Adventure Works Cycles の販売アナリストとして、次の年の製品の売上を予測するように求められました。 特に、さまざまなリージョンと製品ラインの予測を比較するように求められました。 さらに、年の時期によって異なる製品の売上が異なるかどうかを判断するように求められました。
要求された情報を見つけるには、このレッスンでは、会社の売上データを月単位で集計し、ヨーロッパ、北米、太平洋の 3 つの地域別の売上数値も集計します。
このレッスンのタスクを完了すると、次の質問に回答できるようになります。
さまざまな自転車モデルの売上は、時間の経過とともにどのように変化しますか?
3 つのリージョンの売上パターンに違いはありますか。
売上のピークを予測できますか?
レッスンは、次の 2 つの部分で完了できます。
パート 1 では、時系列モデルを作成して使用する方法の基本について説明します。
パート 2 では、すべてのリージョンに基づいて、一般的な時系列モデルを作成する手順について説明します。 クロス 予測には、この一般的なモデルを使用できます。
以下に示すこのレッスンのタスクを完了するには、「レッスン 1: 中間データ マイニング ソリューションの作成 (中間データ マイニング チュートリアル)」で作成した AdventureWorksDW2012 データ ソースを使用します。
警告
Adventure Works Cycles サンプル データベースの日付は、このリリースで更新されています。 以前のバージョンの Adventure Works Cycles を使用している場合は、次の手順に従ってモデルをビルドできますが、異なる結果が表示される場合があります。
単純な予測モデルの作成
クロス予測のための一般的な予測モデルの作成
このレッスンの次の作業
予測用のデータ ソース ビューの追加 (中間データ マイニング チュートリアル)
タイム シリーズ モデルの要件について (中間データ マイニング チュートリアル)
すべてのレッスン
レッスン 1: 中間データ マイニング ソリューションの作成 (中間データ マイニング チュートリアル)
レッスン 2: 予測シナリオ (中間データ マイニング チュートリアル)
レッスン 3: マーケット バスケット シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)
レッスン 4: シーケンス クラスタリング シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)
レッスン 5: ニューラル ネットワークとロジスティック回帰モデルの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)
こちらもご覧ください
基本的なデータ マイニング チュートリアル
中間データ マイニング チュートリアル (Analysis Services - データ マイニング)
Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム