Microstrategy-predictive-models
提供：Dev Guides
MicroStrategy-予測モデル
予測モデリングは、既存のデータに基づいてモデルを構築するための数学的なアプローチであり、変数の将来の値や傾向を見つけるのに役立ちます。 そのようなモデルを作成するには、非常に重い数学および統計分析が必要です。
次に、予測モデリングを使用する例をいくつか示します。
- 天気予報。
- 大学は、予測モデルを志願者データと入学履歴に適用することにより、学生が入学を選択するかどうかを予測しようとします。
- 小売店で、どちらの商品がよく売れる可能性が最も高いかを調べます。
- 航空業界では、フライトに現れない乗客の数を推定します。
MicroStrategyは、データマイニングサービスがBIプラットフォームに完全に統合されているため、予測モデリングの実行を支援できます。
MicroStrategyを使用した予測分析
MicroStrategyには、データマイニングサービスがあり、ユーザーはサードパーティのデータマイニングツールからPMML（Predictive Model Markup Language）をインポートし、予測レポートの作成に使用できます。
PMMLは、データマイニングツールによって開発およびトレーニングされたデータマイニングモデルを表すXML標準です。 PMMLは、回帰、ニューラルネットワーク、クラスタリング、デシジョンツリー、関連付けなど、さまざまなデータマイニングアルゴリズムをサポートしています。 データ変換と記述統計が組み込まれています。
次の図は、MicroStrategyで予測データモデルレポートを作成するプロセスを示しています。
MicroStrategyにインポートしたら、次の機能を使用してモデルを強化できます。
予測モデリングの機能
以下は、予測モデリングツールとして使用されるMicroStrategyの強みを強調する機能のリストです。
- ビルトインデータマイニング関数-主要業績評価指標の作成に使用できる250の基本、OLAP、数学、財務、および統計関数があります。
- * PMMLを使用したデータマイニング統合-ユーザーは、サードパーティのデータマイニングツールからPMMLをインポートし、予測レポートの作成に使用できます。
- ユーザーのスケーラビリティ-社内および社外の何十万人ものユーザーがこの機能にアクセスできます。
- データのスケーラビリティ-MicroStrategyのリレーショナルOLAP（ROLAP）アーキテクチャとインテリジェントキューブテクノロジーを組み合わせることで、あらゆるサイズのデータベースを処理しながら、高いパフォーマンスを実現できます。
