スタッツギルド

IBM SPSS Forecasting

ARIMA・指数平滑法・エキスパートモデラーなど、時系列データの予測分析を実現

SPSS Statistics

高度な時系列予測分析

ARIMA、指数平滑法による将来予測

Forecastingは、Baseに追加するオプション製品の1つです。ARIMA(自己回帰和分移動平均)モデル、指数平滑法、エキスパートモデラー、季節分解、スペクトル分析など、時系列データの予測に特化した包括的な分析手法を提供します。

売上予測、需要予測、経済指標の予測、在庫管理、金融市場分析など、時間軸を持つデータの将来動向を統計的に予測する必要がある幅広い分野で活用されています。

製品名
IBM SPSS Forecasting
最新バージョン
32
ライセンス価格
価格表を見る
製品マニュアル
IBM SPSS Forecasting.pdf
リリース日
2026/04/23

ARIMAモデル

AutoRegressive Integrated Moving Average

分析予測ARIMA

自己回帰・差分・移動平均を組み合わせた統計的予測モデルで、複雑な時系列パターンを捉えて高精度な予測を実現します。

指数平滑法

Exponential Smoothing

分析予測指数平滑

過去のデータに指数関数的な重みを付けて予測を行う手法で、トレンドや季節性を含む様々なパターンに対応します。

エキスパートモデラー

Expert Modeler

分析予測エキスパートモデラー

データの特性を自動判別し、最適な予測モデルを自動選択・構築する機能で、専門知識なしでも高精度な予測が可能です。

季節分解

Seasonal Decomposition

分析予測季節分解

時系列データをトレンド、季節変動、不規則変動の成分に分解し、各成分の特性を分析して予測精度を向上させます。

スペクトル分析

Spectral Analysis

分析予測スペクトル分析

周波数領域での分析により、時系列データに含まれる周期性やパターンを検出し、隠れた規則性を発見します。

予測精度評価

Forecast Accuracy Measures

分析予測精度評価

MAE、MAPE、RMSEなどの指標により予測精度を定量的に評価し、複数のモデルを比較して最適な手法を選択します。

よくあるご質問

Forecastingについて

活用事例

こんな場面で使われています

売上・需要予測

小売業や製造業において、過去の売上データから将来の需要を予測し、在庫管理や生産計画の最適化を実現します。季節性やトレンドを考慮した精度の高い予測により、コスト削減と顧客満足度向上を両立します。

在庫最適化ARIMAモデルによる需要予測
生産計画季節分解による需要パターン分析

金融・経済分析

株価、為替レート、経済指標の予測により、投資判断やリスク管理をサポートします。ボラティリティの予測や景気循環の分析により、戦略的な意思決定を支援します。

株価予測指数平滑法による短期予測
リスク管理スペクトル分析による周期性検出

オプション構成一覧

Forecastingは、多くの推奨構成に含まれています

製品名推奨パックA推奨パックB推奨パックCStandardProfessionalPremium
Base
Advanced Statistics
Regression
Custom Tables
Exact Tests
Decision Trees
Missing Values
Categories
Forecasting
Direct Marketing
Neural Networks
Complex Samples
Conjoint
Amos
  1. Baseは、IBM SPSS Statisticsの基本機能を持つ必須のソフトウェアで、どの推奨構成にも必ず含まれます。
  2. 上記は、IBMソフトウェア標準の提供形態である「パスポート・アドバンテージ(PA)」によるメーカー保守サービスが付帯します。
  3. Baseや推奨構成に任意のオプションを個別に追加することは可能ですが、特定のオプションを取り除くことはできません。
  4. 推奨パックAは「メディカルモデル・エントリー」と同じ構成です。推奨パックBは「メディカルモデル」と同じ構成です。推奨パックCは「メディカルモデル・プロフェッショナル」と同じ構成です。
  5. サブスク版には、SPSS QLINIC(動画教材/ナレッジ検索/Q&Aサービス) が無料で付帯します。
  6. AmosはWindows版のみでmacOSは非対応です。SPSSの提供形態によってはPremiumにAmosが含まれない場合があります。詳細はお問合せください。

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