未来の値を列に展開する(SPSS Modeler データ加工逆引き4-17)

# 未来の値を列に展開（オフセットと時系列加工ノード）

![スクリーンショット 2022-10-28 22.02.11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/aa1230ca-43de-4e79-473f-b81bfe1e940a.png)
逆引き4-4[過去の値を列に展開する]の逆の操作です。

## 1.想定される利用目的

・需要予測モデルのための目的変数作成（ニューラルの複数列同時予測）

## 2.サンプルストリームのダウンロード

https://github.com/yoichiro0903n/blue/blob/main/offset_minus.str?raw=true

## 3.サンプルストリームの説明

![スクリーンショット 2022-10-28 22.03.18.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c103cc80-6ab3-407d-65ae-8cb64ff2b7e0.png)

a.入力するデータは以下の通りです。[PV]の明日から3日後までの値を新しいフィールドとして作成します。
![スクリーンショット 2022-06-29 8.09.59.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/733335e6-adae-01a0-4022-2521c3ead0f2.png)

b.[フィールド作成]ノードを編集します。列方向に参照するオフセット関数を利用します。[@&#xFFF0;OFFSET(フィールド,-1)]でフィールドの値の1行下を参照します。-1を1にすると1行上を参照（逆引き4-4）。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.05.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/11ec4a8d-a67c-7f39-41b4-72014b4636a1.png)

式ビルダーのライブラリから@&#xFFF0;関数を探すと簡単に入力できます。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.06.40.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b47ea4bf-3321-b0d3-cab4-bad6d0913071.png)

[プレビュー]します。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.07.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/35d3e474-d2bd-39af-7463-dec034e765aa.png)

c.同じ要領で2日後を作ります。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.07.37.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d8c37466-543f-39a9-cdaa-2c939275b4f6.png)

d.3日後も同様に記述します。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.08.05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b654ef8d-4411-f146-5edc-306af4b18585.png)

[プレビュー]します。完成しました。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.08.54.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b26245e6-e8bf-146c-1009-fb8c5cb7dc51.png)

#### [時系列]ノードを利用して同時にN日分のオフセットフィールドを作る

e.[ソート]ノードを編集し時系列を反転させます。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.09.36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5ff62528-3e87-f253-6233-62ff72eaca12.png)

f.[時系列]ノードを編集します。スパンを7にして7日分一度に作成します。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.10.02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dc0a6809-5233-31f3-0ce7-b143cfe32462.png)

[プレビュー]します。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.10.36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fa526d85-12b0-a059-672d-c871335dc2f4.png)

g.[ソート]ノードを編集し時系列を元に戻します。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.11.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a23bb649-a329-99bc-7b27-97b61eccbd5a.png)

[テーブル]を実行します。7日分が完成しました。
![スクリーンショット 2022-10-28 22.11.38.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/472e1454-e3bd-31d5-59c7-358899689174.png)

#### 注意点

ニューラルなどを使った特殊なトレンド予測をする場合に[時系列]ノードで将来の値を列に展開する場合に使用します。必ずしも一般的な加工ではありません。

## 4.参考情報

#### オフセット関数を解説した記事

https://qiita.com/kawada2017/items/41e8847b280f35fa9aa4

https://qiita.com/kawada2017/items/1385a5d4a83154792c12

#### 時系列ノード（加工）と機械学習のトレンド予測モデル作成手続き

https://qiita.com/416nishimaki/items/b47d6584ac08f06ab4fa

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

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

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

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