概要
グラフビルダーの関数フィールドは、選択した関数が適用されたレポートフィールドに基づく、新しいフィールドを作成することができます。関数の使用
| ロケーション | スクリーンショット | 説明 |
機能一覧 |
| グラフ作成画面左側にある機能一覧から、関数フィールドをドラッグすることができます。これらのフィールドは、必要なフィールドコンポーネントをグラフに追加することで、使用できるようになります。例えば、基になるメトリック（数値）フィールドが必要な関数があります。 |
フィールド一覧 |
| 基になるフィールドから直接関数を追加することができます。グラフエリアにあるフィールドにマウスオーバーし、ドロップダウンリストから「関数追加」を選択して、使用する関数を選択します。 |
関数の選択
グラフに関数を追加してから、適用された特定の関数を、フィールドのドロップダウンメニュー（フィールド名にマウスオーバーする）から、変更することができます。
関数のオプション
特定の関数を選択したら、「シリーズの設定」から、関連するすべてのパラメーターを構成することができます。
平均
相加平均 (Mean)
これは、すべての値を合計し、データセット内の値数で割った値の線を表示します。
中央値 (Median)
これは、すべての値を昇順で並べかえ、中央値を使用して計算された線を表示します。データセット内に大幅な外れ値がある場合に使用すると、相加平均よりも有用です。
最頻値 (Mode)
これは、データセット内で最頻の値の線を表示します。
傾向
傾向おまかせ
Yellowfinでは、おまかせグラフのように、複雑なアルゴリズムに基づき、特定のグラフに最適だと思われる傾向を適用します。
| オプション | 説明 |
| 信頼区間 | 不明、または欠測値が低下しやすい範囲を示すために使用されます。 |
| 区間の範囲（信頼区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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移動平均 (Moving Average)
これは、各ポイントの前の期間数セットの値を使用して計算された平均値を表示します。例えば、データセットが10期間を含むとすると、移動平均は5に設定されます。これは、実際の値よりも滑らかな線上のデータの変化をフォローする場合に使用することができ、ノイズの多い（よくスパイクする）データに傾向を表示する場合に有効です。
| オプション | 説明 |
| 期間数 | 移動平均がカバーする期間数を指定します。期間数が多いほど傾向線の反応は鈍くなり、結果は滑らかになります。 |
| 欠測値 | 欠測値の取り扱い方法を定義します。
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| 信頼区間 | 不明、または欠測値が低下しやすい範囲を示すために使用されます。 |
| 区間の範囲（信頼区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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線形回帰 (Linear Regression)
これは、X軸とY軸の値間の関係性を直線で示します。これは、データの一般的な傾向のアイデアを把握する際に有効です。
| オプション | 説明 |
| 信頼区間 | 不明、または欠測値が低下しやすい範囲を示すために使用されます。 |
| 区間の範囲（信頼区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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多項式回帰 (Polynomial Regression)
これは、X軸とY軸の値間の関係性を曲線で示します。これは、傾向に大きな変動がある時など、完全な直線ではない値間の関係を示す際に使用すると有効です。
| オプション | 説明 |
| オーダー | この関数の多項式を構成するための期間を指定します。度合いが高いほど、より緊密な回帰直線になります。 |
| 信頼区間 | 不明、または欠測値が低下しやすい範囲を示すために使用されます。 |
| 区間の範囲（信頼区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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予測分析
傾向おまかせ
Yellowfinでは、おまかせグラフのように、複雑なアルゴリズムに基づき、特定のグラフに最適だと思われる傾向を適用します。
| オプション | 説明 |
| 見通しの期間 | この関数が予測する見通しの期間数を指定します。この期間の粒度は、グラフ全体の粒度に合わせて制御されます。 |
| 予測区間 | この予測値の予測区間を表示します。 |
| 区間の範囲（予測区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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| 非予測結果の非表示 | データセット全体の日付範囲の予測値を表示するのか、既存のデータセットの日付範囲の末尾に予測値のみを表示するかを指定します。 |
単純指数平滑法
これは、アルファ（最近のデータに対する古いデータ）により付加された重みとともに、データセット内の以前の値の平均に基づく予測値を表示します。これは、一般的な傾向や季節性のない予測データに有用です。
| オプション | 説明 |
| アルファ | 古いデータと比較して、最近のデータに付加する重みを指定します。アルファ値が高いほど、より多くの重みが最近のデータに付加されます。 |
| 見通しの期間 | この関数が予測する見通しの期間数を指定します。この期間の粒度は、グラフ全体の粒度に合わせて制御されます。 |
| 欠測値 | 欠測値の取り扱い方法を指定します。 |
| 予測区間 | この予測値の予測区間を表示します。 |
| 区間の範囲（予測区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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| 非予測結果の非表示 | データセット全体の日付範囲の予測値を表示するのか、既存のデータセットの日付範囲の末尾に予測値のみを表示するかを指定します。 |
二重指数平滑法
これは、アルファ（最近のデータに対する古いデータ）、およびベータ（傾向）により付加された重みとともに、データセット内の以前の値の平均に基づく予測値を表示します。これは、一般的な傾向はあるが、季節性のない予測データに有用です。
| オプション | 説明 |
| アルファ | 古いデータと比較して、最近のデータに付加する重みを指定します。アルファ値が高いほど、より多くの重みが最近のデータに付加されます。 |
| ベータ | データの傾向に付加する重みを指定します。ベータ値が高いほど、より多くの重みがデータの傾向に付加されます。 |
| 見通しの期間 | この関数が予測する見通しの期間数を指定します。この期間の粒度は、グラフ全体の粒度に合わせて制御されます。 |
| 欠測値 | 欠測値の取り扱い方法を指定します。 |
| 予測区間 | この予測値の予測区間を表示します。 |
| 区間の範囲（予測区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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| 非予測結果の非表示 | データセット全体の日付範囲の予測値を表示するのか、既存のデータセットの日付範囲の末尾に予測値のみを表示するかを指定します。 |
三重指数平滑法
これは、アルファ（最近のデータに対する古いデータ）、ベータ（傾向）、およびガンマ（季節性）により付加された重みとともに、データセット内の以前の値の平均に基づく予測値を表示します。これは、一般的な傾向や変化する季節性のある予測データに有用です。三重指数平滑法は、季節性の計算のために、少なくとも二年分のデータが必要です。
| オプション | 説明 |
| アルファ | 古いデータと比較して、最近のデータに付加する重みを指定します。アルファ値が高いほど、より多くの重みが最近のデータに付加されます。 |
| ベータ | データの傾向に付加する重みを指定します。ベータ値が高いほど、より多くの重みがデータの傾向に付加されます。 |
| ガンマ | 季節（前年の同期間中に起こったこと）に付加する重みを指定します。ガンマ値が高いほど、より多くの重みがデータの季節に付加されます。 |
| 見通しの期間 | この関数が予測する見通しの期間数を指定します。この期間の粒度は、グラフ全体の粒度に合わせて制御されます。 |
| 欠測値 | 欠測値の取り扱い方法を指定します。 |
| 予測区間 | この予測値の予測区間を表示します。 |
| 区間の範囲（予測区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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| 非予測結果の非表示 | データセット全体の日付範囲の予測値を表示するのか、既存のデータセットの日付範囲の末尾に予測値のみを表示するかを指定します。 |
移動平均 (Moving Average)
これは、各ポイントの前の期間数セットの値を使用して計算された平均値を表示します。例えば、データセットが10期間を含むとすると、移動平均は5に設定されます。これは、実際の値よりも滑らかな線上のデータの変化をフォローする場合に使用することができ、ノイズの多い（よくスパイクする）データに傾向を表示する場合に有効です。
| オプション | 説明 |
| 期間数 | 移動平均がカバーする期間数を指定します。期間数が多いほど傾向線の反応は鈍くなり、結果は滑らかになります。 |
| 見通しの期間 | この関数が予測する見通しの期間数を指定します。この期間の粒度は、グラフ全体の粒度に合わせて制御されます。 |
| 欠測値 | 欠測値の取り扱い方法を指定します。 |
| 予測区間 | この予測値の予測区間を表示します。 |
| 区間の範囲（予測区間を使用する場合） | 表示される特定の値範囲を指定します。
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| 非予測結果の非表示 | データセット全体の日付範囲の予測値を表示するのか、既存のデータセットの日付範囲の末尾に予測値のみを表示するかを指定します。 |
累積比率
グラフ上の合計値の累積比率を、第2軸を使用することで表示します。