Power BIでの予測

Power BI での時系列分析

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

背景と重要性

予測は、これまでに起きたことだけでなく、これから起きることを推測する高度な分析手法です。

予測の例

Power BI での時系列分析

予測の種類

【予測】

  • 既存データから将来の日付へ外挿します
  • 予測的／処方的アナリティクスの一種

業界例

  1. 特定製品の需要予測
  2. エンジニア部門に必要な人員の見積もり

【ヒンドキャスティング】

  • 作成した予測で既存データを「再現」します
  • 予測モデルの精度検証に用います

業界例

  1. 特定の環境変化を生んだ気候条件の後追い検証
  2. 株価予測モデルの妥当性確認
Power BI での時系列分析

予測の基礎

予測は、過去データから将来日の値を推定します。

次の表を見てください。

date value
January 1 5
January 2 10
January 3 15
January 4
January 5

全体のトレンドを使えば、次の値をかなり確からしく推定できます。これは線形回帰の例です。

date value
January 1 5
January 2 10
January 3 15
January 4 20
January 5 25
Power BI での時系列分析

乱れたデータの予測

時系列データは乱雑なことが多く、そのままでは予測が難しい場合があります。

指数平滑法は、データのノイズを平滑化する手法です。

指数平滑法 GIF

Power BI での時系列分析

予測の確からしさ

どの予測にも誤差は生じます。対象期間の実測値がないためです。

【信頼区間】— ある信頼水準（%）で値が収まる範囲を示します。

Power BI では、 予測の信頼水準を 設定できます。`

信頼区間 GIF

Power BI での時系列分析

株式データセット

Microsoft（ティッカー: MSFT）の株価データで予測を練習します。データは各日の終値などの基本情報を含みます。

MSFT 株価データのスクリーンショット

Power BI での時系列分析

演習に進みましょう！

Power BI での時系列分析

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