気象×AI需要予測 検証サイト
気象は売上や客数、使用量などのさまざまな需要に影響を及ぼします。
気象✕AI需要予測 検証サイトは、お手持ちの各種実績データと、
ウェザーニューズの各種気象データを掛け合わせて、
気象の影響度を確認し、需要予測を試すことができます。
気象は売上や客数、使用量などのさまざまな需要に影響を及ぼします。
気象✕AI需要予測 検証サイトは、お手持ちの各種実績データと、
ウェザーニューズの各種気象データを掛け合わせて、
気象の影響度を確認し、需要予測を試すことができます。
分析・検証の内容
商品の販売数や客数、電気の使用量など、気象の影響度が知りたいデータをアップロードしていただくと、自動で予測モデルを作成し結果を返します。 予測モデルに使用する気象データは、ウェザーニューズの高解像度のデータを使用します。 予測するタイミングは、前日（1日前）とした結果を返します。 結果では、以下の内容が確認できます。 ・気象データを利用した場合、利用しなかった場合、それぞれの予測精度とその精度比較 ・気象データを利用した予測モデルの内部における、気象データの重要度 なお、検証するにあたりまして、利用者のお名前、所属企業名、メールアドレスが必要です。 また、検証はおひとりさま1日5回までとなります。
データの時間解像度
1日ごと、または、1時間ごと
データの期間
1時間ごと: 2018/01/01～ 1日ごと: 2021/12/01～2024/06/02※1 ※2 ※3
データの地点数
10地点まで※4
気象要素
気温、降水量、湿度など
※1 アップロードしたデータの前半8割を学習に、後半2割をテストデータとして使用します。
※2 データの日時は連続した日時としてください。（日時が一部欠けると予測モデルの計算ができません）
※3 各地点ごと最大2年分まで
※4 気象データと掛け合わせるために、検証したい地点をアップロード後に指定します。
ご用意いただくデータ
場所ID、日時、分析するデータという CSV データを作成してください。 1行目に location, datetime, value と書いてください。 アップロードできるデータの時間間隔は「1日ごと」あるいは「1時間ごと」です。
CSVファイルのアップロード
CSV ファイル
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