Herramienta modelo de la fábrica del TS

La herramienta modelo de fábrica de TS estima los modelos de previsión de series temporales para varios grupos a la vez utilizando el método de la media móvil autoregresiva (ARIMA) o el método de suavizado exponencial (ETS). (para generar modelos de series temporales para un solo grupo, utilice el Herramienta Arima o Herramienta ETS, que tienen más funcionalidad para grupos individuales.) Si se utiliza el método Arima, la herramienta también puede utilizar campos covariados relacionados para hacer una predicción más precisa.

Esta herramienta utiliza la herramienta R. Ve a Opciones > Descargar herramientas predictivas e inicia sesión Portal de licencias y descargas de Alteryx para instalar R y los paquetes utilizados por la Herramienta R. Consulta Descargar y usar herramientas predictivas.

Conectar una entrada

La herramienta modelo de fábrica de TS requiere una secuencia de datos con al menos dos campos: el nombre del grupo, que debe ser una cadena, VString, W_String o V_WString, y el campo de destino, que debe ser numérico. También pueden estar presentes campos covariados, así como campos que no se usarán en la creación de modelos.Designer

Configurar la herramienta

Configuración del modelo

• Tipo de modelo de serie de tiempo: seleccione el método a utilizar para generar el modelo de series temporales para cada grupo. Debe utilizar el mismo método para todos los grupos; sin embargo, puede filtrar sus datos en dos grupos diferentes y utilizar Arima en un grupo y ETS por el otro.
• ¿utilizar covariables en la estimación de modelos? (sólo en ARIMA) : Si está creando un modelo ARIMA y desea utilizar covariables, seleccione esta opción y, a continuación, seleccione los campos que desea utilizar como covariables.
• Seleccione el campo destino: seleccione el campo que desea pronosticar. Este campo debe ser numérico y tener al menos dos valores únicos.
• Seleccione el campo agrupar: seleccione el campo con los nombres de los grupos.
• Tipo de períodode tiempo: seleccione la opción que coincida con la frecuencia de medición de sus datos. Por ejemplo, seleccione mensualmente si sus datos se midieron el 1 de cada mes. Este campo también determina la cantidad mínima de datos necesarios para cada grupo. Debe proporcionar al menos dos repeticiones completas para cada grupo. Por ejemplo, si selecciona cada hora, necesitará tener al menos 48 mediciones por grupo (24 horas en un día * 2 = 48).
• Período de inicio de serie (opcional): Seleccione esta opción para especificar Cuándo se inicia la serie de destino. Por ejemplo, si su período de tiempo es mensual y su serie comienza el 1 de abril de 2013, usted elegiría "2013" para los años que comienza la serie y "4" para la semana, el mes (numérico), o el cuarto del comienzo de la serie.

Ver la salida

Conecta una herramienta Explorar con cada ancla de salida para ver los resultados.

• O Anchor: consiste en una secuencia de salida que contiene el objeto de modelo ARIMA o ETS que se puede utilizar para las dos predicciones puntuales y un intervalo de confianza del percentil especificado por el usuario que rodea esos pronósticos.
• R Anchor: consiste en una tabla con información sobre diversas medidas estadísticas y parámetros del modelo.