異常検出予測の生成
- 予測を入力する科目には、少なくとも 24 か月分の実績データが必要です。
- 異常検出のために独自の上限および下限を定義する場合は、モデル シートを作成します。異常値の閾値の定義を参照してください。
- セキュリティ:モデルに "シート、科目、属性、数式を含む" 権限
異常検出
アルゴリズムは、機械学習を使用して実績データの履歴パターンに基づいて専用バージョンの予測を生成します。機械学習でより正確なモデルを作成することにより、今後 24 か月の間に回避できるリスクと利益になる機会を特定できます。異常検出
用の予測を生成すると、以下のようになります。
- 予測バージョンに予測データが入力されます。
- シートでの異常検出では、異常が強調表示されます。
デフォルトのカレンダーが月をデフォルトの時間層として使用している場合のみ、機械学習予測を生成できます。
- メイン メニューから"モデリング"を選択します。
- "異常検出"をクリックします。
- "予測の生成"をクリックします。予測の生成中、"モデリング"のこの領域から移動できます。
- ステータスを確認するには、に戻ります。
- 完了: 予測データによって科目の予測バージョンが入力されました。
- 失敗:"ステータス"セクションにリストされるアクション アイテムをレビューして完了します。次に、"予測の生成"を再度クリックします。
- 進行中: 後でもう一度確認します。予測の生成にかかる時間は、データのサイズおよび複雑さによって異なります。
- 条件付き書式設定を使用して、計画データと照らして予測データをレビューします。ステップ: 異常値レポートの作成を参照してください。