Excel・CSVから売上や区分を予測する方法
過去データがあっても、予測したい列、予測時点で使える列、評価方法を分けなければ、数字が出ても有用か判断しにくくなります。まず「何を予測するか」と「予測時点で分かっている情報は何か」を整理し、複数モデルと単純な基準モデルを同じ条件で比べます。
予測したい列を1つ決める
最初に「何を予測するか」を1列に決めます。売上のような数値なのか、継続・解約や商品区分のようなラベルなのかを明確にし、結果が分かっている過去データで評価できる形にします。
予測時点で使える列だけを説明に使う
説明に使う列には、実際に予測する時点で利用できる情報だけを使います。予測後にしか分からない情報を混ぜると評価値が良く見えても、新しいデータで同じように使えるとは限りません。
数値予測と分類を分ける
数値そのものを予測する場合と、2値・多クラスの区分を予測する場合では評価方法が異なります。予測対象の種類を分け、同じ種類の課題としてモデルを比較します。
複数モデルと基準モデルを同じ条件で比較する
複数の予測モデルを同じデータ条件で評価し、単純な基準モデルとも比較します。複雑なモデルの評価値だけを見るのではなく、基準より改善しているかを確認します。
評価値だけで将来の正しさを保証しない
評価値は過去データを使った検証結果であり、将来の予測精度や事業成果を保証するものではありません。評価結果と注意点を確認し、業務判断に使えるかは人が判断します。
保存したモデルを同じ形式の新しいデータへ適用する
使えると判断したモデルは保存し、同じ形式の新しいExcel・CSVへ再利用します。入力元は直接上書きせず、予測結果を追加した別ファイルとして保存して確認します。
ツールを使う場合
表データ予測ツールは.xlsx / .csvを対象に、数値予測・2値分類・多クラス分類について複数モデルと基準モデルを比較し、モデル保存・再利用と別名保存に対応します。専用時系列予測や精度保証は行いません。