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Adaptive Planning
最終更新: 2023-06-23
概念: Predictive Forecaster の季節性

概念: Predictive Forecaster の季節性

季節性の定義

季節性とは、周期的なパターンに従うデータの変動を説明するのに使用される用語です。アルゴリズムは、提供された履歴データとパラメータを使用して季節性のピークを決定します。そして、同じ季節性パターンが将来も繰り返されることを前提としています。Predictive Forecaster で利用できるアルゴリズムには、季節性を自動的に検出するものと、ユーザーが季節を構成する期間数を定義できるものがあります。

Predictive Forecaster を使用したカスタム季節性

Prophet、 Holent-Winters、Orbit DLT を使用すると、季節性をカスタマイズできます。AutoFit の季節性をカスタマイズすることもできます。これは、
AutoFit が
、カスタマイズをサポートするアルゴリズムのいずれかを使用している場合に適用されます。
カルマン アルゴリズムは一意で、ユーザーが自身で定義することなく、予測に季節性を適用するかどうかを指定できます。
Adaptive Planning には、季節性に関する以下のオプションがあります。
季節性オプション
説明
年間
季節性のデフォルトは、年次季節性です。以下の場合に使用します。
  • 毎年繰り返されるデータのパターン例: 12 月は、休日のために売上が大幅に増加します。
  • アルゴリズムが年次パターンを認識するのに、少なくとも 36 か月分の参照データが必要です。
半年
以下の場合に使用します。
  • 36 か月未満のデータ。
  • ほぼ 6 か月ごとに繰り返すパターンのデータです。
四半期
以下の場合に使用します。
  • 12 か月未満のデータ。
  • ほぼ 3 か月ごとに繰り返されるパターンのデータです。
毎週
Prophet
AutoFit
でのみ使用できます。
"毎年"
"半年"
、または
"四半期" の
季節性に加えて
"週単位の季節性を追加
" チェックボックスを使用します。
次の
データには、週単位の季節性が最適です。
  • 日次で収集。
  • 毎週繰り返すパターンで。例: 売上のピークは毎週末です。
乗数
Prophet
Prophet-Winters
AutoFit
で使用できます。
季節性の変動 (季節性により異なる) チェックボックスを
使用すると、季節性の変動 (傾向に比例) が変化する場合に使用できます。
なし
次のような場合に使用します。
  • データに季節性パターンがありません。
  • 予測はトレンドに基づいており、季節性は無視されています。
  • トレンドは、変動に関係なく、データが移動する全体の方向です。