HANA Demand Forecasting コンポーネントの設定

HANA Demand Forecasting コンポーネントのプロパティを設定できます。

前提条件:

  • サーバ:HANA システムおよび対応するバージョンの Unified Demand Forecast Application Function Library (UDF AFL)。

  • クライアント:インストール済みの Predictive Analytics 2.4+。

設定プロセス:

HANA Demand Forecasting コンポーネントの設定時には、HANA 販売テーブルのスキーマ名、テーブル名、列名に関する情報をマッピングする必要があります。マッピングは、このコンポーネントのプロパティタブが表示されるページの変数セクションで行います。

プロパティタブが表示されるページの残りのセクションの設定、および詳細タブと全般タブが表示されるページの設定を行うこともできます。

コンポーネントを設定するには、次の手順に従います。
  1. Expert Analytics で HANA データソースに接続します。このデータソースが使用する販売テーブルになります。
  2. 予測領域に移動します。
  3. 予測領域のコンポーネントリストで、時系列 - HANA Demand Forecasting の順に選択します。HANA Demand Forecasting コンポーネントをドラッグし、分析エディタにドロップします。または、HANA Demand Forecasting コンポーネントをダブルクリックします。OK をクリックします。
  4. 設定を開くには、HANA Demand Forecasting コンポーネントをダブルクリックします。または、コンポーネントで設定 アイコンをクリックし、コンテキストメニューから設定を選択します。
  5. HANA Demand Forecasting ダイアログボックスのプロパティパネルにある予測のホライゾンセクションを使用すると、予測期間を設定できます。開始日と終了日を設定します。
  6. 変数セクションで、販売テーブルの情報をコンポーネントにマッピングします。次の設定を行います。
    1. 製品 ID:入力テーブルから、製品 ID コードが含まれる文字列のみの列 (最長 60 文字) を選択します。
    2. ロケーション ID:入力テーブルから、ロケーション ID コードが含まれる文字列のみの列 (最長 60 文字) を選択します。
    3. トランザクションタイムスタンプ。入力テーブルからトランザクションタイムスタンプが含まれる列を選択します。列の形式は日付またはタイムスタンプである必要があります。
    4. 販売単位。入力テーブルから、販売単位量が含まれる数値のみの列を選択します。
    5. 収益:入力テーブルから、収益量が含まれる数値のみの列を選択します。
  7. (省略可能) 休日セクションで以下の設定を行います。
    1. スキーマ:入力テーブルのスキーマを選択します。
    2. テーブル:スキーマからテーブルを選択します。
    3. ビュー:スキーマからビューを選択します。
    4. タイムストリーム ID:入力テーブルから、タイムストリーム ID コードが含まれる文字列のみの列 (最長 10 文字) を選択します。
    5. 祝日キー:入力テーブルから、祝日キーが含まれる文字列のみの列 (最長 3 文字) を選択します。
    6. 操作ステータス:入力テーブルから、操作ステータスが含まれる整数のみの列を選択します。
    7. タイムスタンプ:入力テーブルからトランザクションタイムスタンプが含まれる列を選択します。列の形式は日付またはタイムスタンプである必要があります。
  8. (省略可能) ロケーションと休日のマッピングセクションで以下の設定を行います。
    1. スキーマ:ロケーションと休日のマッピングに関する情報が含まれるテーブルを含むスキーマを選択します。
    2. テーブル:スキーマからテーブルを選択します。
    3. ビュー:スキーマからビューを選択します。
    4. ロケーション ID:入力テーブルから、ロケーション ID コードが含まれる文字列のみの列 (最長 60 文字) を選択します。
    5. 休日 ID:入力テーブルから、休日 ID コードが含まれる文字列のみの列 (最長 10 文字) を選択します。
  9. (省略可能) 需要影響要因セクションで以下の設定を行います。
    1. スキーマ:需要影響要因に関する情報が含まれるテーブルを含むスキーマを選択します。
    2. テーブル:スキーマからテーブルを選択します。
    3. ビュー:スキーマからビューを選択します。
    4. 製品 ID:入力テーブルから、製品 ID コードが含まれる数値のみの列を選択します。
    5. ロケーション ID:入力テーブルから、ロケーション ID コードが含まれる数値のみの列を選択します。
    6. DIF タグ:入力テーブルから、需要影響要因 (DIF) タグが含まれる文字列のみの列 (最長 32 文字) を選択します。
    7. DIF 属性:入力テーブルから、需要影響要因 (DIF) 属性が含まれる文字列のみの列 (最長 32 文字) を選択します。
    8. タイムスタンプ開始時点:入力テーブルから、タイムスタンプ開始日が含まれる日付のみの列を選択します。
    9. タイムスタンプ終了時点:入力テーブルから、タイムスタンプ終了日が含まれる日付のみの列を選択します。
    10. DIF 値:入力テーブルから、需要影響要因 (DIF) 値が含まれる数値のみの列を選択します。
  10. (省略可能) 今後の予想価格セクションで以下の設定を行います。
    1. スキーマ:今後の予想価格に関する情報が含まれるテーブルを含むスキーマを選択します。
    2. テーブル:スキーマからテーブルを選択します。
    3. ビュー:スキーマからビューを選択します。
    4. 製品 ID:入力テーブルから、製品 ID コードが含まれる数値のみの列を選択します。
    5. ロケーション ID:入力テーブルから、ロケーション ID コードが含まれる数値のみの列を選択します。
    6. タイムスタンプ開始時点:入力テーブルから、タイムスタンプ開始日が含まれる日付のみの列を選択します。
    7. 価格:入力テーブルから、価格が含まれる数値のみの列を選択します。
  11. (省略可能) 詳細タブのページに移動します。設定パラメータセクションで、以下の設定を行います。
    1. ダンピング要因 (FC_TREND_DAMP):トレンドリグレッサのダンピング要因を定義します。範囲は 0.00000 以上です。
    2. 後退の合計量 (MOD_HDM_NEAR_HOLIDAY_DENSITY):中間日の右側 (POST: left) の合計後退量の比率を設定します。HDM-リグレッサには、SYS:CAL:YR:HDM:PRE:* と SYS:CAL:YR:HDM:POST:* の 2 グループがあることに注意してください。PRE リグレッサは休日前の増加を定義しますが、POST リグレッサは休日後の減少を定義します。範囲は 0.50000 以上 1.00000 未満です。
  12. (省略可能) 時間遅延の影響セクションで、以下の設定を行います。
    1. 監視の重み (MOD_TIME_WEIGHT):本日行った監視に対して、モデリングにおける 1 年前の監視の重みを設定します。この変数で重みを設定することで、すべてのレコードに対してそのタイムスタンプにかかわらず等しい重要性 (つまり重み) を与えるべきかどうか判断できるようになります。たとえば、モデルの作成時にこのパラメータの値を 1 に設定すると、すべてのレコードに対してその記録時刻にかかわらず等しい重要性が与えられます。一方で、このパラメータの値を 1 未満に設定すると、ユーザは、タイムスタンプが新しいレコードに比べて、タイムスタンプが古いレコードほど与える重要性を低くすることができます。範囲は 0.50000 以上 1.00000 未満です。
    2. 重みの下限 (MOD_TIME_WEIGHT_MIN):重みの下限を定義します。範囲は 0.00001 以上 1.00000 以下です。
  13. (省略可能) 在庫切れ検出セクションで、以下の設定を行います。
    1. ゼロ販売期間(MOD_OOSD_MIN_LEN):在庫切れ期間の評価で、販売が連続的にゼロであるとみなす最短期間を設定します。範囲は 1.00000 以上です。
    2. 確率しきい値 (MOD_OOSD_THRSHLD):品目が在庫切れであるかどうかを決定する確率スコアのしきい値を設定します。各品目の確率スコアは、パラメータ MOD_OOSD_MIN_LEN で指定した値より大きな期間に販売がゼロとなるかどうかに基づいて導出されます。範囲は 1.00000 以上です。
  14. (省略可能) 得られた結果に対する季節性ユーザプロモーション、および休日の影響を分解してわかりやすく表示するには、適切な時系列分解チェックボックスをオンにします。結果に対するこれらの要因の影響を考慮しない場合は、該当するチェックボックスをオフにします。
  15. (省略可能) 外れ値検出セクションで、以下の設定を行います。
    1. 外れ値検出の設定:外れ値検出のオンとオフの切り替えを定義します。
    2. 平均からの許容可能な距離 (MOD_OUTLIER_MEAN_FACTOR):許容可能な平均からの距離を決定する外れ値検出係数を定義します。
    3. ゼロ以外の監視数の最少数 (MOD_OUTLIER_STD_DEV_FACTOR):外れ値検出のゼロ以外の監視数の最小数を定義します (通常およびプロモーション、ゼロ充填前にカウント)。
    4. 標準偏差係数 (MOD_OUTLIER_STD_DEV_FACTOR):許容可能な平均からの逸脱数を決定する外れ値検出係数を定義します。
  16. 必要な設定を完了したら、完了をクリックします。
  17. (省略可能) 全般タブのページの基本セクションで、コンポーネントのエイリアス名説明などのプロパティを設定します。
  18. 分析の実行 アイコンをクリックします。
  19. 分析が実行されたら、通知メッセージの OK をクリックします。
  20. 結果タブをクリックして結果を確認します。

結果グリッドの表示:

結果タブのページでは、デフォルトでは結果グリッドが表示されます。グリッドの各列の説明については、結果グリッドを参照してください。

アルゴリズムサマリの表示:

価格弾力性に対する製品とロケーションの組み合わせの振る舞いを示すアルゴリズムの概要を確認するには、概要をクリックします。詳細な説明については、アルゴリズムサマリを参照してください。

グラフの表示

過去のデータと予測範囲の両方についてデータ点を表示するグラフを確認するには、モデル表示をクリックします。グラフを拡大して、任意の部分を分離することができます。たとえば、予測売上の予測値 (グラフの終端に黄色の線で表示されます) を拡大するには、グラフの下にあるスライダコントロールバーの最後の部分を選択します。グラフの焦点が変更され、予測売上が表示されます。

分析のエクスポート:

Demand Forecast 分析を、ストアドプロシージャとしてエクスポートできます。詳細な説明については、ストアドプロシージャとしての分析のエクスポートを参照してください。

HANA Demand Forecast コンポーネントを設定して、将来の売上を予測できるようになりました。