レッスン 2: 予測シナリオの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
Adventure Works Cycles のセールス アナリストであるあなたは、翌年の製品売上を予測するよう依頼されました。 具体的には、さまざまな地域および製品ラインの売上予測を比較する必要があります。 さらに、各製品の売上が一年を通じてどのように変化するかも調べなければなりません。
依頼された情報を得るため、このレッスンでは、同社の売上データを月別に集計します。また、これらの販売成績をヨーロッパ、北アメリカ、太平洋の 3 つの地域別に集計します。
このレッスンのタスクを完了すると、次の情報を取得できるようになります。
各種の自転車の売上の時系列における変化。
3 つの地域での売上パターンに違いがあるかどうか。
売上高が最も多い時期を予測できるか。
レッスンは、2 つに分けて行うことができます。
第 1 部では、タイム シリーズ モデルを作成および使用する方法の基本について説明します。
第 2 部では、クロス予測に使用できる、すべての地域に基づいた汎用的なタイム シリーズ モデルを作成する方法を、順を追って説明します。
下に示すこのレッスンの作業を完了するには、「レッスン 1: 中級者向けデータ マイニング ソリューションの作成 (中級者向けデータ 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。
.gif "注記") 注意 |
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Adventure Works Cycles サンプル データベース内の日付は、このリリース用に更新されています。 Adventure Works Cycles の以前のバージョンを使用する場合は、ここでの手順に従ってモデルを構築することはできますが、異なる結果が表示される場合があります。 |
簡単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 (中級者向けデータ 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: 中級者向けデータ マイニング ソリューションの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
レッスン 2: 予測シナリオの作成 (中級者向けデータ 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 シナリオの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
レッスン 4: シーケンス クラスター シナリオの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
レッスン 5: ニューラル ネットワークおよびロジスティック回帰モデルの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)