実績がなく欠損した日付レコードを補間

1.想定される利用目的

・論理在庫の推定
・設備IoTデータの欠損値の処理

a.入力するデータは以下の通りです。休日のデータが欠けていてこのままでは時系列モデリングにかけられません。

b.モデルを作成するために必要な期間の日付マスタを準備します。

c.[レコード結合]ノードを編集します。[レコード結合方式]は[キー]を選択し[Date]で[完全外部結合]します。

[プレビュー]します。あとはNULLを処理します。

c.[置換]ノードを編集します。売上がNULLの場合には[0]にします。

d.[置換]ノードを編集します。すでに存在する曜日を活かしても良いのですがここでは作り直すため[置換え条件]を[常時]にします。

曜日の求め方は以下の記事で詳しく説明しています。

e.[データ型]ノードを編集します。後続fのために曜日を数値から名義型に変更して[値の読み込み]ボタンを押し確定します。

f.[データ分類]ノードを編集します。

[プレビュー]します。

売上列をNULLにしておくと、週次で要約して割り戻すなどの後続処理で不整合が起きるため[0]にします。

トレンド予測モデルを作る場合には日付の欠落が原因でうまくモデルが作れない場合がありますが、一方で実績がない日付を含んだ間欠需要を予測するには事前に工夫しないとマイナスの予測をするので注意します。