SPSS Modeler ノードリファレンス 5-8 時系列(時系列Autoモデリング)

# 5-8 時系列[モデル作成タブ]
<img width="200" alt="107_89時系列" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b860837a-0628-5cef-58d6-85f903c110a7.png">

## 1.ノードの目的
統計アルゴリズムを使って過去の時系列トレンド（実績値）をモデル化し将来の予測値を求めます。ARIMAや指数平滑を手動でモデリングできますが、Autoモデリングが便利です。
![トレンド.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/39b3ca87-60cd-9520-9928-342e94886e50.png)

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート

コンビニ3店舗の清涼飲料の販売数データです。販売数に影響する3種類の天候データ（連続値）と近隣の大学開講有無と特売有無が含まれています。1月1日から11月22日までが実績。11月23日から7日間は将来のため、販売数はヌル値で予報や予定のみ記録されています。
＊サンプルデータ（CSV）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 2022-03-22 13.28.56.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/17803c5d-35fd-654e-1875-4fa00da8b8d8.png)


[可変長ファイル]から[時系列]に接続します。
![スクリーンショット 2022-03-22 13.26.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d0674bdf-2264-c833-947b-beac76cef9c3.png)


[可変長ファイル]で[データ型]タブを開きます。[大学講義]と[特売]はの尺度を[フラグ]にして[値の読み込み]ボタン（赤枠）を押してデータ型を確定させます。[データ型]ノードを用いても結構です。[日付]（青枠）がカレンダーのアイコンになってストレージが[日付]になっていることを確認します。
![スクリーンショット 2022-03-22 13.29.33.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5c8533fc-5803-4337-406f-e57738f06a23.png)

#### [文字列]を[日付]に変換したい場合
[2021-01-01]や[20210101]は可変長ファイルが自動的に日付と認識しますが、別の読み込みで日付にしたい場合は[置換]ノードで to_date(変数) を使い変換します。

https://qiita.com/Makimaki2020/items/72e3b774039327fa4ac4


[時系列]ノードは以下のように編集します。
![スクリーンショット 2022-03-22 13.49.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/373ca5f9-c125-5d9a-d48d-6c8e97f62b71.png)

[データ指定]タブは[日付]を選択して、時間の単位を[日]に指定します。
![スクリーンショット 2022-03-22 13.49.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0d8d83da-33f9-dbce-e526-19f14b931fc4.png)

ARIMAモデルのパラメータや指数平滑のアルゴリズムを選択することもできますが、[エキスパート]モデラーでAutoモデリングします。
![スクリーンショット 2022-03-22 13.50.44.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a60a9932-63bb-8f3e-8a04-f4aa7a470c43.png)

最後の７レコード（行）は未来（計画）なので学習対象から外します。
![スクリーンショット 2022-03-22 13.50.06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0568b003-0bfa-f9e6-71e8-85cd441e937e.png)

[時系列]ノードを実行して、生成されたナゲットに[テーブル]を接続します。
![スクリーンショット 2022-03-22 14.01.03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c77cbc85-6eda-0db3-1151-01341e4ee7cb.png)

[テーブル]を実行します。３つの店舗に対して予測と上限・下限の３つのフィールドが追加されています。
![スクリーンショット 2022-03-22 14.17.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0af82481-b63a-a84f-2a84-4e7d9962a170.png)

ナゲットをダブルクリックするとモデル結果が表示されます。店舗１は[ARIMA]が採用され、MAPEは9.2%でした。プラスマイナス9%の誤算をもつと判断できます。
![スクリーンショット 2022-03-22 14.14.06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/cbc85c3e-c1e6-5662-5476-a07ae8826f95.png)

## 4.Tips

### [時系列グラフ]で結果を確認する

![スクリーンショット 2022-03-22 14.23.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6fb65f27-7b0f-d1f0-c7f3-bd534aad6ed9.png)

![スクリーンショット 2022-03-22 14.23.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d2aaa4a3-31ce-85df-762b-db5e4e7286e4.png)

![スクリーンショット 2022-03-22 14.25.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a020ca1c-a0e5-8a0e-f719-0121ceb20928.png)

領域の条件抽出（フォーカス）は以下で解説してます。

https://qiita.com/416nishimaki/items/c5cc0c087b464fe162e5


### 95%予測上限と下限を自分で作る

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

### [時系列]ノードを取り上げた記事

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-14/

## 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=models-time-series-node

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

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