皆さんこんにちは。
その１では、Oracle Analytics Cloud にあらかじめ搭載されている３つのモデルの結果の違いについて画面ショットで見ていきました。
今回はもう少し掘り下げて、見ていきたいと思います。
Oracle Analytics Cloud についている予測のモデルはいったいどんなもの？
季節性ARIMA/ARIMA/ETSと予測に種類があるようだけれどこれはいったい？
と疑問符がついている方がいると思います。それぞれ、モデルの違いについて検索してみると
ARIMAは、自己回帰和分移動平均モデルの略
ETSは、指数トリプルスムージングの略
既に何語を話しているのかわからない。。。もうくじけそうです。
回帰？聞いたことある。自己？和分？移動平均はなんとなくわかる。
指数トリプルスムージング？何言ってるの？
はっきり言って、機械学習のモデルの検索をすると、めちゃくちゃ難しく解説してある情報は検索するとたくさん出てきます。読み方を忘れたような数式もたくさん専門用語で開設されています。
大学で勉強した人は分かるのでしょうが、サイトを読んでも一行ごとに理解不能な言葉が出てきます。
そこで、一つ一つ紐解いていきましょう。
早速、一行目の回帰分析でつまづきました。
回帰分析は、Excelなどでもできますが、求めたい要素の値に対し、他の要素がどの程度影響を与えているかを分析する手法です。売上の予測など、様々な場面で活用されます。
分かったような、分からないようなと思ったので色々検索すると埼玉県のホームページにとてもわかりやすいサンプルが掲載されていました。
求めたい要素：体重
他の要素：身長
というように身長がどの程度体重に影響を与えているかを解析する手法ということですね。
出典：埼玉県のホームページ
https://www.pref.saitama.lg.jp/a0206/toukeifaq/q7-1.html
少し長くなってきたので今回はこの辺りで終了します。もう少し頑張りましょう！