過去のデータをもとに、未来を予測

時系列のデータを入力して、その後の変化をすばやく予測します。フォーム入力、またはCSV・TSV・Excel(.xlsx)ファイルをアップロードするだけで、簡単に予測できます。

・ 日付(または時刻)と、数値データを、フォームに1行づつ入力してください

・ 日付(時刻)と数値は、タブ区切り、または、カンマ区切り形式で入力してください

・ 行数が1,000行よりも長い場合には、ファイルアップロードを利用してください

時刻(日時)と値の形式例:
時刻
2024-06-21 32
1961/01/18 18:20:40 1239.2
2022-09-18T18:20:40 0.2868

・ Excelの場合は、シート1のA列に日付(または時刻)、B列に値のみを入力したファイルをアップロードしてください

・ TSVファイルの場合、日付(または時刻)と値をタブ記号で区切ってアップロードしてください

・ ファイルサイズは最大10MBまで送信可能です

・ 行数が1,000行よりも長い場合は、自動的に1,000行にサンプリングされます

時刻(日時)と値の形式例:
時刻
2024-06-21 32
1961/01/18 18:20:40 1239.2
2022-09-18T18:20:40 0.2868

カスタマイズ

データの種類

"身長"などの年を経るごとに一定値に落ち着くようなデータ

"東京都の年間平均気温"などの年間の増加率がだいたい一定なデータ

曜日・季節による影響

▼詳細設定▼

予測期間

日別データで50日分なら"50"、月別データで10ヶ月なら"10"

1 ~ 1000 までの値を設定できます

入力なしで全期間の30%分を予測期間とします

データの限界値( ※ 飽和性データのみ有効 )

グラフ内のタイトル・ラベルを変更

影響の強さ

入力データを用いて予測中...

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