SPSS Statistics 追加モジュール
IBM SPSS
Forecasting
売上や件数の将来値を、季節の動きも含めて予測する
月次の売上、日ごとの来客数、年ごとの患者数。過去の推移から傾向と季節の動きを読み取り、将来の値と予測の幅を求めます。モデルの選択は、エキスパートモデラーに任せることもできます。
- エキスパートモデラー
- ARIMA
- 指数平滑法（Holt・Winters）
- 季節分解
要約
IBM SPSS Forecasting とは、SPSS Statistics Base に追加して、ARIMA、指数平滑法、エキスパートモデラーなどの時系列予測を使えるようにするモジュールです。
- 使う場面：売上・需要・来客数の予測、季節の動きの把握、計画づくり
- 主な手法：エキスパートモデラー、ARIMA、指数平滑法、季節分解、スペクトル分析、時間的因果モデル
- 入手方法：Base への追加、各エディションへの同梱（構成はお見積り時にご案内）
30秒診断：Forecasting は必要？
ご自身の研究・業務に照らして、次の3問を確かめてください。
毎月・毎週の数値を、先まで予測したいですか？
例：売上、需要、来客数、問い合わせ件数
はい時系列モデルで、将来の値と予測の幅を求めます。
季節やくり返しの動きがありますか？
例：年末に増える、夏に減る、週末に増える
はい季節性を扱う Winters 法や季節 ARIMA を使います。
使うモデルを選びたいですか？
例：複数の商品の系列をまとめて予測したい
はいエキスパートモデラーが系列ごとに適したモデルを選びます。
1つでも「はい」なら、Forecasting の追加をおすすめします。推移のグラフを描き、直線の傾向を回帰で確かめる段階なら、Base で分析できます。
分析の流れ：月次売上を12か月先まで予測した例
小売の月次売上を例に、モデルの選択から予測値の報告までを示します。数値は説明用の架空データです。
- データを用意する36か月分の月次売上を、1行1か月で入力します。「データ → 日付と時刻の定義」で、年と月を設定します。
- モデルを作る「分析 → 予測 → 従来のモデルを作成」で、従属変数に売上、方法にエキスパートモデラーを指定し、予測期間を12か月にします。
- 結果を読むWinters の加法モデルが選ばれ、MAPE は 4.8%、Ljung–Box の Q 統計量の有意確率は .41 で、残差は白色雑音とみなせます。
- 計画に使う12か月分の予測値と95%予測区間を仕入れ計画に使い、毎月実績を加えてモデルを更新します。
Base と Forecasting の分担
推移のグラフや直線の傾向の確認は Base で行えます。時系列の構造を使った予測は Forecasting です。
| やりたいこと | 使う手法 | 収録先 |
|---|---|---|
| 推移をグラフで確かめる | 折れ線グラフ | Base |
| 時間に対する直線の傾向を調べる | 線形回帰 | Base |
| 適したモデルを自動で選んで予測する | エキスパートモデラー | Forecasting |
| 自己相関を考慮して予測する | ARIMA・季節 ARIMA | Forecasting |
| 傾向と季節の動きを平滑化して予測する | 指数平滑法（Holt・Winters） | Forecasting |
| 系列を傾向・季節・不規則に分ける | 季節分解 | Forecasting |
| ほかの系列の影響を含めて予測する | 外生変数を含むモデル・時間的因果モデル | Forecasting |
搭載している主な手法
ARIMA
ARIMA
自己回帰・差分・移動平均の次数を指定するモデルです。季節の成分や外生変数も加えられます。
指数平滑法
Simple・Holt・Winters
直近の値を重く扱う予測で、傾向と季節性の有無に合わせて方法を選びます。
季節分解・スペクトル分析
Seasonal Decomposition
系列を傾向・季節・不規則の成分に分け、周期の強さを確かめます。
組み合わせの例
予測を業務に組み込むときの組み合わせです。
大量の系列や機械学習の手法を使うなら
Forecasting＋IBM SPSS Modeler
多数の商品・店舗の系列を自動で予測し、業務システムに組み込む場合は Modeler を使います。
Base・関連製品との関係
| 製品・モジュール | 主な役割 | Forecasting との関係 |
|---|---|---|
| SPSS Statistics Base | グラフ、記述統計、線形回帰 | Forecasting を使うための前提です。Base に追加して使います。 |
| IBM SPSS Modeler | データマイニング・予測モデリング | 大量の系列の予測や、機械学習の手法を使う場合の専用製品です。 |
検討の進め方
よくあるご質問
時系列分析の経験がなくても使えますか？
どのくらいの期間のデータが必要ですか？
予測の精度はどう評価しますか？
アカデミック版とビジネス版で機能は違いますか？
予測に合う構成をご提案します
予測したい系列と期間を伺い、Forecasting を含む過不足のない構成とお見積りをまとめます。
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