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移動平均を作成する(SPSS Modeler データ加工逆引き4-3)

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Last updated at Posted at 2022-07-01

N期の移動平均を作成(当該行を含む/含まない移動平均)

スクリーンショット 2022-06-27 17.41.41.png

1.想定される利用目的

・需要予測モデルのための特徴量作成
・不正検知や倒産/解約/ランクアップ予測のための顧客行動の特徴量作成
・異常検知や故障予測のための特徴量作成

2.サンプルストリームのダウンロード

3.サンプルストリームの説明

スクリーンショット 2022-06-27 17.42.03.png

a.入力するデータは以下の通りです。
スクリーンショット 2022-06-27 18.11.31.png

b.[フィールド作成]ノードを編集します。[派生]モードを[条件付き]にして[If]を通し番号の関数[@￰INDEX]が3以上(3レコード以降)にします。[Then]では[@￰MEAN(フィールド)]を利用しています。[Else]に該当する1か2レコード目には欠損値Nullになるように[undef]と入力します。
スクリーンショット 2022-06-27 18.12.15.png

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。
スクリーンショット 2022-06-27 18.16.48.png

[プレビュー]します。3レコード目から計算されています。
スクリーンショット 2022-06-27 18.25.43.png

c.自分の行を含めず前期までの3期移動平均を作成します。異常検知や不正検知では当該レコードを含めると異常具合が見えにくくなるため意図的に前期までの移動平均を利用します。関数は@￰SUMを利用しており自分を含む4レコードの和から自分のレコードを引き算して3で割っています。

スクリーンショット 2022-06-28 10.42.45.png

[プレビュー]します。完成しました。
スクリーンショット 2022-06-28 10.45.35.png

オフセットを利用した方法

d.列方向に参照するオフセット関数でbと同じ処理をさせます。[@￰OFFSET(温度,1)]で温度フィールドの1レコード上を参照しますので以下の式で移動平均が得られます。対象レコードがないと欠損値Nullになるためaやbのような条件は不要です。
スクリーンショット 2022-06-28 10.46.38.png

e.同じ要領で当該レコードを含まないバージョンです。
スクリーンショット 2022-06-28 10.46.56.png

注意点

列方向の@￰関数はSQLプッシュバックが効きません。DB側での工夫が必要です。

4.参考情報

移動平均を解説した記事

SPSS Modeler ノードリファレンス目次

SPSS Modeler 逆引きストリーム集(データ加工)

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