Oracle Analyticsを使えば、わずか数クリックで機械学習による販売実績の予測を行うことができます。(2021/07/31)

https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/forecast-your-sales-results-with-machine-learning-in-just-a-few-clicks-with-oracle-analytics

投稿者： Rachel Lam | Principal Technology Cloud Consultant

今日、多くの企業では、財務や販売のビジネス・ユーザーが、次の季節のビジネス・フォーキャストを提供することに依存しています。過去数四半期、あるいは過去数年間の履歴データがあるかもしれません。予測は予測分析の一部です。予測分析は、機械学習、モデリング、人工知能などの多くの技術に基づいて、将来の未知の事象について推定するために使用されます。過去のデータや取引データから見出されるパターンを利用して、リスクや機会を特定することができます。予測分析は、今日のビジネスが意思決定を行い、積極的に行動し、先のことを計画するのに役立ちます。

Oracle Analyticsを使用すると、数回のクリックで予測結果を得ることができます。

サンプルデータ

以下のサンプルデータでは、過去4年間収集した日々の売上記録、合計9,500件のレコードがあります。データ準備では、データ値を調べて理解することができます。

方法1：可視化

可視化に月と売上を追加することで、月別の売上統計が作成できます。ご覧の通り、過去4年間の販売実績は変動しています。

右クリックで、過去の販売データをもとに販売実績を予測するフォーキャスト機能を追加することができます。

売上高の予測結果は、95%の予測区間に基づく可能な値を示す青い影がついた部分に、今後3ヶ月間の売上高が生成されます。異なる予測アルゴリズムを選択することで、結果を調整することができます。

Oracle Analyticsでは、以下の時系列予測アルゴリズムがすぐに利用可能です。

•     自己回帰統合移動平均（ARIMA）。このデフォルト設定は、過去のデータが未来を説明し予測するための信頼できるベースであることを前提としています。
•     季節性ARIMA: 時系列で繰り返される規則的な変化パターンを発見した場合、季節性ARIMAを選択します。
•     指数トリプルスムージング（ETS）。このオプションは、時系列データの分析でよく使用されます。

また、期間数や予測間隔など、ビジネス結果に適用される様々なオプションを変更することができます。

方法2：データフロー

Oracle Analyticsのデータフローを利用して売上予測を行うことも可能です。データフローとは、データを整理・統合するための一連のステップのことです。例えば、データをフィルタリングし、必要な列を選択することができる。上級者向けには、一連のデータ関数で列を変換することもできる。データフローの詳細については、ドキュメントを参照してください。

同じサンプルデータを使って、時系列予測を行うステップのあるデータフローを作成することができます。予測結果を定義するために、より多くのパラメータを利用することができます。この例では、データは日次取引レベルです。そこで、今後90日間の売上予測を作成するように期間を設定しました。ここでも予測アルゴリズムは季節性ARIMA、ARIMA、ETSのいずれかを選択できます。

最後に、結果を保存するための別のステップを追加します。データフローを実行すると、予測結果が新しいデータセットとして保存され、可視化プロジェクトでプレビューすることができます。

デモのように、データフローから生成されたより詳細な売上予測を見ることができ、そこから月次の売上予測を作成することができます。

まとめ

Oracle Analyticsを使えば、機械学習による予測は複雑ではありません。収集したデータの準備ができたら、これらのアプローチを試して、あなたのビジネスの予測を実行してみてください。詳しくは、Oracle Analytics Cloudをご覧ください。