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アプローチであり、変数の将来の価値または傾向を見つけるのに役立ちます。このようなモデルを作成するには、非常に重い数学的および統計的分析が必要です。

以下は、予測モデリングが使用されるいくつかの例です。

• 天気予報。

• 大学は、志願者のデータと入学履歴に予測モデルを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、どの2つのアイテムが一緒に売れる可能性が最も高いかを調べます。

• 航空業界では、フライトに参加しない乗客の数を見積もる。

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に役立ちます。

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）をインポートして、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、ディシジョンツリー、アソシエーションなど、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にインポートすると、次の機能を使用してモデルを拡張できます。

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。

• Built-in Data Mining Functions −主要業績評価指標を作成するために使用できる250の基本、OLAP、数学、財務、および統計関数があります。

• Data Mining Integration Using PMML −ユーザーがサードパーティのデータマイニングツールからPMMLをインポートできるようにします。これを使用して、予測レポートを作成できます。

• User Scalability −企業の内外を問わず、数十万人のユーザーがこの機能にアクセスできます。

• Data Scalability − MicroStrategyのリレーショナルOLAP（ROLAP）アーキテクチャとIntelligent Cube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、高性能を実現できます。