Outil Comparaison ST

L’outil Comparaison ST compare un ou plusieurs des modèles de séries temporelles créés avec les macros Outil ARIMA ou Outil ETS, y compris les modèles ARIMA qui utilisent des covariables.

Il fournit un certain nombre de mesures couramment utilisées pour évaluer la précision des modèles afin de comparer les prévisions de points de chaque modèle avec les valeurs réelles du champ en prévision pour un jeu de données retenu. De plus, un diagramme et une table des valeurs réelles et prévues sont fournis. Les entrées de la macro sont un ou plusieurs modèles de séries chronologiques (qui ont été regroupés ensemble) qui sont basés sur le même champ, et le même jeu de données d’estimation, et un flux de donnée Alteryx contenant les valeurs réelles pour la période d’exclusion, ainsi que les valeurs de n’importe quel covariables qui peuvent avoir été utilisées dans la création du modèle. Les valeurs réelles doivent être pour les périodes de temps immédiatement après les périodes de temps utilisées pour créer les modèles.

Le chapitre 2, section 5 de la Hyndman et de la Athanasopoulos en ligne : principes et pratiques fournit une bonne discussion des mesures utilisées pour évaluer la précision du modèle prévisionnel.

Cet outil utilise l’outil R. Allez dans Options > Télécharger les outils prédictifs et connectez-vous à la Portail Téléchargements et licences Alteryx pour installer l’outil R et les packages utilisés par ce dernier. Reportez-vous à la page Outil R. Voir Télécharger et utiliser les outils prédictifs.

Connecter les entrées

L'outil de prévision covariable de TS nécessite un flux de données qui est soit:Designer

• Ensemble de modèles de séries chronologiques qui prédisent le même champ, estimant idéalement les mêmes périodes de temps, qui ont été syndiqués ensemble.

• Flux de données Alteryx qui contient le même champ que celui prévu par les outils ARIMA ou ETS de la série chronologique, mais pour les périodes de temps qui suivent immédiatement les périodes utilisées pour estimer les modèles. Si un des modèles à comparer est un modèle ARIMA avec des covariables, alors tout champ de covariable utilisé doit être inclus dans le flux de données.

  La taille du jeu retenu doit être au moins aussi longue que le nombre de périodes dans le futur où le modèle sera utilisé pour prédire en production. Si l’échantillon total disponible est grand, la taille du jeu retenu est souvent plus grande que le nombre de périodes à prévoir, et représente souvent entre 10 et 20 % des données disponibles.

Configurer l’outil

Utilisez l' onglet options graphiques pour définir les contrôles pour la sortie.

• Tailledu tracé: sélectionnez pouces ou centimètres pour la taille du graphique.

• Résolution du graphique : sélectionnez la résolution du graphique en points par pouce : 1x (96 ppp) ; 2x (192 PPP) ; ou 3x (288 PPP). Une résolution basse produit un fichier de plus petite taille et facilite la visualisation sur un moniteur. Une résolution élevée produit un fichier de plus grande taille avec une qualité d’impression supérieure.

• Taille de police de base (points): sélectionnez la taille de la police dans le graphique.

Afficher la sortie

Connectez un outil Explorateur à chaque ancrage de sortie pour afficher les résultats.

• O ancre: contient un flux de données des noms de chaque modèle examiné et ses statistiques de précision. Les statistiques de précision sont l’erreur de précision moyenne (ME), les erreurs quadratiques moyennes de prévision (RMSE), les valeurs absolues moyennes des erreurs de prévision (MAE), le pourcentage d’erreur moyen de la prévision (MPE), le pourcentage d’erreur absolue moyenne de la prévision (MAPE) et l’erreur d’échelle absolue moyenne (MASE). La mesure sur laquelle on se concentre le plus couramment est la mesure MAPE, cependant la mesure MASE répond à quelques défaillances de la MAPE. Pour toutes les mesures, les modèles avec des valeurs plus petites de ces mesures sont préférés à ceux qui ont des valeurs plus grandes.
• R ancre: se compose des extraits de rapport d'une table avec les valeurs réelles et prévisionnelles, d'un tableau des statistiques de précision pour chaque modèle et d'un tracé qui affiche toutes les valeurs des séries chronologiques et des valeurs prévisionnelles pour tous les modèles comparés.
• I ancre: un tableau de bord interactif HTML composé de tracés et de métriques. Vous pouvez interagir avec les visualisations en cliquant sur les différents éléments graphiques pour afficher davantage d’informations, de valeurs, de métriques et d’analyses.

*Hyndman, R.J. et Athanasopoulos, G. (2012) prévisions: principes et pratiques.