Outil Usine de modèles ST

L’outil Usine de modèles ST estime les modèles de prévision des séries temporelles pour plusieurs groupes simultanément à l’aide de la méthode de moyenne mobile autorégressive (ARIMA) ou de la méthode de lissage exponentiel (ETS). (pour générer des modèles de séries chronologiques pour un seul groupe, utilisez la Outil ARIMA ou Outil ETS, qui ont plus de fonctionnalités pour les groupes uniques.) Si vous utilisez la méthode ARIMA, l'outil peut également utiliser des champs covariables connexes pour effectuer une prédiction plus précise.

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 une entrée

L'outil usine de modèle TS requiert un flux de données avec au moins deux champs: le nom du groupe, qui doit être une chaîne, VString, W_String ou V_WString, et le champ cible, qui doit être numérique. Des champs de covariables peuvent également être présents, ainsi que des champs qui ne seront pas utilisés lors de la création du modèle.Designer

Configurer l’outil

Configuration du modèle

• Type de modèle de série chronologique: sélectionnez la méthode à utiliser pour générer le modèle de série chronologique pour chaque groupe. Vous devez utiliser la même méthode pour tous les groupes ; toutefois, vous pouvez filtrer les données dans deux groupes différents et utiliser ARIMA dans un groupe et ETS dans l’autre.
• Utiliser des covariables dans l'estimation du modèle? (ARIMA uniquement) : Si vous créez un modèle ARIMA et souhaitez utiliser des covariables, sélectionnez cette option, puis sélectionnez les champs que vous souhaitez utiliser comme covariables.
• Sélectionnez le champ cible: sélectionnez le champ que vous souhaitez prévoir. Ce champ doit être numérique et contenir au moins deux valeurs uniques.
• Sélectionnez le champ regroupement: sélectionnez le champ avec les noms des groupes.
• Type de périodede temps: sélectionnez l'option qui correspond à la fréquence de mesure dans vos données. Par exemple, sélectionnez mensuellement si vos données ont été mesurées le 1er de chaque mois. Ce champ détermine aussi le volume minimum de données requises pour chaque groupe. Vous devez indiquer au moins deux répétitions intégrales pour chaque groupe. Par exemple, si vous sélectionnez horaire, vous devez avoir au moins 48 mesures par groupe (24 heures par jour * 2 = 48).
• Période de début de série (optionnel): sélectionnez cette option pour spécifier le moment où la série cible démarre. Par exemple, si votre période est mensuelle et vos séries commencent le 1er avril 2013, vous devez choisir « 2013 » comme année de début des séries et « 4 » pour la semaine, le mois (numérique) ou le trimestre de début des séries.

Afficher la sortie

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

• O ancre: se compose d'un flux de sortie contenant l'objet modèle ARIMA ou ETS qui peut être utilisé pour les prévisions de point et un intervalle de confiance percentile spécifié par l'utilisateur entourant ces prévisions.
• R ancre: se compose d'un tableau avec des informations sur les différentes mesures statistiques et les paramètres du modèle.