「一般」タブには、予測手順に関する基本情報が表示されます。
名前
単純な論理名です。
この名前は、手順の作成後は変更できません。
ID
完全な論理名です。
この情報は、手順の作成後、プロパティ・シートに表示されます。最初のダイアログ・ボックスには表示されません。
ショート・ラベル
表示用の短い説明的な名前です。通常、大文字と小文字の両方を使用します。
ロング・ラベル
表示用の長い説明的な名前です。通常、大文字と小文字の両方を使用します。
説明
追加の説明テキストです。大文字、小文字および空白を使用できます。
キューブ
ソース・メジャーとターゲット・メジャーの両方を含むキューブです。
ソース・メジャー
予測の生成に使用される履歴データ値を含むメジャーです。
ターゲット・メジャー
予測値を格納するメジャー。
ターゲット・メジャーとソース・メジャーは同一である場合があります。ただし、時間が経つにつれ、実際の値が予測値を上書きするため、予測の正確さを監視できなくなります。予測用のメジャーをキューブ内に別に定義すると、予測値と実際の値を比較できます。
時間ディメンション
期間を予測する時間ディメンションの名前。月と年で個別のディメンションを持つなど、複数のソース・メジャーが存在する場合でも、選択する必要がある時間ディメンションは1つのみです。
予測メソッド
予測の生成に使用される統計メソッド。メソッドを選択すると、「予測メソッドの説明」ボックスに説明が表示されます。
予測メソッドは次のカテゴリにグループ化できます。
自動: 予測エンジンは履歴データに対する各統計メソッドの簡易テストによって最も適した一致を識別します。自動化は履歴における最も正確な予測を生成した方法を選択します。
リニア回帰: 履歴データを直線に一致させ、予測のための将来の期間に拡張します。すべてのデータ・ポイントは同じ重みです。このメソッドは、データ内の安定した長期の傾向を識別します。
非リニア回帰: 履歴データを曲線に一致させ、予測のための将来の期間に拡張します。すべてのデータ・ポイントは同じ重みです。曲線は数学の方程式で定義されます。次の曲線から選択できます。
多項式: 上昇および下降によって変動するデータと一致します。
指数: 急激に上昇または下降するデータ・ポイントと一致します。
対数: 急激に上昇または下降するデータ・ポイントと一致し、安定します。
漸近: 固定値に達するまで上昇または下降するデータ・ポイントと一致し、安定します。
漸近指数: 固定値に到達し、安定するまで急速に上昇または下降するデータ・ポイントと一致します。
指数平滑化: すべての予測期間について単一の平滑化パラメータを計算します。前期は最も重み付けがされ、比較すると各前期間の方が軽くなっています。重み付け値の減少は数学的に指数関数として示されます。指数平滑化メソッドは次から選択します。
シングル指数平滑化: 傾向に対する調整または季節による分散に対する調整は行われません。
ダブル指数平滑化: 傾向にあわせて調整されます。
重要: 自動化以外のメソッドを選択した場合は、「拡張パラメータ」タブの「予測手法」および「データ・フィルタ」を必ず設定してください。
予測期間の数
データを予測する期間の数です。これらの期間は時間ディメンションですでに定義されています。
「予測」メソッドの説明
選択した予測メソッドの説明が表示されます。
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