Spotfire® ユーザー ガイド

予測モデリング

Spotfire は、回帰モデリングまたは分類モデリングを使用して予測モデルを分析に組み込むためのツールを提供します。

注: 予測モデリング ツールは、インストール済みクライアントを使用して適用する必要があります。
注: 予測モデリング ツールは、Spotfire Enterprise Runtime for R (別名 TERR) に基づくデータ関数を使用して計算を実行します。ツールを使用できるようにするには、Spotfire 環境が TERR データ関数をサポートしている必要があります。詳細については、「スクリプトとデータ関数の使用」を参照してください。
  • 回帰モデリングは、利益や経費などの数値予測を作成する場合に役立ちます。
  • 分類モデルは、主として、2 つのノードやクラスに対する予測を作成する場合に役立ちます (たとえば、ビジネス取引が不正か正当かなど)。
予測モデリングには次の 3 つのタスクがあります。
  • モデルの適合。
  • モデルの評価。
  • モデルによる予測。

モデルを適合するには、[回帰モデリング] または [分類モデリング] ダイアログで、モデルのオプションを選択して [OK] をクリックします。Spotfire Enterprise Runtime for R はモデルを作成して、それを分析に返します。各モデルは、詳細な分析に使用できる多数の新規データテーブルを作成します。

モデル ページが作成され (モデル ページ を参照)、モデルが 分析モデル パネル に追加されます。分析に複数のモデルを含めてから、新しいデータを使ってすべてのモデルを反復させ、評価することができます。

評価の完了後は、任意に、モデルから予測することができます。分析にモデルを含めるときに、そのモデルを使用して予測カラムをデータテーブルに挿入すると、他のユーザーと結果を共有することができます。

注: データ型 Currency のカラムは Real に変換されます。結果として、モデリングでの精度が欠けてしまう可能性があります。