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Exploratoryセミナー:Prophetアルゴリズムを使った時系列予測
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Kan Nishida
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November 26, 2018
Technology
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4.2k
Exploratoryセミナー:Prophetアルゴリズムを使った時系列予測
Facebookのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたProphetという時系列予測のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
Kan Nishida
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November 26, 2018
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Transcript
EXPLORATORY
2 εϐʔΧʔ ా צҰ CEO EXPLORATORY ུྺ ถΦϥΫϧຊࣾͰɺ16ʹΘͨΓσʔλαΠΤϯεͷ։ൃνʔϜΛ ͍ɺػցֶशɺϏοάɾσʔλɺϏδωεɾΠϯςϦδΣϯεɺσʔ λϕʔεʹؔ͢Δଟ͘ͷΛੈʹૹΓग़͢ɻ
2016ॳ಄ʹɺΦʔϓϯιʔεͷੈքͰى͖͍ͯΔσʔλαΠΤϯε ͷֵ৽తͳਐาΛɺੈքͷ99%ͷϓϩάϥϛϯάΛ͠ͳ͍ਓͨͪͷ ͱಧ͚͍ͨͱ͍͏ࢥ͍ͷͱɺExploratory, Inc Λ্ཱͪ͛Δɻ ݱࡏExploratory, Inc.ͰCEOΛΊΔ͔ͨΘΒɺσʔλαΠΤϯεɾ ϒʔτΩϟϯϓɾτϨʔχϯάͳͲΛ௨ͯ͠γϦίϯόϨʔͰߦΘΕ ͍ͯΔ࠷ઌͷσʔλαΠΤϯεͷීٴͱڭҭʹऔΓΉɻ @KanAugust
Vision ͯ͢ͷਓ͕σʔλΛͬͯ ΑΓΑ͍ҙࢥܾఆΛ͢Δ
Mission ΞφϦςΟΫεͷຽओԽ
5 σʔλ αΠΤϯςΟετ ϓϩάϥϚʔ ͦͷଞͯ͢ͷਓୡ γϦίϯόϨʔ
6 ϓϩάϥϚʔ ͦͷଞͯ͢ͷਓୡ γϦίϯόϨʔͷ֎ DS
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ୈ1ͷ ୈ̎ͷ ୈ̏ͷ ϓϥΠϕʔτ(ߴ͍/ݹ͍) Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ) UI & ϓϩάϥϛϯά ϓϩάϥϛϯά 2016
2000 1976 ϚωλΠθʔγϣϯ ίϞσΟςΟԽ ຽओԽ ౷ܭֶऀ σʔλαΠΤϯςΟετ Exploratory ΞϧΰϦζϜ Ϣʔβʔɾ ମݧ πʔϧ Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ) UI & ࣗಈԽ ϏδωεɾϢʔβʔ ςʔϚ σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ
質問 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ 伝える データアクセス 加⼯ 可視化 機械学習・AI 統計 ϓϩάϥϛϯά
質問 ExploratoryͰ؆୯ʹͰ͖ΔλεΫ 伝える データアクセス 加⼯ 可視化 UI 機械学習/AI・ 統計
質問 伝える データアクセス 加⼯ 可視化 機械学習/AI・ 統計
࣌ܥྻ༧ଌ with Prophet
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3 Day 4 Day 2 Day 3 Day 4 Day 5 Day 3 Day 4 Day 5 Day 6
17 • σʔλؒͷִ࣌ؒؒσʔλΛ௨ͯ͠ҰఆͰ͋Δඞཁ͕͋Δɻ • ͕NAͱͳΔ͕͋ͬͯͳΒͳ͍ɻ • ෳͷपظੑ (िͱ) Λಉ࣌ʹѻ͏ͷ͍͠ɻ •
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19 େہతͳτϨϯυ
20 पظͷقઅੑ
21 τϨϯυ + पظੑ
22 िपظͷมಈ
23 τϨϯυ + पظੑ + िपظੑ
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26 τϨϯυ + पظੑ + िपظੑ + ॕޮՌ
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33 τϨϯυ λϒΛΫϦοΫ͢ΔͱτϨϯυϥΠϯͷೖͬͨνϟʔτ͕දࣔ͞ΕΔ ΦϨϯδͷઢ͕τϨϯυϥΠϯ
34 ͷɺτϨϯυʹมԽ͕͋ͬͨ࣌ʢνΣϯδϙΠϯτʣΛද͢ɻ ͷߴ͞ɺνΣϯδϙΠϯτͰͷτϨϯυϥΠϯͷ͖ͷมԽྔɻ
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37 िपظλϒΛΫϦοΫ͢Δͱिपظͷνϟʔτ͕දࣔ͞ΕΔ
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41 • ηʔϧεσʔλɿGlobal_Sales.xls • 20161݄1͔ΒҰؒͷߪങސ٬Λि୯ҐͰ༧ଌ͢Δɻ • ಉ͡༧ଌΛɺ֤Ҭ(Market)͝ͱʹߦ͏ɻ
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43 ߪങސ٬ͷ༧ଌ݁Ռ
44 ߪങސ٬ͷτϨϯυ 2014͔Β 2015ͷ࢝·Γ ʹ͔͚ͯɺ τϨϯυ্͕ ͖ʹमਖ਼͞Εͯ ͍Δͷ͕ݟͯऔ ΕΔɻ
45 ߪങސ٬ͷपظτϨϯυ पظͰ܁Γฦ ͢τϨϯυͱ͠ ͯɺ6݄,9݄,11 ݄,12݄ʹϐʔΫ ͕͋Δ͜ͱ͕ݟ ͯऔΕΔɻ
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47 Ҭผͷߪങސ٬ͷ༧ଌ݁Ռ ֤Ҭ͝ͱʹɺपظͷτ ϨϯυͱτϨϯυΛ ͱʹɺ2016ͷߪങސ٬ ͕༧ଌ͞Εͨɻ
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55 Wikipediaϖʔδ”Apple Worldwide Developers Conference” (WWDC)ͷΞΫηεσʔλ wwdc_wikipedia.csv σʔλ
56 Apple Worldwide Developers Conference (WWDC)ͷ։࠵ͷσʔλ wwdc_days.csv σʔλ WWDCͷԿ͔
57 Apple Worldwide Developers Conference (WWDC)ͷ։࠵ͷσʔλ wwdc_days.csv σʔλ དྷͷ։࠵
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59 • աڈͷσʔλʹɺӶ͍ϐʔΫ ͕͋Δ͕ɺ͜ΕWWDCͷ։࠵ ظؒɻ • ༧ଌʹɺ͜Ε͕࠶ݱͰ͖͍ͯ ͳ͍ɻ ҰͷΞΫηεΛॕใͳ͠Ͱ༧ଌ
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68 • աڈσʔλͷ͏ͪɺ৽͍͠ظؒΛςετ༻ʹͱ͓ͬͯ͘ɻ • ςετظؒͷσʔλΛɺͦΕΑΓҎલͷσʔλΛͬͯ༧ଌ͢Δ • ༧ଌσʔλͱɺ࣮ࡍͷςετظؒͷσʔλΛൺֱධՁ͢Δɻ όοΫςετ
69 • ͷྻΛSalesͷSUMʢ߹ܭʣʹ ͢ɻ • ܁Γฦ͠ͷࢦఆΛແ͠ʹ͢ɻ • ςετϞʔυΛTRUEʹΓସ͑ Δɻ ςετϞʔυʹΓସ͑Δ
70 • ·ͨɺʑͷมಈΑΓେہΛݟΔͨΊ ʹɺࠓճ࣌ؒͷ୯Ґʹ݄(MON)Λࢦఆ ͢Δɻ • σʔλதͷ࠷ޙͷҰΛ༧ଌͷධՁʹ ͏ͨΊɺ୯Ґ͕݄ͳͷͰ12Λ༧ଌظؒ ʹࢦఆ͢Δɻ
ςετϞʔυͰͷ༧ଌ݁Ռͷݟ͔ͨ 71
࣮σʔλ2ͭʹׂ͞Ε͍ͯΔɻ ࠨଆͷ੨͍ઢτϨʔχϯάσʔλɺӈଆͷਫ৭ͷઢςετσʔλɻ 72
73 ੨৭ͷઢ͕τϨʔχϯάσʔλɻ ͜ͷൣғͷσʔλΛͱʹɺ༧ଌϞσϧ͕࡞ΒΕΔɻ
ਫ৭ͷઢςετσʔλɻ ͜ͷൣғͷσʔλΛͱʹɺ༧ଌϞσϧͷධՁ͕ߦΘΕΔɻ 74
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݄ʹམͪࠐΈ͕͋Γɺ11݄ ༧ଌΛ࠷େ্͖͘ճ͍ͬͯ Δ͜ͱ͕ݟͯऔΕΔɻ ςετϞʔυͰͷ༧ଌ݁Ռͷදࣔ 78
ςετ݁ՌͷαϚϦ 79
80 • RMSE (Root Mean Square Error) : ༧ଌ͔ΒͷͣΕͷೋͷฏۉͷϧʔτ •
MAE (Mean Absolute Error) : ༧ଌ͔ΒͷͣΕͷઈରͷฏۉ • MAPE (Mean Absolute Percentage Error) : ύʔηϯτͰදͨ͠༧ଌ͔Βͷ ͣΕͷઈରͷฏۉ • MASE (Mean Absolute Scaled Error) : MAEΛɺτϨʔχϯάσʔλͰͷφ Πʔϒ༧ଌʢҰͭલͷظͱಉ͕͡ݱΕΔͰ͋Ζ͏ͱ͍͏୯७ͳ༧ଌʣ ͷMAEͰׂͬͨͷɻ ࣌ܥྻ༧ଌͷධՁࢦඪ
͜ΕΒͷධՁࢦඪɺ༧ଌσʔλͱ࣮ଌͷζϨɺ ͭ·Γ͜ͷൣғ͔Βࢉग़͞ΕΔɻ 81
֤ࢦඪͷҙຯΛɺ͜ͷൣғͷσʔλΛྫʹ্͛ͯઆ໌͢Δɻ 82
Rootʢฏํࠜʣ Meanʢฏۉʣ Squareʢ2ʣ Errorʢޡࠩʣ ͭ·Γɺ࣮ଌͱ༧ଌͷޡࠩ Λ2ͯ͠ɺͦͷฏۉΛͱΓɺͦ ͷͷฏํࠜΛͱͬͨͷ͜ͱɻ 83 RMSE (Root
Mean Square Error)
22 + 22 + 22 + 42 4
(ͷ) 4 + 4 + 4 + 16 4 7 = 2.65 84 RMSE (Root Mean Square Error) 2 2 4 2 = = ྫ͑ɺ࣮ଌͱ༧ଌͷޡ͕ࠩͦΕ ͧΕ2, 2, 2, 4ͩͬͨͱ͢Δͱɺܭࢉ ҎԼͷΑ͏ʹͳΔɻ
Meanʢฏۉʣ Absoluteʢઈରʣ Errorʢޡࠩʣ ͭ·Γɺ࣮ଌͱ༧ଌͷޡࠩ ͷઈରͷฏۉ͜ͱɻ 85 MAE (Mean Absolute Error)
2 + 2 + 2 + 4 4
(ͷ) 86 ྫ͑ɺ࣮ଌͱ༧ଌͷޡ͕ࠩ ͦΕͧΕ2, 2, 2, 4ͩͬͨͱ͢Δͱɺ ܭࢉҎԼͷΑ͏ʹͳΔɻ = 2.5 MAE (Mean Absolute Error) 2 2 4 2
Meanʢฏۉʣ Absoluteʢઈରʣ Percentageʢׂ߹ʣ Errorʢޡࠩʣ ͭ·Γɺ࣮ଌͱ༧ଌͷޡࠩ ͷׂ߹ͷઈରͷฏۉ͜ͱɻ 87 MAPE (Mean Absolute
Percentage Error)
88 12 13 16 11 ·ͣɺ࣮ଌΛͱΊΔɻ MAPE (Mean Absolute Percentage
Error)
89 ࣍ʹɺ࣮ଌͱ༧ଌͷޡࠩ ΛͱΊΔɻ MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 2 2
4 2
90 ࣮ଌͱ༧ଌͷޡࠩΛ࣮ଌͰ ׂͬͯ100Λ͔͚ɺͦΕͧΕͷ ύʔηϯςʔδΛͱΊΔɻ ࣈ͕ϚΠφεͷ߹ɺϚΠφε ͷූ߸ΛͱΔ (ઈର). MAPE (Mean Absolute
Percentage Error) 16.6% 15.4% 25% 18.2%
16.6 + 15.4 + 18.2 + 25 4
(ͷ) 91 ࠷ޙʹɺ͜ΕΒͷͷฏۉΛग़͢ɻ = 18.8% MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 16.6% 15.4% 25% 18.2%
• ൺֱର͕ͳ͍ͱɺੑೳΛධՁͮ͠Β͍ͷͰɺ Ҭผʹ༧ଌͯ͠ΈΔɻ • ςετϞʔυͷ··ɺ܁Γฦ͠ʹMarketྻΛࢦ ఆ͢Δɻ Ҭผʹ༧ଌͯ͠ɺ༧ଌੑೳΛൺֱͯ͠ΈΔ 92
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95 Ҭผʹ͚ͯΈΔͱɺάϩʔόϧͰͷ2݄ ͷചΓ্͛ͷམͪࠐΈϥςϯɾΞϝϦΧ (LATAM)͔Βདྷ͍ͯͨ͜ͱ͕͔Δɻ 2݄
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97 • ·ͨɺϤʔϩούͷཱ݄̔ͬͯ༧ଌ Λ্ճ͍ͬͯΔɻ • ͜ΕΒͷҬͰͦͷ࣌ʹԿ͕ى͖͍ͯͨ ͷ͔ΛௐΔ͜ͱɺԿ͕ചΓ্͛ʹӨ ڹ͢Δͷ͔ͱ͍͏͍ɺͻ͍ͯ࣍ʹͱ ΔࢪࡦͷώϯτʹͳΔ͔͠Εͳ͍ɻ 8݄
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