時系列ノードによる予測

全国規模のブロードバンド・プロバイダーのアナリストは、帯域幅の利用状況を予測するために、ユーザー加入数の予測を作成する必要があります。予測は、全国的な加入者ベースを構成する地方市場ごとに必要です。さまざまな地方市場の今後 3 カ月の予測を作成するために時系列モデルを使用します。2 番目の例では、ソース・データが時系列ノードに入力するための正しい形式ではない場合のデータの変換方法を示します。

これらの例では、broadband_1.sav というデータ・ファイルを参照する broadband_create_models.str というストリームを使用します。これらのファイルは、IBM® SPSS® Modeler インストール環境の Demos フォルダーにあります。このディレクトリーには、Windows の「スタート」メニューの IBM SPSS Modeler プログラム・グループからアクセスできます。broadband_create_models.str ファイルは、streams フォルダー内にあります。

最後の例では、予測をさらに 3 カ月延長するために、更新したデータ・セットに保存したモデルを適用する方法を示します。

IBM SPSS Modeler では、1 回の操作で複数の時系列モデルを作成できます。 使用するソース・ファイルには 85 の異なる市場の時系列データが含まれています。ただし、単純化するために、すべての市場の合計と、これらの市場のうち 5 つだけをモデル化します。

broadband_1.sav データ・ファイルには、85 の地方市場のそれぞれの月次利用データが含まれています。この例では、最初の 5 つの系列のみを使用します。これらの 5 つの系列のそれぞれについての個別のモデルと全体のモデルを作成します。

このファイルには、それぞれのレコードの月と年を示すデータ・フィールドも含まれています。このフィールドは、レコードにラベルを付けるために使用されます。日付フィールドは IBM SPSS Modeler に文字列で読み込まれますが、IBM SPSS Modeler でこのフィールドを使用するため、置換ノードを使用して、ストレージ・タイプを数値の日付の形式に変換します。

時系列ノードでは、各系列は別々の列に配置され、区間ごとに 1 行が必要です。IBM SPSS Modeler は、この形式に適合するように、必要に応じてデータを変換する方法を提供します。

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