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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
November 26, 2018
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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
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
November 26, 2018
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Transcript
EXPLORATORY
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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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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
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34 ͷɺτϨϯυʹมԽ͕͋ͬͨ࣌ʢνΣϯδϙΠϯτʣΛද͢ɻ ͷߴ͞ɺνΣϯδϙΠϯτͰͷτϨϯυϥΠϯͷ͖ͷมԽྔɻ
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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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57 Apple Worldwide Developers Conference (WWDC)ͷ։࠵ͷσʔλ wwdc_days.csv σʔλ དྷͷ։࠵
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70 • ·ͨɺʑͷมಈΑΓେہΛݟΔͨΊ ʹɺࠓճ࣌ؒͷ୯Ґʹ݄(MON)Λࢦఆ ͢Δɻ • σʔλதͷ࠷ޙͷҰΛ༧ଌͷධՁʹ ͏ͨΊɺ୯Ґ͕݄ͳͷͰ12Λ༧ଌظؒ ʹࢦఆ͢Δɻ
ςετϞʔυͰͷ༧ଌ݁Ռͷݟ͔ͨ 71
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73 ੨৭ͷઢ͕τϨʔχϯάσʔλɻ ͜ͷൣғͷσʔλΛͱʹɺ༧ଌϞσϧ͕࡞ΒΕΔɻ
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݄ʹམͪࠐΈ͕͋Γɺ11݄ ༧ଌΛ࠷େ্͖͘ճ͍ͬͯ Δ͜ͱ͕ݟͯऔΕΔɻ ςετϞʔυͰͷ༧ଌ݁Ռͷදࣔ 78
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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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