超簡単に時系列予測するデータ分析方法は知っておいて損はない

いろいろデータ分析していると、売上予測などしたくなりますよね。で、とても簡単にできる方法があるので、データ分析クラスターは知っておいて損はないんじゃないかと。

Facebookが、比較的簡単に時系列分析ができるオープンソースを公開していて、名前は「Prophet」といいます。

Prophet | Prophet is a forecasting procedure implemented in R and Python. It is fast and provides completely automated forecasts that can be tuned by hand by data scientists and analysts.

PythonとR言語でパッケージが公開されており、誰でも使うことができます。

使い方は先程の公式サイトにコマンドが載っていますが、英語ではとっつきにくいという方はこちらのSlideShareのプレゼンテーションが分かりやすいと思います。ここではR用を貼っておきますが、Pythonバージョンもあります。

時系列分析の難しさは、いろいろ試して思いました。最初に試したのは、こちらの本を読んでから。

ただ、いろんな時系列モデルを知って、誤差を評価したり云々など、専門知識が求めらるし、モデルを構築するまでちょっと大変で、頑張って計算してみたけど思ったような数字が得られなかったということもありました。

奥が深いだけあって、簡単に予測の数字を作るのが難しいんですよね。

 

でも、Prophetはほんの数行でそれっぽく精度が良い時系列予測をしてくれます。デフォルトで使いながら、オプションで予測モデルをチューニングすることもできます。

専門的な知識をそれほど必要せず、PythonかRをちょっとかじったことがある人なら、時系列予測でそれっぽい数字が出ます。それがこのパッケージの特徴です。

 

ビジネスの現場で思うのは、そりゃ精度が高い予測モデルがあれば越したことはありませんが、ベンチマークとなる「それっぽい」数字があるだけでも、組織の取り組み意識が変わったり、新しい改善策が思い浮かんだりします。

実際これを使って、季節性をグラフでちゃんと捉えたり、翌月の売上金額がどの程度かを議論することができた事例もあります。

Prophetで導き出される数字は、ある程度の時系列データがあれば、それなりに出る印象はあります。これを数字として持っておくと、今後の予測を組織内で議論するきっかけとして使うことができるでしょう。

そして何より大きいのは、ほんの数行で予測データを得られることです。

 

要はこういうツールは使い方次第ですし、Prophetはさくっと「それっぽい」予測をしてみる分には非常に使えるんじゃないかと思います。