）

• 季節の長さ自動（自動で調整可能）

• 信頼区間 95% (自動で調整可能)

季節モデルおよび傾向モデルの値は、[自動] で [なし]、[乗法]、[加法] に設定できます。乗法傾向モデルで次の 3 か月の売上を予測できます。

予測のためにハイパーパラメーターを調整できますか。

はい、[自動] からハイパーパラメーターを予測用に調整できます。これらのハイパーパラメータはダッシュボード作成の [フォーマット] パネルには表示されませんが、[自動] を使用して微調整できます。

予測を成功させるには、どのようなアトリビュートやメトリックが必要でしょうか。

データの予測を成功させるには、以下が必要です。

• date または datetime 型の単一アトリビュート、該当する単一のメトリック (推奨)

• integer 型の単一アトリビュートと、該当するメトリック (時系列予測のために date/datetime アトリビュートが利用できない場合)

欠損データは予測で処理されますか。

はい、欠損データがデータ全体の 90% 以下であれば、アルゴリズムは欠損データを自動的に補完できます。

どのような時間ベースのアトリビュート予測レベルがサポートされていますか。

時間ベースの属性予測は、日次、週次、月次、四半期、年次のデータ レベルでサポートされています。

整数予測の仕組みは?

整数予測では、アルゴリズムはシーケンス内の次の整数を生成します。時間を表すのに整数 (202101、202102 など) が使用されている場合、それは日付/時刻形式に変換されず、予測は連続する整数を将来ポイントとして追加します。