$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Exploratory勉強会 #18: 時系列予測(Prophet)を使った、コールセンターで...
Search
Kan Nishida
April 16, 2021
Technology
0
5k
Exploratory勉強会 #18: 時系列予測(Prophet)を使った、コールセンターでの受電数予測
Kan Nishida
April 16, 2021
Tweet
Share
More Decks by Kan Nishida
See All by Kan Nishida
Seminar #52 - Introduction to Exploratory Server
kanaugust
0
370
Exploratory セミナー #61 政府のオープンデータ e-Statの活用
kanaugust
0
1.1k
Exploratory セミナー #60 時系列データの加工、可視化、分析手法の紹介
kanaugust
0
1.2k
Seminar #51 - Machine Learning - How Variable Importance Works
kanaugust
0
710
Exploratory セミナー #59 テキストデータの加工
kanaugust
0
720
Seminar #50 - Salesforce Data, Clean, Visualize, Analyze, & Dashboard
kanaugust
1
440
Exploratory セミナー #58 Exploratory x Salesforce
kanaugust
0
370
Exploratory Seminar #49 - Introduction to Dashboard Cycle with Exploratory
kanaugust
0
440
Seminar #48 - Introduction to Exploratory v6.6
kanaugust
0
380
Other Decks in Technology
See All in Technology
Fashion×AI「似合う」を届けるためのWEARのAI戦略
zozotech
PRO
2
970
シニアソフトウェアエンジニアになるためには
kworkdev
PRO
3
200
Microsoft Agent 365 についてゆっくりじっくり理解する!
skmkzyk
0
400
AI時代のワークフロー設計〜Durable Functions / Step Functions / Strands Agents を添えて〜
yakumo
3
1.3k
ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント「ko☆shi」開発で学んだ4つの重要要素
sonoda_mj
5
840
Bedrock AgentCore Memoryの新機能 (Episode) を試してみた / try Bedrock AgentCore Memory Episodic functionarity
hoshi7_n
1
920
日本Rubyの会: これまでとこれから
snoozer05
PRO
4
190
ExpoのインダストリーブースでみたAWSが見せる製造業の未来
hamadakoji
0
170
マイクロサービスへの5年間 ぶっちゃけ何をしてどうなったか
joker1007
17
7k
AWS re:Invent 2025~初参加の成果と学び~
kubomasataka
0
150
寫了幾年 Code,然後呢?軟體工程師必須重新認識的 DevOps
cheng_wei_chen
1
1.5k
チーリンについて
hirotomotaguchi
6
2.1k
Featured
See All Featured
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
810
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
180
So, you think you're a good person
axbom
PRO
0
1.8k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
180
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Between Models and Reality
mayunak
0
140
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
550
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
0
98
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
1.9k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Transcript
࣌ܥྻ༧ଌ(Prophet)Λͬͨɺ ίʔϧηϯλʔͰͷडి༧ଌ גࣜձࣾΞαΠΞϯ Ӝɹప (Sr. Manager, Data Analytics)
ࣗݾհ: Ӝ ప • ݱ৬ɿגࣜձࣾΞαΠΞϯ • KDDI(au)ͷ͓٬༷͚อकαϙʔτ • յΕͨܞଳిͷަ •
͍ํαϙʔτ (ػछม࣌ͷσʔλҠߦɺ) • docomoɺUS 3େΩϟϦΞͰಉ༷ͷαʔϏε (άϧʔϓձࣾ) • ୲ྖҬ • ݱࡏɿίʔϧηϯλʔʹ͔͔Δίʔϧͷ༧ଌɾੳ • Ҏલɿձһɾࣄނ݅ͷ༧ଌɾੳ • લ৬ • ΥϧτɾσΟζχʔ • i-modeֹ݄ձһͷ༧ଌɾੳɺϚʔέςΟϯάROI • ͦΕҎ֎ɺੴ༉ձࣾ(ࡒɾϚʔέ)ɺίϯαϧ • ͜Μͳ͜ͱ͍ͬͯ·͢ɹ㱺㱺㱺
ͳͥडి༧ଌ͕େࣄ? • 3-4͔݄ઌ·Ͱͷडి༧ଌΛݩʹɺίʔϧηϯλʔͷΦϖϨʔλʔΛ֬ อ͠ɺγϑτஔ͢Δ • ༧ଌ΄Ͳి͕͔͔ͬͯ͜ͳ͍ 㱺 ɹਓ͕༨Δɻίετͷແବ • ༧ଌΑΓଟ͍ి͕͔͔ͬͯ͘Δ
㱺 ɹਓ͕Γͣɺܨ͕Βͳ͍ɻސ٬ຬͳͲͷԼ • ༧ଌਫ਼͕ɺίετɾ࣭ʹ݁
डిͷ࣍ਪҠ ࢝ ʹܹݮ Նʹ্ঢ ͨ·ʹ εύΠΫ
͜Μͳ༧ଌΛ࡞Γ͍ͨ
ݱࡏͷΓํͱ՝ • ख࡞ۀͷݻ·ΓͰɺ͕͔͔Δ • ݄୯Ґͷ༧ଌ (ձһ → ަ݅ → ίʔϧ)
• ୯Ґʹղ (༵ͷൺɺॕͷӨڹΛิਖ਼) • 30୯Ґʹղ • 3۠ɾ3͔݄Λɺຖ݄࡞ ɹ ɹɾɾɾ6000ηϧΛຒΊΔʂ • ༧ଌਫ਼Λ্͛Δ͜ͱͰɺ࣭Λམͱͣ͞ʹίετݮ͍ͨ͠ 㱺ExploratoryΛͬͯɺ࣌ܥྻ༧ଌ(ผ)ʹνϟϨϯδ͍ͨ͠
Prophet? https://exploratory.io/note/hideaki/Prophet-FAQ-3433248588798649 https://exploratory.io/note/hideaki/Prophet-4592228510059478 https://www.exploratory.io/note/kanaugust/25-Prophet-XNc0HtD6pH
͜ΕΛબͿ
Γ࢝Ίͯɺࠔͬͨ͜ͱ • िपظ͕ঃʑʹมΘΔ • िपظۙͷ࣮Λө͍ͤͨ͞ • ҰํͰɺτϨϯυपظͷͨΊ ʹɺظ࣮Λͬͨ༧ଌඞཁ 㱺ظͱظΛ߹͢Δ͔͠ͳ͍ 20
19 18
༧ଌ݁ՌͷΤΫεϙʔτͱ݁߹ िपظ1 पظ ॕޮՌ τϨϯυ 4/16 4/17 4/18
िपظ2 4/16 4/17 4/18 पظ ॕޮՌ τϨϯυ िपظ2 ༧ଌ 4/16 4/17 4/18 ظ࣮ΛͬͨɺProphet݁Ռ ظ࣮ΛͬͨɺProphet݁Ռ ࠨ֎෦݁߹
༧ଌͷܭࢉ िपظ͚ͩɺظ ࣮ͷ݁ՌΛར༻ ๏ͷ߹ (Ճ๏ҟͳΔ)
߹ͱͦͷଞ༧ଌɾ࣮ͱͷൺֱ ख࡞ۀ Prophet(ظͷΈ) ࣮
༧ଌਫ਼ɿMAE(ฏۉઈରޡࠩ) Ұ൪ਫ਼͕ߴ͍ ख࡞ۀ Prophet(ظͷΈ) Prophet(߹)
՝ΛࠀͰ͖͔ͨ? • ຖ݄ͷख࡞ۀΑΓָʹ࡞Ͱ͖Δ͔ɹˠͰ͖ͨ • ExploratoryͷதͰ࡞ۀ͕݁ • ༧ଌਫ਼Λ্͛ΒΕΔ͔ ɹˠͰ͖ͨ • MAE͕ɺ78.6
→ 51.3ͱݮগ • ࣍ͷ՝ • Πϕϯτϑϥά (࢝ɺ͓ຍɺ) • 30୯Ґͷ༧ଌ • ผϏδωεͷडి༧ଌɹɾɾɾ͋ͱ8000ηϧʂ
ExploratoryͷΑ͍ͱ͜Ζ ಋೖ ֶश ܧଓ Ռ ݚमඅͰ࢝ΊΒ ΕΔ (ϒʔτΩϟ ϯϓࢀՃͰϥΠ ηϯε1)
ݚमɿࣄલΦϦ Τϯςʔγϣϯɺ ϓϨθϯͷ࣭ සൟͳηϛ φʔɺνϟο τɺHow-toࢿ ྉɺόʔδϣϯ Ξοϓ ཁɿ ΩʔϘʔυγϣʔτΧοτ (άϥϑସɺUndo) ϊʔίʔυͰɺ ػցֶश୳ࡧ తੳΛ࣮ʹ ੜ͔ͤΔ