予測モデルの予測の比較 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

このレッスンのこれまでの手順では、次の 3 つのモデルを作成しました。

• 個々のモデルと地域のデータのみに基づく地域とモデルの組み合わせごとの予測

• 集計データに基づく全世界におけるすべてのモデルの予測

• 集計モデルに基づく北米地域の M200 モデルの予測

この最後の作業では、各モデルの予測を比較して、汎用モデルの使用が結果に与える影響を確認します。

予測結果の比較

元のマイニング モデルの結果を分析したところ、特定の地域とモデル ラインの間に大きな差が見られました。M200 モデルの傾向線が特に高い一方で、T1000 モデルの傾向線は低くて比較的平坦でした。

すべての予測を含むグラフを作成するには、複数のデータ系列のグラフを作成して管理するためのより高度なツールを備えた Microsoft Excel に結果および元のデータをエクスポートします。次の図は、M200 製品モデルのみの傾向線を示し、最初のマイニング モデルを使用した予測と集計マイニング モデルを使用した予測を比較しています。

前のグラフから、個々のデータ系列の変動を最小限に抑えると同時に、集計マイニング モデルによって全体的な傾向が保持されていることがわかります。次の表に、グラフの作成に使用されたデータ系列の一部を比較のために示します。

系列とマイニング モデル	7/25/2008	8/25/2008	9/25/2008	10/25/2008	11/25/2008
M200 Europe — 集計	143	126	115	119	94
M200 Europe — 特定	121	142	152	149	154
M200 North America — 集計	208	150	149	151	172
M200 North America — 特定	163	178	156	173	203
M200 Pacific — 集計	89	80	71	77	57
M200 Pacific — 特定	46	44	42	42	38
T1000 Europe — 集計	65	51	54	53	48
T1000 Europe — 特定	42	41	43	42	43
T1000 North America — 集計	103	84	79	85	68
T1000 North America — 特定	82	78	78	83	83
T1000 Pacific — 集計	68	52	48	56	44
T1000 Pacific — 特定	38	39	37	38	36

結論

予測に使用できる時系列モデル、および別のデータ系列に適用できる汎用モデルを作成する方法について学習しました。

関連項目

概念

中級者向けデータ マイニング チュートリアル (Analysis Services - データ マイニング)