予測は、一定の間隔で増加する x 軸の日付/時刻値または整数を使用した折れ線グラフでのみ機能します。
予測では 予測の目的でのみ 履歴データ ポイントの数までの欠落している y 値の入力を完了できます 欠落している値の入力を完了するか フィルターを解除してください
予測でサポートされているデータ ポイントの数は最大 %{dataSize/} 個です データをフィルター処理して 表示するデータ ポイントを %{dataSize/} 個までにしてください
予測で特定された履歴データ ポイントは %{dataPoints/} 個です 予測には少なくとも %{minDataPoints/} 個のデータ ポイントが必要です
予測には 連続した時系列のデータ ポイントが必要です 足りないデータを満たすには 50 パーセント以上のデータ ポイントが必要です
予測は 一定の間隔で増加する x 軸の日付/時刻値または整数を使用した折れ線グラフでのみ機能します
予測データの計算に使用される DEFINETIMESERIES 関数の呼び出しで優先データ ポイントが指定されているテーブルを識別します
予測値を '%{ColumnName/}' 列 (行 %d{Line/} 列 %d{Column/}) に変換しているときにオーバーフローが発生しました この列には より大きい有効桁数のデータ型を使用することをお勧めします
予測結合クエリが無効です ON 句により テーブル入力列が '%{modelcol/}' スカラ マイニング モデル列に結合されます
予測結合クエリが無効です ON 句により テーブル入力列が '%{modelcol/}' テーブル マイニング モデル列に結合されます