時系列モデリング ここから始めよう

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DataRobot コミュニティ

時系列モデリング ここから始めよう

DataRobotには機械学習を自動化するAutomated Machine Learningと呼ばれる製品と、時系列モデリングを自動化するAutomated Time Seriesと呼ばれる製品があります。Automated Time Seriesではこれまで時系列分析で難しかった部分が自動化され、機械学習や時系列問題について全く知らない人でも、高精度な時系列モデルの生成が可能になりました。

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この学習パスでは、まず実際にAutomated Time Seriesを使ってDataRobotで時系列モデリングを行う手順を店舗の売上データ(ページ下部に添付のExcelファイル)を使って一通り確認し、その後各ステップについてより詳細に解説を行います。

 

TS-1. 店舗の売上予測(単時系列問題)

このセクションでは実際に店舗の売上予測を行うことで、Automated Time Seriesの使い方の概要を理解します。本ページ下部に添付してあるデータ(店舗売上予測.xlsx, 店舗売上予測_予測.xlsx)をDataRobotに投入してから時系列モデルの生成、解釈、予測までを一通り体験してみましょう。

 

TS-2. データの用意

時系列モデリングを行うにはどのようなフォーマットのデータを用意すれば良いでしょうか。また、時間軸に欠損があったりしてはいけないのでしょうか。
このセクションでは時系列モデリングを行う際に用意するデータについて解説します。

  • 時系列データのフォーマット
  • 時系列対応データ
  • 【複数時系列】時系列対応データ

 

TS-3. 時系列設定

このセクションでは時系列モデリングを行う際に特有の設定手順について解説します。

  • 機能の選択
  • 【複数時系列】系列識別子の設定
  • 予測ウィンドウ
  • 特徴量派生ウィンドウ
  • 事前に知り得る特徴量指定
  • カレンダー機能
  • 派生から除外する特徴量
  • 時系列予測におけるパーティション設定
  • バックテストにおける検定の計算方法

 

TS-4. 時系列モデリングと特徴量セットの確認

時系列モデリングではDataRobotが自動で様々な時系列特徴量エンジニアリングを行い、モデルを生成してくれています。どのような派生特徴量が生成されたか、そしてそれらがどのように使われてモデルが作成されているかを理解する事で、モデルの理解も深まります。
このセクションではそういった派生特徴量の確認方法について解説します。

  • 時系列モデリング設定の確認
  • 自動で生成される派生特徴量と特徴量セット
  • 特徴量セットの手動生成

 

TS-5. モデルの精度とインサイト

モデルが作成されたらそのモデルがどれだけの精度をもってターゲットを予測をできているのか確認します。また、どのような特徴量がどのように予測に効いているのか、改善の余地の有無などを確認して総合的にそのモデルを業務で使っていけるか判断します。
このセクションではモデルを解釈する際の精度と得られるインサイトの見方について解説します。

  • 精度を表すアウトプット
    • 精度の指標
    • 時系列の予測値・実測値と残差
    • 【複数時系列】系列の精度
    • リフトチャート
    • 安定性
    • 予測距離ごとの精度
  • モデルの中身のインサイト
    • 特徴量のインパクト
    • 特徴量の予実と作用

 

TS-6. モデルの予測

作成されたモデルを確認し、予測に使えそうなことが確認できたら実際に予測するプロセスへ移っていきましょう。
このセクションでは作成した時系列モデルを再トレーニングして、予測用のモデルを生成し、未来の予測を行う方法について解説します。

  • 最新データでのモデル再トレーニング
  • 予測データのフォーマット
  • GUIからのバッチ予測
  • 予測のプレビュー
  • モデルのデプロイ

 

TS-7. アドバンストトピック

このセクションでは時系列モデリングに関する補足情報やチップスについて解説します。

  • 時系列モデリングの要件
  • 特徴量ごとに特徴量派生ウィンドウが異なる場合のデータセット
  • 高度な時系列設定
    • 時系列パーティショニング
    • その他の系列から計算された特徴量と階層モデリング
    • その他の高度な時系列設定
  • リポジトリからのブループリント実行
  • APIを利用した操作

 

次のステップ

時系列モデリング全体のおおまかな流れを理解したら次は実ビジネスの時系列問題にDataRobotで取り組んでみましょう。追加の質問がある場合は、DataRobotコミュニティでディスカッションや関連する学習記事への返信としてご自由にお尋ねください。

バージョン履歴
最終更新日:
‎06-29-2020 05:15 PM
更新者: