フォーキャスト モデルではデータ コレクションのデータを使用してトレーニングされたアルゴリズムを適用します。
モデルの作成
フォーキャスト モデルを作成する手順は次のとおりです。
- Forecaster で [Forecast models] → [New forecast model] を選択します。
- フォーキャスト モデル名を入力します。
- ドロップダウンからデータ コレクションを選択します。
- ドロップダウンからアルゴリズムを選択します。
お使いのアルゴリズムによってフォーキャスト モデルがトレーニングされます。使用可能なアルゴリズムのリストは選択したデータ コレクションによって異なります。詳細については「アルゴリズム」を参照してください。 - フォーキャストの長さを設定します。
[Forecast horizon] の下にあります。 - [How many intervals] ドロップダウンから選択します。
- 時間間隔はデータ コレクションの頻度と連動しています。
- フォーキャスト対象期間の上限は、データ コレクション プロパティと選択したアルゴリズムの両方によって決まります。
その後、残りのモデル設定を確定できます。
追加設定
他の設定を調整する方法は以下のとおりです。
- [Additional settings] の下で以下を選択します (省略可)。
- アルゴリズムが Ensemble の場合は [Optimization metric] を選択します。デフォルトの指標は MASE です。
- [Country-specific holiday calendar] ドロップダウンから国を選択します。この設定により、フォーキャスト モデルの学習に関連する時系列が追加されます。
- 国別の休日データは、データ コレクションのデータが一つの国のものである場合に有用です。
- 各国の休日カレンダーを使用するには、適用されているアルゴリズムで関連データがサポートされていることを確認する必要があります。
- 次のフィールドをマッピングします。
- ワークスペース
- モデル
- モジュール
- アイテム ID リスト
- 時間ディメンション
- フォーキャスト (フォーキャスト バージョン) リスト
- フォーキャスト リスト アイテム
- [Write backtest results to Anaplan] スイッチをオンにします (省略可)。
詳細については「バックテスト」を参照してください。 - [Create] を選択します。
[Forecast models] ページでステータスを確認できます。
次のステップ
将来のフォーキャスト結果を生成するには、「ステップ 4: フォーキャスト アクション」に進みます。
必要に応じて、フォーキャスト アクションを作成して実行する前にフォーキャスト モデルを評価できます。評価する手順は以下のとおりです。
- インスペクター パネル タブ (右側) の指標を評価します。
- バックテスト データを確認し、フォーキャストと実績を比較します。
ヒント:続行する前に、データ コレクション用に生成されたインサイトを確認してください。