Ferramenta Comparação TS
Fluxo de trabalho de exemplo
A ferramenta Comparação TS tem um fluxo de trabalho de exemplo. Visite Exemplos de fluxos de trabalho para saber como acessar esse e muitos outros exemplos diretamente do Alteryx Designer.
Use a ferramenta Comparação TS para comparar um ou mais modelos de série temporal criados com a Ferramenta ARIMA ou a Ferramenta ETS, incluindo os modelos ARIMA que usam covariáveis.
Essa ferramenta fornece várias medidas de acurácia de modelo que são muito usadas para comparar as previsões pontuais de cada modelo com os valores reais do campo que está sendo previsto para um conjunto de dados de teste (holdout). Além disso, um gráfico e uma tabela de valores reais e previstos são fornecidos. As entradas na macro são um ou mais modelos de série temporal (que foram unidos) que se baseiam no mesmo campo, no mesmo conjunto de dados de treinamento e em um fluxo de dados do Alteryx que contém os valores reais para o período de teste (holdout), junto com os valores de covariáveis que possam ter sido usadas na criação do modelo. Os valores reais precisam ser dos períodos de tempo logo após os que foram usados para criar os modelos.
A seção 5 do capítulo 2 do livro online de Hyndman e Athanasopoulos Forecasting: Principles and Practice apresenta uma boa descrição das medidas usadas para avaliar a acurácia do modelo de previsão.
Nota
Essa ferramenta utiliza a ferramenta R. Vá para Opções > Baixar ferramentas preditivas e faça login no Portal de Downloads e Licenças da Alteryx para instalar o R e os pacotes usados pela ferramenta R. Visite Baixar e utilizar ferramentas preditivas.
A ferramenta Comparação TS requer um fluxo de dados do Designer que seja...
Um conjunto de modelos de série temporal que prevê o mesmo campo, de preferência estimando os mesmos períodos de tempo que foram unidos.
Um fluxo de dados do Alteryx que contém o mesmo campo que o previsto pelas ferramentas ARIMA ou ETS de série temporal, mas para períodos de tempo logo após os que foram usados para treinar os modelos. Se um dos modelos da comparação é ARIMA com covariáveis, os campos covariados usados também devem ser incluídos neste fluxo de dados. O tamanho do conjunto de teste (holdout) deve ser, pelo menos, igual ao número de períodos no futuro que o modelo será usado para prever na produção. Se a amostra total disponível for grande, o tamanho do conjunto de teste (holdout) muitas vezes será maior do que o número de períodos para previsão e, geralmente, estará entre 10% e 20% dos dados disponíveis.
Use a guia Opções de gráfico para definir os controles para a saída.
Tamanho do gráfico: selecione polegadas ou centímetros para o tamanho do gráfico.
Resolução do gráfico: selecione a resolução do gráfico em pontos por polegada: 1x (96 dpi), 2x (192 dpi) ou 3x (288 dpi).
Resoluções mais baixas geram um arquivo menor que é melhor para visualização em um monitor.
Resoluções mais altas geram um arquivo maior e com melhor qualidade de impressão.
Tamanho da fonte base (pontos): selecione o tamanho da fonte para o gráfico.
Conecte uma ferramenta Navegar a cada âncora de saída para exibir os resultados.
Âncora O: contém um fluxo de dados dos nomes de cada modelo examinado e as suas estatísticas de acurácia. As estatísticas de acurácia são: erro médio (ME) de previsão, raiz quadrada dos erros quadráticos médios (RMSE) de previsão, valores absolutos médios (MAE) dos erros de previsão, erro médio percentual (MPE) de previsão, erro absoluto médio percentual (MAPE) de previsão e erro absoluto médio de escala (MASE). O foco mais comum deles é a medida MAPE, no entanto, a medida MASE aborda algumas limitações da MAPE. Para todas as medidas, os modelos com valores menores dessas medidas têm preferência em relação àqueles com valores maiores.
Âncora R: consiste nos fragmentos de relatório de uma tabela com os valores reais e previstos, uma tabela das estatísticas de acurácia para cada modelo e um gráfico que mostra todos os valores da série temporal e os valores previstos para todos os modelos da comparação.
Âncora I: um painel HTML interativo que consiste em gráficos e métricas. Selecione os diferentes elementos gráficos para interagir com as visualizações e exibir mais informações, valores, métricas e análises.
*Forecasting: Principles and Practice, de Hyndman, R.J. e Athanasopoulos, G. (2012).