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統計関数 (線形回帰、時系列予測) で未来の値を予測しよう - Reveal で始めるデータ分析の基本 - ⑩

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こんにちは!

テクニカルコンサルティングチームの古堅です。

Reveal で始めるデータ分析の基本シリーズ、第 10 回目!

本記事では Reveal の統計関数 (線形回帰、時系列予測) を利用して未来値を予測します。

統計関数 とは

その名の通り、統計データを分析することを目的とした関数です。

Reveal には未来値を予測する "線形回帰" や "時系列予測" があります。

それぞれの特徴を踏まえながら、設定方法について解説します。

線形回帰

特徴

主にトレンド (上昇 / 下降) を把握するために利用します。 株価のグラフで見たことがある方も多いのではないでしょうか。

簡単な計算式としては下記となります。

y=ax+b

例えば、年齢と給与の相関を導き出したい場合は、

y には "給与"、 a には1歳毎の給与増、 x には "年齢"、b には基礎値 (基本給) 。

[20歳の場合] 給与 25万 = (5千円*20歳) + 15万

[30歳の場合] 給与 30万 = (5千円*30歳) + 15万

年齢に対する大まかな給与トレンドを算出できました。この結果をグラフ上に、線で表現するのが線形回帰です。

Reveal では面倒な手間は不要です。解析対象のデータを元に自動で導き出してくれます。

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設定方法

対象の可視化を編集し、統計機能アイコン -> 線形回帰 を選択します。

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次に、予測する期間を設定し、予測ボタンをクリックしましょう。

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先ほど設定した予測期間分の予測トレンドが表示されます。

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時系列予測

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特徴

過去のデータから未来を予測します。

線形回帰は大まかなトレンド (傾向) を把握する手法でしたが、

時系列予測は、過去のパターンを解析し、より具体的な予測値を導き出すことに役立ちます。

設定方法

対象の可視化を編集し、統計機能アイコン -> 時系列予測 を選択します。

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次に、季節の長さと予測期間を設定し、予測ボタンをクリックしましょう。

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先ほど設定した予測期間分の予測データが表示されます。

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Reveal スターターキットのご紹介

データ分析/可視化が出来る Reveal ですが、スターターキットをご用意しています。

スターターキットに含まれる3つのファイル

  • ステップ・バイ・ステップで手順を解説したマニュアル
  • サンプルデータ (エクセル)
  • ダッシュボードレイアウトの定義ファイル

サンプルデータには、さまざまな「気付き」をちりばめています。

ステップバイステップでダッシュボードを構築するマニュアルがありますが、

スターターキットを進めていく上で、

  • データが示しているのは何か?
  • データを違うグラフで表現することで、別の気付きが得られないか?
  • 原因は何か?どういう仮説が考えられるか?
  • 自分のビジネスに当てはめた場合、どうなるか?

などを意識して進めて頂くとより良いデータ分析の効果が得られるかと思います。

ぜひ Reveal スターターキットをお試しください!

ダウンロードはこちらから

jp.infragistics.com

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