この文章は Salesforce 機械翻訳システムを使用して翻訳されました。詳細はこちらをご参照ください。

arimax Show Parameters クエリツール

showParams パラメーターは、クエリ開発者ツールとして提供されています。これにより、arimax クエリを実行し、モデルのパラメーターとベイズ情報量基準 (BIC) を確認して、データをより深く理解し、クエリ効率を改善できます。

showParams を指定して arimax クエリを実行する場合、arimax ステートメントの後のステートメントは許可されません。開発中にクエリを分割すると、テストが容易になります。

クエリ結果は照会されたデータではなく、モデルのパラメーターとベイズ情報量基準 (BIC) 値を示すデバッグ情報です。最終クエリでは、BIC が最も低い結果を使用します。

説明

有効な値は、top と multi です。

top を指定すると、各パーティションと各販売予測基準の最終 Arimax モデルと BIC が返されます。たとえば、showParams="top" の結果は次のようになります。

基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Revenue (収益)	(1,1,1)	(1,2,0,4)	123.45

multi を指定すると、各パーティションと各販売予測基準の上位 3 つの Arimax モデルと BIC が返されます。BIC スコアが低いほど、モデルの適合性が高いことを示します。たとえば、showParams="multi" の結果は次のようになります。

基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Revenue (収益)	(2,1,1)	(1,1,0,4)	100.248204
Revenue (収益)	(2,1,1)	(2,0,1,12)	107.434348
Revenue (収益)	(2,1,1)	(0,1,2,4)	112.206876

arimaxOrder と seasonalOrder の両方がクエリで定義されている場合、指定された Arimax モデルと BIC のみが返されます。

より正確な予測と高いクエリパフォーマンスを得るため、常に dateCols パラメーターを使用して dateType を指定することをお勧めします。dateType を省略すると、クエリの実行時間が長くなります。

警告

構文 - パーティションなし

パーティションを使用しない show parameters クエリの構文例。

1 つの販売予測基準、showParams="top"

このクエリでは、showParams="top" と 1 つの販売予測基準を使用します。結果は、最も低い BIC 値を返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), showParams="top");

クエリ結果は次のようになります。

基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	459.50558

1 つの販売予測基準、showParams="Multi"

このクエリでは、showParams="Multi" と 1 つの販売予測基準を使用します。結果は、BIC が最も低い上位 3 つのパラメーターの組み合わせを返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), showParams="multi");

クエリ結果は次のようになります。

基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	459.50558
Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	478.15679
Revenue (収益)	(2,1,0)	(0,1,1,3)	512.45935

複数の販売予測基準、showParams="top"

このクエリでは、showParams="top" と複数の販売予測基準を使用します。結果は、各基準で最も低い BIC 値を返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue, ShippingCost as fShippingCost
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), showParams="top");

クエリ結果は次のようになります。

基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	459.50558
Shipping Cost (送料)	(2,0,1)	(0,1,1,3)	1017.855

複数の販売予測基準、showParams="Multi"

このクエリでは、showParams="Multi" と複数の販売予測基準を使用します。結果は、各基準で BIC が最も低い上位 3 つのパラメーターの組み合わせを返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue, ShippingCost as fShippingCost
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), showParams="multi");

クエリ結果は次のようになります。

基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	459.50558
Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	478.15679
Revenue (収益)	(2,1,0)	(0,1,1,3)	512.45935
Shipping Cost (送料)	(2,0,1)	(0,1,1,3)	1017.855
Shipping Cost (送料)	(2,0,0)	(0,1,1,3)	1025.45699
Shipping Cost (送料)	(2,0,2)	(0,1,1,3)	1131.45972

構文 - パーティションあり

パーティションを使用した show parameters クエリの構文例。

1 つの販売予測基準、showParams="top"

このクエリでは、showParams="top"、1 つの販売予測基準、および partition を使用します。結果は、各パーティションの基準で最も低い BIC 値を返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), partition='Region', showParams="top");

クエリ結果は次のようになります。

パーティション	基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
AMER	Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	53.78475
APAC	Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	56.0938
EU	Revenue (収益)	(2,1,2)	(0,1,1,3)	58.3398

1 つの販売予測基準、showParams="Multi"

このクエリでは、showParams="top"、1 つの販売予測基準、および partition を使用します。結果は、各パーティションの基準で BIC 値が最も低い上位 3 つのパラメーターの組み合わせを返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), partition='Region', showParams="multi");

クエリ結果は次のようになります。

パーティション	基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
AMER	Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	53.78475
AMER	Revenue (収益)	(1,1,1)	(0,1,1,3)	57.15645
AMER	Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	62.14569
APAC	Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	56.0938
APAC	Revenue (収益)	(0,1,1)	(0,1,1,3)	57.19587
APAC	Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	58.45987
EU	Revenue (収益)	(2,1,2)	(0,1,1,3)	58.3398
EU	Revenue (収益)	(1,1,1)	(0,1,1,3)	64.01597
EU	Revenue (収益)	(2,1,0)	(0,1,1,3)	71.48946

複数の販売予測基準、showParams="top"

このクエリでは、showParams="top"、複数の販売予測基準、および partition を使用します。結果は、各パーティションの各基準で最も低い BIC 値を返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue, ShippingCost as fShippingCost
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), partition='Region', showParams="top");

クエリ結果は次のようになります。

パーティション	基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
AMER	Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	53.78475
AMER	Shipping Cost (送料)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	122.04503
APAC	Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	56.0938
APAC	Shipping Cost (送料)	(2,1,0)	(0,1,1,3)	138.1605
EU	Revenue (収益)	(2,1,2)	(0,1,1,3)	58.3398
EU	Shipping Cost (送料)	(2,1,1)	(0,1,1,3)	130.74353

複数の販売予測基準、showParams="Multi"

このクエリでは、showParams="multi"、複数の販売予測基準、および partition を使用します。結果は、各パーティションの各基準で BIC 値が最も低い上位 3 つのパラメーターの組み合わせを返します。

1q = arimax q generate Revenue as fRevenue, ShippingCost as fShippingCost
2with (length=10, order='ldx', predictionInterval=[80,95],
3seasonalOrder=(0,1,1,3), partition='Region', showParams="multi");

クエリ結果は次のようになります。

パーティション	基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
AMER	Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	53.78475
AMER	Revenue (収益)	(1,1,1)	(0,1,1,3)	57.15645
AMER	Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	62.14569
AMER	Shipping Cost (送料)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	122.04503
AMER	Shipping Cost (送料)	(2,0,1)	(0,1,1,3)	127.48979
AMER	Shipping Cost (送料)	(0,1,1)	(0,1,1,3)	139.48975
APAC	Revenue (収益)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	56.0938
APAC	Revenue (収益)	(0,1,1)	(0,1,1,3)	57.19587
APAC	Revenue (収益)	(1,1,0)	(0,1,1,3)	58.459878
APAC	Shipping Cost (送料)	(2,1,0)	(0,1,1,3)	138.1605
APAC	Shipping Cost (送料)	(1,1,1)	(0,1,1,3)	141.1567
APAC	Shipping Cost (送料)	(0,1,0)	(0,1,1,3)	143.15756
EU	Revenue (収益)	(2,1,2)	(0,1,1,3)	58.3398
EU	Revenue (収益)	(1,1,1)	(0,1,1,3)	64.01597
EU	Revenue (収益)	(2,1,0)	(0,1,1,3)	71.48946
EU	Shipping Cost (送料)	(2,1,1)	(0,1,1,3)	130.74353
EU	Shipping Cost (送料)	(1,0,1)	(0,1,1,3)	137.1567
EU	Shipping Cost (送料)	(0,1,2)	(0,1,1,3)	146.49865

季節性のない Show Parameters を使用して BIC 値をモデル化

データを理解するには、seasonalOrder なしで showParams="multi" を使用して arimax クエリを実行します。

1q = load "em/coffee";
2q = filter q by Type in ["Hot Coffee", "Bulk Coffee"];
3q = group q by ('ClosedDate_Year', 'ClosedDate_Quarter', "Type");
4q = foreach q generate 'ClosedDate_Year', 'ClosedDate_Quarter', 'Type', sum(Weight) as sum_Weight;
5q = arimax q generate 'sum_Weight' as fSumWeight,
6with (length=4, showParams="multi", partition='Type', ignoreLast=true,
7dateCols=('ClosedDate_Year', 'ClosedDate_Quarter', "Y-Q"), arimaOrder=(2,1,2));"

結果には、各販売予測基準の BIC が最も低い複数の seasonalOrder 値が表示されます。最終クエリに最適な seasonalOrder を選択できます。

パーティション	基準	ArimaOrder	SeasonalOrder	BIC
Cold Coffee (アイスコーヒー)	sum_Weight	(2,1,2)	(2,0,2,4)	207.8193821
Cold Coffee (アイスコーヒー)	sum_Weight	(2,1,2)	(0,1,0,4)	270.4199107
Cold Coffee (アイスコーヒー)	sum_Weight	(2,1,2)	(1,1,0,4)	283.68998334
Hot Coffee (ホットコーヒー)	sum_Weight	(2,1,2)	(0,1,0,4)	329.0235125
Hot Coffee (ホットコーヒー)	sum_Weight	(2,1,2)	(0,1,2,4)	320.3612713
Hot Coffee (ホットコーヒー)	sum_Weight	(2,1,2)	(1,1,0,4)	365.6449188

Analytics SAQL 開発者ガイド

arimax Show Parameters クエリツール

説明

関連項目:

構文 - パーティションなし

1 つの販売予測基準、showParams="top"

1 つの販売予測基準、showParams="Multi"

複数の販売予測基準、showParams="top"

複数の販売予測基準、showParams="Multi"

構文 - パーティションあり

1 つの販売予測基準、showParams="top"

1 つの販売予測基準、showParams="Multi"

複数の販売予測基準、showParams="top"

複数の販売予測基準、showParams="Multi"

季節性のない Show Parameters を使用して BIC 値をモデル化

関連項目: