カタログ販売の予測 (時系列)

カタログ会社は、過去 10 年間の販売データに基づく紳士服ラインの月間販売の予測に関心を示しています。

この例では、catalog_seasfac.sav というデータ・ファイルを参照する catalog_forecast.str というストリームを使用します。これらのファイルは、IBM® SPSS® Modeler インストール済み環境の Demos ディレクトリーにあります。このディレクトリーには、Windows の「スタート」メニューの IBM SPSS Modeler プログラム・グループからアクセスできます。catalog_forecast.str ファイルは、streams ディレクトリー内にあります。

前述の例では、時系列に最適なモデルをエキスパート・モデルに決定させる方法を確認しました。ここでは、モデルを自分で選択する場合に利用できる 2 つの方法 (指数平滑法と ARIMA) について詳細に検討します。

適切なモデルを決定するために、まず時系列をプロットするのは良い考えです。時系列の目視検査は、多くの場合、選択を支援する強力な指針になります。特に、以下の点について自問する必要があります。

系列は全体的なトレンドを示しているか。当てはまる場合、そのトレンドは一定したものに見えるか、それとも時間の経過とともに減衰するように見えるか。
系列は季節性を示しているか。当てはまる場合、季節的変動は時間の経過とともに大きくなっているか、あるいは後続の期間でも一定しているように見えるか。