Ferramenta De Fábrica Modelo TS

A ferramenta TS Model Factory estima modelos de previsão de série temporal para vários grupos ao mesmo tempo usando o método de média móvel autoregressiva (ARIMA) ou o método de suavização exponencial (ETS). (Para gerar modelos de séries temporais para um único grupo, use a ferramenta ARIMA ou o ETS Tool, que têm mais funcionalidade para grupos individuais.) Se estiver usando o método ARIMA, a ferramenta também poderá usar campos covariados relacionados para fazer uma previsão mais precisa.

Esta 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. Consulte Baixar e utilizar ferramentas preditivas.

A ferramenta TS Model Factory requer um fluxo de dados do designer com pelo menos dois campos: o nome do grupo, que deve ser um String, VString, W_String ou V_WString, e o campo de destino, que deve ser numérico. Os campos covariados também podem estar presentes, bem como campos que não serão usados na criação do modelo.

Configuração do modelo

• Tipo de modelo de série temporal: Selecione o método a ser usado para gerar o modelo de série temporal para cada grupo. Você deve usar o mesmo método para todos os grupos; no entanto, você pode filtrar seus dados em dois grupos diferentes e usar ARIMA em um grupo e ETS por outro.
  • Usar covariáveis na estimativa do modelo? (Somente ARIMA): se você estiver criando um modelo ARIMA e desejar usar covariáveis, selecione essa opção e, em seguida, selecione os campos que deseja usar como covariates.
• Selecione o campo de destino: Selecione o campo que deseja prever. Este campo deve ser numérico e ter pelo menos dois valores exclusivos.
• Selecione o campo de agrupamento: Selecione o campo com os nomes dos grupos.
• Tipo de período de tempo: Selecione a opção que corresponde à frequência de medição em seus dados. Por exemplo, selecione mensalmente se seus dados foram medidos no dia 1 de cada mês. Este campo também determina a quantidade mínima de dados necessários para cada grupo. Você precisa fornecer pelo menos duas repetições completas para cada grupo. Por exemplo, se você selecionar por hora, você precisaria ter pelo menos 48 medições por grupo (24 horas em um dia * 2 = 48).
• Período inicial da série (opcional): Selecione esta opção para especificar quando a série de destino é iniciada. Por exemplo, se o seu período de tempo é mensal e sua série começa em 01 de abril de 2013, você escolheria "2013" para os anos a série começa e "4" para a semana, mês (numérico), ou trimestre do início da série.

Conecte uma ferramenta Navegar a cada âncora de saída para exibir os resultados.

• O âncora: consiste em um fluxo de saída contendo o objeto de modelo ARIMA ou ETS que pode ser usado para ambas as previsões de ponto e um intervalo de confiança percentual especificado pelo usuário em torno dessas previsões.
• R âncora: consiste em uma tabela com informações sobre várias medidas estatísticas e parâmetros de modelo.