--- title: 【Sisense Plugin】Forecastingで時系列データの未来を予想する description: SisenseではForecastは公式プラグインとなっており、インストールするだけで誰でも簡単に傾向線を引くことができます。対象となるチャートは時系列データを持った棒グラフのみ。今回は、日経平均株価の過去データを読み込み、日本の将来を予想してみましょう。 image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20123351.png --- ![INSIGHT LAB_文字のみ_WHT-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png) ![INSIGHT LAB_文字のみ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png) [![お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/a4a0266e-14ad-4388-b83f-681a6f35b8a7.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/a4a0266e-14ad-4388-b83f-681a6f35b8a7) - [Sisenseとは](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Sisenseナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense) - [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/sisense-seminar) - [トレーニング](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo/training_course) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/sisense/download) ###### 3 分で読むことができます。 # [【Sisense Plugin】Forecastingで時系列データの未来を予想する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/plug-in/forecast) 執筆者 [Turtle](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/author/turtle) 更新日時 2020年10月16日 ###### Topics: [Plugin](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/tag/plugin) ![【Plugin】Forecastingで時系列データの未来を予想する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20123351.png) 目次 こんにちは！Michealです。 今日はForecastingのプラグインを紹介します。 SisenseではForecastingは公式プラグインとなっており、インストールするだけで誰でも簡単に近似傾向線を引くことができます。対象となるチャートは**時系列データを持った棒グラフ、折れ線グラフ、面グラフのみ**。 今回は、日経平均株価の過去データを読み込み、日本の将来を予想してみましょう。   ## データの取得 日経平均株価の過去データは[Investing.comの過去データ](https://jp.investing.com/indices/japan-ni225-historical-data)から手に入れました。月別にサマリーされたデータが1984年3月から2020年9月まで合計439件存在します。データが文字化けしていたりと問題があったので、全角→半角、データ型の変更などの前処理を行いました。データをプレビューしたものがこちらです。 ![preview-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/preview-1.png?width=820&name=preview-1.png)   出来高と前年比がテキスト型で入っており、直す必要がありますが、今回は使わないのでこのままにします。この中から**日付**と**終値**を面グラフに使用します。 おっと、その前にまずは、今日の主役、Forecastingのプラグインが必要でしたね！   ## プラグインのダウンロード ForecastingのダウンロードはSisenseの公式サイトの[ダウンロードページ](https://www.sisense.com/ja/marketplace/forecasting/)から。公式のプラグインということで安心です。 ダウンロード後は、Sisenseのプラグインが置いてある以下のパスにプラグインを置きます。プラグインを認識させるため、置いたあとにサーバーをリスタートすることもお忘れなく。 ###### パス: ###### C:\\Program Files\\Sisense\\app\\plugins   ## セットアップ ### トレンドライン用のチャートの作成 先ほど取得した日経平均の過去データからシンプルな時系列のトレンドを見れるように面チャートを作成しましょう。 新しくウィジェットを作成、面チャートを選択、カテゴリーに日付（月単位）、値に終値を設定します。 できたものがこちら。 ![chart](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/chart.png?width=1588&name=chart.png) ### 予想する期間の設定 ウィジェット編集画面、右上の「…」をクリックし、Regression Line（回帰直線）の表示が増えています。正常にインストールされているようです！ ![コメント 2020-09-03 122454](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20122454.png?width=263&name=%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20122454.png) Prediction Optionsをクリックすると、予測する期間のオプションがでます。 ![コメント 2020-09-03 122548](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20122548.png?width=415&name=%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20122548.png)   ``` None 過去データのみ表示 Calendar Endディメンションに設定した時間軸により異なる年の場合：５年先まで表示四半期の場合：Q4まで月の場合：12月まで日の場合：月の最終日まで Next 3次の3期間を予想 Next 6次の6期間を予想 Next 12次の12期間を予想 ``` ここでは、Next 6を選びました。ディメンションには月単位で入っているので、次の6ヶ月の予想を見ていきます。   ### トレンドラインの作成 予想する期間を設定したあとは、トレンドラインを実際に描画していきましょう。 値を複製します。名前をトレンドラインに変更し、（複製した値の）右上の三本線をクリックし、「Regression」をクリック。近似傾向線の種類が表示されます。 ![コメント 2020-09-03 122728](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20122728.png?width=600&name=%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%202020-09-03%20122728.png) 近似傾向線の種類は以下の3通り。 ``` Linear　線形一定の比率で増減するデータの場合 Exponental　指数データの変化率が急上昇または急減少してから、横ばいになる場合 Logarithmic　対数データの値の増減率が次第に大きくなる場合 ``` ここでは「Linear」で線形直線を描くこととします。Linearを選択するだけで、近似傾向線が表示されました！ ![all](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/all.png?width=820&name=all.png) ### 過去期間の調整 前項までで全期間（1984年から2020年まで）の日経平均株価のトレンドを描画しましたが、 あれ？ ![all-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/all-1.png?width=820&name=all-1.png)   下降線で日本経済大丈夫かって思いますよね？ これは**1980年後半から1990年のバブル時の株価が異様に高いため**ですね。1985年から1989年の4年で**株価が約３倍**になっています。 次に、1990年ごろからのバブル崩壊後からの日本経済のトレンドラインを見てみましょう。今は全期間（1984年から）で見ているので、過去の期間をもう少し短縮してみます。これでバブル直後から選びたいので、**直近3０年のみ**を表示します。 ウィジェットフィルターで直近〇〇年と調整できるように以下のように設定します。 - 1. ウィジェットフィルターから「日付」を年単位で選ぶ 2. ランク付けを選び、条件をクリックする。（数式エディターに移ります） 3. **MAX(\[Years 単位 日付け\])**と入力し、OKをクリック 4. **上30年**と選択。OKをクリック ![rank_max](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/rank_max.png?width=400&name=rank_max.png) ![fx](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/fx.png?width=300&name=fx.png) さあ、どうなったでしょうか？ ![30y-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/30y-1.png?width=1342&name=30y-1.png) バブルの異常な上昇ぶりが無視されましたが、**傾向線もやや下降気味**といったところでしょうか。。 他の期間も選んでみましょう。   #### 過去20年からのトレンドライン ![20y-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/20y-1.png?width=820&name=20y-1.png) 上昇傾向に変わりました。   #### 過去10年からのトレンドライン ![10y](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/10y.png?width=820&name=10y.png) アベノミクス効果でこちらも上昇率が凄いですね。 まとめると、 **長い目で見ると（30，40年）で見ると株価はやや下降傾向にあり、短い目で見ると（10、20年）で見ると株価は上昇傾向にある**ということでしょうか。 まぁ実際には株価を大きく左右するようなファクターなんてものは突発的でもあり誰も将来については100%は予想はできないものなのでしょうが、「**〇〇年間分の過去データから見ると傾向はこう**」と言い切れば、面白いですね。   ## まとめ 今回は、トレンドラインのプラグインを紹介しました。使いどころを見極めて、将来予想なんかをダッシュボードに取り入れても面白いかもしれませんね。 それではまた！Viva, Sisense！！ Sisenseを体験してみませんか？ INSIGHT LABではSisense紹介セミナーを定期開催しています。Sisenseの製品紹介や他BI製品との比較だけでなく、デモンストレーションを通してSisenseのシンプルな操作性やプレゼンテーション機能を体感いただけます。 [![詳細はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/ff8d86bf-1184-4d92-8926-6a31a20de4b0.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/ff8d86bf-1184-4d92-8926-6a31a20de4b0) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![Turtle](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Sunflower.jpg) #### 執筆者 [Turtle](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/author/turtle) 可視化領域を中心とした業務に従事しています。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/data-modeling/connector/zoom_cdata_api) [![【Connector】Zoom APIを使ってSisenseからCData API Driverで接続してみた](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/07_zoom_marketplace-1024x306-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/data-modeling/connector/zoom_cdata_api) ###### [【Sisense Connector】Zoom APIを使ってSisenseからCData API Driverで接続してみた](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/data-modeling/connector/zoom_cdata_api) ###### [次の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/cross) [![【Widget】同一カラムを用いたクロス集計表](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/4e9e92751bc7d4c4a7e6112594dc186c-3.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/cross) ###### [【Sisense Widget】同一カラムを用いたクロス集計表](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/cross) RECOMMEND こちらの記事も人気です。 ###### 4 分で読むことができます。 #### [【Sisense Administaration】無料のSSL証明書"Let's Encrypt"でSSL化してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/administration/ssl_lets_encrypt) ###### 2020年 10月 16日 ###### 8 分で読むことができます。 #### [【API連携】Spotify音楽データの分析①【Sisense】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/information/spotify_music_data_1) ###### 2020年 10月 16日 ###### 2 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】折れ線グラフを階段状に表示する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/step_line_chart) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】Radar Chartを使ってポケモンの種族値を表示してみた](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/radarchart) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Formula】CASE関数を使って条件分岐する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/formula/case) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】折れ線グラフにおける欠落値の対処法](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/line-graph) ###### 2020年 10月 16日 ##### 運営会社 運営会社 - 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