SPSS Modeler ノードリファレンス 3-11 時系列（加工）

# 3-11 時系列ノード[フィールド作成]
<img width="200" alt="107_89時系列.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/25ed5c33-0314-4105-c866-5a96e585ca50.png">


## 1.ノードの目的
1期前、2期前と過去の値をフィールドとして生成します。機械学習モデルで時系列予測を行う場合に利用します。

以下のイメージを実現します。
![スクリーンショット 2022-04-14 14.37.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/81a8c0bd-1e25-48cf-42b9-348608bdf2b6.png)

＊ノードリファレンス5-8[時系列]ノード（Autoモデリング）ではこの加工をモデル内部で行うため不要です。指数平滑やARIMA以外の数値予測モデルで時系列予測する場合に利用します。

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート
以下の[店舗1]の過去８日間のフィールド（列）を作成し予測入力データにします。
＊入力データは[5.参考情報]からダウンロードできます。
![スクリーンショット 2022-04-15 9.15.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3c48c11e-62c8-eca6-5a60-aed5118c30bd.png)

[可変長ファイル]に[時系列]、[テーブル]を接続します。
![スクリーンショット 2022-04-15 9.24.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9666f8d1-20ca-8442-c884-e8282105e64c.png)

[時系列]で次のように編集します。[選択したフィールド]の選択しリストから[店舗1]を選びます(赤枠）。[スパン]を8にします(青枠)。時系列がない場合はundef(NULL値)になるよう設定します（緑枠）。
![スクリーンショット 2022-04-15 9.46.43.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4621766a-4c73-4bf3-4ab7-46a1ca386214.png)

[テーブル]を実行します。8日前までの階差(ラグ)ができました。
![スクリーンショット 2022-04-15 9.52.43.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/85eb62a7-fe07-5123-6dbe-94d76c9e4400.png)

## 4.Tips

#### 過去8日分の階差データと要因を使って数値予測モデルを作成

ストリームを以下のように作成します。
![スクリーンショット 2022-04-15 10.16.36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c5b0a39b-c1b4-a9d0-300a-37b9b94188e8.png)

①の[1次]ノードの設定は以下の通りです。
![スクリーンショット 2022-04-15 10.21.37.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dd456d97-4a84-ff83-3f2c-a0f31aa6830c.png)

実行すると線型モデル②が生成されます。特売や大学の講義（店舗に隣接する大学の長期休講フフラグ）に続いて前日の売上である[店舗1_1]や7日前の[店舗1_7]が予測モデルに貢献しています。

![スクリーンショット 2022-04-15 10.24.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fc9eabe3-3378-a5d0-c889-124109c10ff1.png)

予測の当てはまりを④で視覚的に評価します。
![スクリーンショット 2022-04-15 10.28.53.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f86354ba-d7aa-de40-451a-c2817d15ffef.png)

![スクリーンショット 2022-04-15 10.29.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8528f320-a465-fe64-0ca3-c4b245916324.png)

誤差を定量的に判断するため④と⑤でMAPEを求めます。MAPEの説明は以下の通りです。
![図3_2_18MAPE.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4fc99a4d-3026-eefd-960d-350723816870.jpeg)

④を次のように編集します。
![スクリーンショット 2022-04-15 10.35.08.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/505c88ef-2fb8-f3a0-6159-0f1c7593860a.png)

⑤を次のように編集します。
![スクリーンショット 2022-04-15 10.35.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/443b2768-b9db-544e-178b-a3f5900ff0c3.png)

テーブルを実行するとMAPEは11.5%でした。プラスマイナス11.5%誤差のモデルだと改善の余地がありそうです。
![スクリーンショット 2022-04-15 11.03.22.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/149d16c0-b758-36cb-fcca-5fd9db132334.png)


以下の記事では同じデータをARIMAモデルでMAPEを9％にしています。それよりも改善するには
別の種類のモデルを試すか、ラグをさらに拡張して15にしたり、移動平均など他の特徴量を生成する方法があります。

https://qiita.com/416nishimaki/items/f7842af5af1d6410526d

#### 移動平均を作成する

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-13/


#### 95%予測区間を作成する

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-10/

## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/sales2021causal.csv

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-history-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee