時系列予測ツールセットの概要

時系列予測ツールセットのツールを使用すると、時空間キューブの位置の将来の値を予測および推測し、各位置の予測モデルを評価および比較することができます。単純なカーブフィット、指数平滑法、フォレストベースの手法を含む、さまざまな時系列予測モデルを使用できます。


ツール	説明
カーブフィット予測 (Curve Fit Forecast)	カーブフィットを使用して時空間キューブの各場所における値を予測します。
位置による予測評価 (Evaluate Forecasts by Location)	時空間キューブの各位置に対して、複数の予測結果から最も正確な予測を選択します。このツールを使用すると、時系列予測ツールセット内の複数のツールを同じ時系列データで使用し、各位置に対して最適な予測を選択できます。
指数平滑法予測 (Exponential Smoothing Forecast)	Holt-Winters 指数平滑法を使用し、各場所のキューブの時系列を季節的とトレンドの成分に分解して、時空間キューブの各場所における値を予測します。
フォレストベース予測 (Forest-based Forecast)	Leo Breiman と Adele Cutler により開発された教師付き機械学習方法であるランダムフォレストアルゴリズムを転用してモデルを作成し、時空間キューブの各ロケーションの値を予測します。フォレスト回帰モデルは、時空間キューブの各ロケーションでタイムウィンドウを使用してトレーニングされます。

参考資料

「空間統計リソース」ページには、空間統計ツールや時空間パターンマイニングツールの使用に役立つ、次のようなさまざまなリソースが含まれています。