2018Alteryx『カスタマーストーリー』を支えるツール特集2018年12月14日niino(9)12この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。こんにちは、にいのです。2018』の14日目のエントリです。2018.4」を利用しています。Toolを使用したサンプルワークフローを参照することができます。Analytics]から参照可能です。Rがインストールされている必要があります。Sampleを使用しています。Sample(時系列分析)とは?時系列分析は、ある一定の期間内の分析対象の数量変動から将来の予測をする分析手法です。年間を通したビールの売り上げを表したデータがあるとします。夏に売り上げ個数が多く、冬には少ないという場合、「夏にはビールが売れやすい」「冬は売れにくい」という予測ができます。時系列分析で作成される図は後述します。Toolを使用します。Toolを使ったサンプルワークフローを見てみましょう。全体図は以下の通りです。ツールが5個配置されており、それぞれ違うアプローチの分析結果を確認できます。インプットデータインプットデータに使用されているのは、2002年〜2011年までの月ごとのマウンテンリゾート予約件数です。Toolを順番に確認してみましょう。plotを使って時系列順の目標変数と時間の関係を確認します。今回のケースでは、部屋の予約数と予約月の関係性について確認します。Config画面は以下の通りです。Toolには2種類のアウトプット方法(Rアンカー/Iアンカー)があります。結果を静的なグラフで表示させるRアンカーの実行結果は以下の通りです。インプットデータでは2011年までのデータしかありませんでしたが、2012年の部屋の予約数の予測結果を確認できます。出力結果(Iアンカー)Iアンカーでは、マウスオーバーで追加情報を確認できるようなインタラクティブグラフを生成します。実行結果は以下の通りです。plotをプロットとして選択し、時系列を元のデータ(data)、データの傾向(trend)、データの季節性(seasonal)、残差(remainder)に分解してグラフ化します。上述の通り、分解された4つのデータが表示されます。plotと同一のものが表示されているので割愛します。上記2つの分析結果より、以下3点が明らかになりました。Tool前項までの結果より、季節性が予約数の予測に役立ちそうだということがわかりました。Toolを使って以下の関数より対数を取得します。log([Bookings])対数を取得するねらいは、予約数の増加傾向が乗法的なものであるかを確認することです。前述した通り、時系列データにはデータの傾向(trend)、データの季節性(seasonal)、残差(remainder)の要素があります。これらの要素が掛け算されて目標変数の数値が上昇している乗法的なものなのか、足し算されて上昇しているものなのかを調べていきます。季節性(Seasonal)の結果を見ると、一定の振り幅のグラフが描画されています。このことから予約数の上昇傾向は乗法モデルと一致することがわかりました。出力結果を見ると一目瞭然ですが、対象データに季節性が存在するのか、存在しているとすればどのような傾向があるのかを理解するのに適した手法です。折れ線グラフで表現された盛り上がりの部分から、予約数が増加している2つのハイシーズンの存在が読み取れます。1つ目は12月〜2月の間、2つ目は夏の間で、ピークとなる月は8月ということがわかりました。plotを選択しています。Lagは直近の期間より後ろの期間の数を示しています。このグラフでは、高い自己相関の傾向があることを示しています。Toolを用いた時系列分析のサンプルワークフローについてご紹介しました。Sample(時系列予測)」です。お楽しみに!Alteryxの導入なら、クラスメソッドにおまかせください日本初のAlteryxビジネスパートナーであるクラスメソッドが、Alteryxの導入から活用方法までサポートします。14日間の無料トライアルも実施中ですので、お気軽にご相談ください。90,509プロダクト営業部のテクニカルサポートエンジニアとして、AlteryxとTableauの平和を守っています。社内ではフリー素材として扱われています。リモート】クラスメソッドの会社説明会を開催しますクラスメソッドでは、AWS・AI・ビッグデータ・モバイルなどの技術職や営業のメンバーとして一緒にお仕事をする仲間を大募集しています。#cmdevio新型コロナウイルスの感染拡大を受け、本イベントを延期させていただくことになりました(開催時期未定)。お申し込みいただいた皆様には大変申し訳ございませんが、何卒ご理解いただけますようよろしくお願いいたします。AWSについてライトに色んな情報交換をしましょう。カフェ店長のオカノです。使いたいときの注意点を書きました。本が出ていたので読んでみたところよかったので紹介させていただきます。EC2)環境において、不要な踏み台サーバをなくすことができる便利なアップデートです。臼田佳祐295ワークフロー自動化OSSのn8nをAWS環境で建てて検証してみました。非常に期待できるサービスです。Fargateの勉強をしています。使ってみたい方は参考にしてください。洋介252SnowflakeがAWSの東京リージョン上で稼働するようになりました。データを日本に置けます。芳賀健232こんにちは!猫様の忠実なるしもべ、芳賀健です。Tokyoで開催されました。カフェ店長のオカノです。クラスメソッド株式会社が運営するAWS・iOS・HTML5に関する技術情報サイトです。