52週の予測値を曜日重みで日毎に割り戻す（予測値の按分）

1.想定される利用目的

・来店客数や呼量を週次で予測し、日毎に按分（週のトレンドと曜日重みが安定している場合など）
・エリアでSKU発注量を予測して実績重みで按分（ストア単位でバラつく場合など）

a.入力するデータは以下の通りです。

b.[バランス]ノードを編集します。不均衡データを補正する目的で利用されますが、この設定で単純増幅が可能です。

[プレビュー]します。52レコードを7倍に複製しました。

c.[フィールド作成]ノードを編集します。[派生]モードを[カウント]にしてカウントアップするための条件を記述します。[@￰OFFSET（開始日,1)]は開始日の1行上を参照する関数です。開始日が1行上と一致するとカウントアップして、異なったらリセットします。

式ビルダーのライブラリから@￰関数を探すと簡単に入力できます。

[プレビュー]します。1が日曜日を、7が土曜日を意味します。

曜日のラベルをつける場合には以下を参考にしてください。

d.[フィールド作成]ノードを編集します。週の開始日に整数の曜日を利用して該当する日付を作成しています。

ある日付のN日先の日付を作る方法は以下を参考にしてください。

e.[フィールド作成]ノードを編集します。土曜日か日曜日の場合には値を0.25倍しそれ以外の平日は0.1倍しています。

ひとつ上位の粒度で予測して按分する方法は、モデル作成の煩雑さを抑えて安定的に精度確保ができる方法です。ただし相応のボリューム（今回のサンプルでは値）や要因データが期待できる場合には本来の粒度でトライするべきです。