トレンドと季節性

PlanIQ では、一定期間にわたる移動平均として四半期単位および年単位のトレンドが計算されます。トレンド間隔の例:

• 四半期単位のトレンドは過去 91 日間から
• 年単位のトレンドは過去 365 日間から

トレンド分析では、履歴データ ポイントの 50% 以上の値を使用する必要があります。

PlanIQ では季節性が自動的に特定されます。週単位、月単位、年単位のタイムスケールで繰り返しパターンがチェックされます。 

たとえば、1 日単位のトレンドを求める場合、PlanIQ では対象年の毎週水曜日のパフォーマンス データに注目します。 

PlanIQ では履歴データのタイムスケールに基づいて季節性パターンを特定します。各タイプの季節性分析に必要な履歴データの下限は以下の表のとおりです。 

履歴値はプラスになっていますが、季節性の値がマイナスになることもあります。これは、分析の仕組みが次のようになっているためです。

1. トレンドラインが履歴データから差し引かれる
2. 残りの履歴データ ポイントから季節性データが計算されるため、負の季節性ポイントが生成されることがある 

PlanIQ で季節性パターンを特定しない場合、ノイズが混じった出力が返されることがあります。

ヒント: 用意する履歴データの量が多いほど、季節性分析の精度が高くなります。

トレンドと季節性の結果を利用できるようにする方法は以下のとおりです。

1. 以下のライン アイテムをフォーキャスト結果モジュールに追加します。

• PlanIQ_Seasonality_Weekly
• PlanIQ_Seasonality_Bi_weekly
• PlanIQ_Seasonality_Monthly
• PlanIQ_Seasonality_Quarterly
• PlanIQ_Seasonality_Yearly
• PlanIQ_Trend_Quarterly
• PlanIQ_Trend_Yearly

1. 「インポート アクションの作成」セクション (ステージ 2: エクスポート アクションとインポート アクションの作成) に記載されているトレンドと季節性の手順に従ってください。関連するフォーキャスト アクションの実行に成功すると、結果にアクセスできるようになります。

値自体には意味がないため、トレンドと季節性の結果は視覚化を通じた分析専用となっています。結果は履歴データとともにチャート内で視覚化する必要があります。 解釈しやすいように、二つ目の軸を使用することをおすすめします。

こちらの動画では、トレンドと季節性のチャートを作成する方法について紹介しています。