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Outil Prévision à Covariables ST

Version:
2022.3
Last modified: September 25, 2020

Utilisez TS Covariate Forecast pour fournir des prévisions à partir d’un modèle ARIMA estimé à l’aide de covariates pour un nombre spécifié par l’utilisateur de périodes futures.

En outre, des limites inférieure et supérieure d’intervalle de confiance sont fournies pour deux intervalles de confiance différents (spécifiés par l’utilisateur) exprimés en pourcentage. Pour chaque intervalle de confiance, la probabilité attendue que la valeur Vrai tombe dans les limites fournies correspond au pourcentage d’intervalle de confiance. Outre le modèle, il est nécessaire d’indiquer les valeurs des covariables pour l’horizon prévisionnel.

Dans certains cas, l’exactitude des modèles de prévision des séries chronomètres peut être améliorée grâce à l’utilisation de covariates (variables prédictrices autres que les valeurs passées de la variable cible elle-même). Par exemple, si un fabricant d’appareils ménagers est intéressé à prévoir les niveaux de ventes dans sa division des ventes commerciales (par exemple, les appareils pour la construction résidentielle neuve), alors un covariate important pour les ventes de prévision est susceptible d’être des valeurs passées des mises en chantier résidentielles puisque les appareils sont parmi les derniers articles placés dans une nouvelle maison. L’outil Prévision à covariables ST permet de créer des prévisions à partir des modèles ARIMA qui incluent des covariables.

Cet outil utilise l’outil R. Accédez à Options > Téléchargez des outils prédictifs et connectez-vous au portail Téléchargements et licences Alteryx pour installer R et les packages utilisés par l’outil R. Voir Télécharger et utiliser des outils prédictifs.

Connecter une entrée

L’outil TS Covariate Forecast nécessite un flux de données Designer qui est soit ...

  • Flux de données de sortie à partir d’un outil ARIMA.
  • Un flux de données qui contient les informations de covariables pertinentes (futures). Dans de nombreux cas, ces valeurs peuvent être des valeurs prévues également.

Configurer l'outil

Onglet Configuration

Utilisez l’onglet Configuration pour définir les contrôles de la série de temps covarier les prévisions.

  • Nom de champ de la prévision de point: Nom de champ pour les prévisions de points dans le flux de données de sortie. Ce nom sert également de préfixe pour les limites de confiance.
  • Valeur en pourcentage de l’intervalle de confiance plus important: cette valeur peut varier de 1 à 99. Les valeurs souvent utilisées pour cette plage sont 95 et 99 pour cent.
  • Valeur en pourcentage de l’intervalle de confiance plus petit: cette valeur peut varier de 1 à 99. Les valeurs couramment utilisées pour cette gamme sont 80 ou 90 pour cent.

Onglet Options graphiques

Utilisez l’onglet Options graphiques pour définir les contrôles de la sortie graphique.

  • Taille de la parcelle: Sélectionnez des pouces ou des centimètres pour la taille du graphique.
  • Résolution graphique: Sélectionnez la résolution du graphique en points par pouce : 1x (96 dpi), 2x (192 dpi)ou 3x (288 dpi).
    • 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 valeurs de prévision et des limites de confiance.
  • Ancre R : Se compose des extraits de rapport d’un tableau avec les valeurs de prévision et les limites de confiance et d’une parcelle de prévision qui affiche à la fois les valeurs historiques de la série temporelle et les valeurs de prévision avec des limites d’erreur.
  • J’ancre : Un tableau de bord HTML interactif composé de parcelles et de mesures.Sélectionnez différents éléments graphiques pour interagir avec les visualisations afin de révéler plus d’informations, de valeurs, de mesures et d’analyses.
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