Strumento ARIMA
Esempio di uno strumento
ARIMA presenta l'opzione Esempio di uno strumento. Consulta Esempi di flussi di lavoro per scoprire come accedere a questo e a molti altri esempi direttamente in Alteryx Designer.
Lo strumento ARIMA stima un modello di previsione di serie temporali, sia come modello univariato che con covariate (predittori), utilizzando un metodo di media mobile integrata (o ARIMA) autoregressiva. ARIMA è l'approccio previsionale più comunemente utilizzato ed è considerato la classe più generale di modelli per la previsione di un campo di serie temporali. I metodi ARIMA implementati in questo strumento possono utilizzare un approccio automatico per sviluppare un modello basato su criteri statistici, oppure è possibile specificare direttamente i parametri sottostanti di un modello ARIMA. Una discussione dettagliata del modello ARIMA, insieme a una descrizione dei metodi automatizzati utilizzati in questo strumento, è contenuta nel capitolo 8 del libro online di Hyndman e Athanasopoulos Forecasting: Principals and Practice.
Nota
Questo strumento utilizza lo strumento R. Vai a Opzioni > Scarica strumenti predittivi e accedi al portale Download e licenze Alteryx per installare R e i pacchetti utilizzati dallo strumento R. Consulta la sezione Download e utilizzo degli strumenti predittivi.
Collega un flusso di dati Alteryx che contiene dati storici sulle serie temporali da prevedere e (facoltativamente) una serie di covariate. I campi che non saranno utilizzati nella creazione del modello possono essere presenti anche nel flusso di dati.
Utilizza la scheda Parametri richiesti per impostare i controlli di base necessari per la creazione di un modello ARIMA.
Nome modello: è necessario assegnare un nome a ogni modello per poterlo identificare in futuro. I nomi dei modelli devono iniziare con una lettera e possono contenere lettere, numeri e i caratteri speciali punto (.) e carattere di sottolineatura (_). Non sono consentiti altri caratteri speciali e lo strumento R fa distinzione tra maiuscole e minuscole.
Seleziona il campo target: seleziona il campo dal flusso di dati da prevedere. Le misurazioni per questo campo devono essere effettuate a intervalli regolari (ad esempio, giornalieri, mensili, trimestrali, ecc.). Le colonne contenenti identificatori univoci, come le chiavi primarie surrogate e le chiavi primarie naturali, non devono essere utilizzate nelle analisi statistiche. Non hanno alcun valore predittivo e possono causare eccezioni di runtime.
Usare le covariate nella valutazione del modello?: se selezioni questa opzione, viene visualizzato un elenco di caselle di spunta per selezionare i campi da utilizzare come covariate nel modello ARIMA.
Frequenza del campo target: scegli l'intervallo di tempo per le osservazioni del campo target.
Usa la scheda Personalizzazione del modello (facoltativa) per impostare i controlli che regolano il modo in cui il modello elabora i dati.
Personalizza i parametri usati per la creazione automatica del modello: seleziona questa opzione per esporre un insieme di parametri che influenzano la creazione automatica del modello. Le opzioni includono la possibilità di…
Regolare i componenti non stagionali, compreso il livello della prima differenza, l'ordine massimo della componente autoregressiva e l'ordine massimo della componente media mobile.
Regolare i componenti stagionali, compreso il livello di differenziazione stagionale, l'ordine massimo della componente di autoregressione stagionale e l'ordine massimo della componente di media mobile stagionale.
Selezionare i criteri di informazione utilizzati per la selezione tra diversi modelli candidati. Per impostazione predefinita, viene utilizzato il criterio di informazione di Akaike corretto (AICc), ma è possibile selezionare il criterio di informazione di Akaike non corretto (AIC) o il criterio di informazione bayesiano.
È anche possibile stabilire se tutti i modelli possibili vengono stimati e confrontati (enumerazione completa) invece di utilizzare l'algoritmo a gradini predefinito. L'algoritmo a gradini ha dimostrato di avere buone caratteristiche di prestazione e di essere molto meno intensivo dal punto di vista computazionale, tuttavia non è garantito che trovi il miglior modello singolo. Stimando tutti i possibili modelli ARIMA si troverà il singolo modello migliore, ma con un tempo di esecuzione significativamente maggiore. Se si seleziona l'enumerazione completa, è possibile porre alcuni limiti allo spazio ricercato impostando l'ordine massimo consentito del modello. Inoltre, è possibile utilizzare più core della macchina su cui viene eseguito Alteryx.
È inoltre possibile impostare le opzioni che consentono la "deriva" del modello e l'applicazione di una trasformazione Box-Cox (compresa l'impostazione del valore di lambda) al campo target.
Modello specificato completamente dall'utente…: seleziona questa opzione per specificare manualmente un modello ARIMA. I parametri richiesti includono…
I componenti non stagionali dell'ordine della componente autoregressiva (p), il grado di prima differenziazione (d) e l'ordine della media mobile (q).
I componenti stagionali dell'ordine della componente autoregressiva stagionale (P), il grado di differenziazione stagionale (D) e l'ordine della componente media mobile stagionale (Q).
È inoltre possibile impostare le opzioni che consentono la "deriva" all'interno del modello e se una trasformazione Box-Cox (compresa l'impostazione del valore di lambda) viene applicata al campo target.
Utilizza la scheda Altre opzioni per impostare i parametri aggiuntivi per i periodi.
Periodo di inizio della serie (facoltativo): questa opzione consente di specificare il periodo di inizio della serie temporale, che viene riflesso nel grafico di previsione. Se Frequenza del campo target è impostata su Oraria, Giornaliera (tutti i giorni) o Giornaliera (solo giorni feriali), questa opzione non è disponibile.
Il numero dei periodi da includere nel grafico previsionale: questo grafico contiene i dati originali e un certo numero di punti previsionali futuri (insieme a intervalli di confidenza del 80% e del 95% intorno ai punti previsti). È possibile specificare il numero di periodi da prevedere nel futuro per il grafico.
Seleziona formato della settimana: consente di scegliere un metodo per specificare le settimane lavorative. Queste opzioni si riferiscono a ciò che costituisce la prima settimana dell'anno e a quale giorno della settimana inizia una settimana.
USA: la domenica è il primo giorno della settimana.
Regno Unito: il lunedì è il primo giorno della settimana.
ISO8601: il lunedì è il primo giorno della settimana.
Utilizza la scheda Opzioni grafiche per impostare i controlli per l'output grafico.
Dimensioni del grafico: seleziona pollici o centimetri per le dimensioni del grafico.
Risoluzione grafico: seleziona la risoluzione del grafico in punti per pollice: 1x (96 dpi), 2x (192 dpi) o 3x (288 dpi).
La risoluzione inferiore crea un file più piccolo ed è ideale per la visualizzazione su un monitor.
Una risoluzione più alta crea un file più grande con una migliore qualità di stampa.
Dimensione carattere di base (punti): seleziona la dimensione del carattere nel grafico.
Ancoraggio O: consiste in un flusso di output che contiene l'oggetto modello ARIMA che può essere utilizzato sia per le previsioni punto che per un intervallo di confidenza percentile specificato dall'utente che circonda tali previsioni.
Ancoraggio R: è costituito dagli snippet di tracciato generati dal Strumento ARIMA: un riepilogo statistico, grafici diagnostici di autocorrelazione e grafici di previsione.
L'ancoraggio I è un dashboard HTML interattivo costituito da grafici e metriche. Seleziona i diversi elementi grafici per interagire con le visualizzazioni e visualizzare ulteriori informazioni, valori, metriche e analisi.
Comportamento previsto: Calcoli del grafico
Il grafico previsionale utilizza una data predefinita per i calcoli se viene utilizzata una di queste impostazioni di configurazione:
Frequenza del campo target è impostata su Oraria, Giornaliera (tutti i giorni) o Giornaliera (solo giorni feriali) .
Frequenza del campo target è impostata su Settimanale, Mensile, Trimestrale o Annuale e il Periodo di inizio serie non è impostato.
La data predefinita utilizzata può variare, rendendo il calcolo casuale.