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Adaptive Planning
Última actualización: 2025-03-14
Preguntas frecuentes: predictor predictivo

Preguntas frecuentes: predictor predictivo

¿Cómo puedo conservar los datos introducidos manualmente al generar una previsión?
Seleccione una versión de plan diferente para la previsión. Puede considerar la posibilidad de crear una versión de plan designada para los datos previstos. Puede utilizar informes y diagramas de tablero de control para comparar las diferencias entre versiones.
¿Cómo soluciono los problemas de una previsión con errores?
  1. Vaya a
    Modelado
    >
    Predictive Forecaster
    .
  2. En la lista, mantenga el puntero sobre la previsión hasta que aparezcan los tres puntos.
  3. Haga clic en los tres puntos y seleccione
    Consultar historial
    .
  4. En el panel de la izquierda hay una lista de ejecuciones para esa previsión.
  5. Haga clic en una ejecución con errores.
  6. En la sección
    Estado
    , lea la lista de errores.
¿Cómo puedo garantizar o mejorar la precisión de la previsión?
  • Pruebe el ajuste automático, que aplica el mejor algoritmo en función de los datos.
  • Haga referencia a un gran número de puntos de datos de cifras reales.
  • Compruebe si hay espacios en blanco en las cifras reales, que el algoritmo trata como ceros.
  • Utilice el algoritmo de Croston cuando los datos de cifras reales tengan muchos espacios en blanco.
  • Pronosticar solo en el futuro según sea necesario.
  • Disponibilidad limitada: active la métrica de precisión, que genera una puntuación que puede revisar en la ficha Métricas de confianza.
¿Qué debo tener en cuenta al seleccionar un algoritmo?
¿Cuándo debo usar Autoajustar?
Utilice Autoajustar cuando:
  • Utilice Predictive Forecaster por primera vez.
  • No tiene un buen conocimiento del funcionamiento interno de los algoritmos disponibles.
  • No tienen una idea clara de las funciones y patrones de sus datos.
  • No están obteniendo los resultados que anticipó al seleccionar otros algoritmos.
  • Disponibilidad limitada: ha recibido una puntuación baja para la
    métrica de precisión
    en la subsección
    Métricas de confianza
    .
¿Cuál es la sobrecarga computacional con Autoajuste?
Autoajustar utiliza un ciclo adicional que puede añadir tiempo adicional para las predicciones.
¿Cómo puedo reducir el tiempo que se tarda en finalizar una previsión?
  • Utilice los filtros para limitar las cuentas, los niveles y las dimensiones personalizadas.
  • Seleccione un algoritmo más rápido, como Holt-Winters o Filtro de Kalman. Compruebe siempre los datos previstos con respecto a sus expectativas.
  • Disponibilidad limitada: desactive la casilla
    Rango de previsión
    . Al desactivar esta opción, se reduce el tiempo de ejecución de la previsión porque deja de generar el límite superior y el límite inferior de la previsión. Puede volver a activarla en una fecha posterior.
  • Disponibilidad limitada: desactive la casilla
    Métrica de precisión
    . Desactivar esta opción reduce el tiempo de ejecución porque elimina las pruebas retroactivas. Considere la posibilidad de desactivarla después de ejecutar la previsión y comprobar la puntuación. Puede volver a activarla en una fecha posterior.
¿Qué sucede cuando a una hoja de apalancamiento le falta una cuenta, un nivel o dimensiones personalizadas que están en la hoja de previsión?
El algoritmo calcula los datos previstos correspondientes al nivel, la cuenta o la dimensión que faltan sin utilizar los palancas.
¿Cómo puedo usar el mismo valor de palanca para todas las divisiones de dimensiones personalizadas?
No añada dimensiones personalizadas a la hoja de apalancamiento ni deje la columna de la dimensión personalizada en blanco para una fila en particular.
¿Qué significa el requisito de "cadencia diaria" con respecto a la opción de estacionalidad semanal?
La cadencia diaria es un cálculo basado en los días naturales y los periodos dentro del rango de tiempo. Para calcular:
  1. Calcular cuántos días hay en el rango de tiempo definido de la previsión. Ejemplo: el periodo inicial es enero de 2023. El periodo final es febrero de 2023. Hay 59 días naturales en un calendario típico entre el 1 de enero y el 28 de febrero.
  2. Calcular cuántos periodos hay en el rango de tiempo. Ejemplo: utilice el mismo periodo inicial y final que el anterior. El estrato temporal más pequeño de su calendario es semanas. Hay 9 semanas entre el 1 de enero y el 28 de febrero.
  3. Divida los días naturales entre los periodos temporales. Ejemplo: 59 dividido por 9 es igual a 6,55.
  4. El cociente debe ser igual o inferior a 2 para poder optar a la opción de estacionalidad semanal. Ejemplo: la cadencia de 6,55 no cumple los requisitos.
Puede ajustar el rango de tiempo según sea necesario. Tenga en cuenta que este requisito dificulta que algunas estructuras de calendario utilicen esta opción.
¿Cómo cambio o elimino filtros de la previsión?
  1. Vaya a
    Modelado
    >
    Predictive Forecaster
    .
  2. En la lista de previsiones, haga clic en el nombre de la previsión.
  3. Haga clic en la lista de valores
    Cuentas
    ,
    Niveles
    o
    Dimensiones
    .
  4. Haga clic en la ficha
    Seleccionado
    . La lista muestra todos los valores seleccionados.
  5. Para eliminar un valor, haga clic en la x junto a un valor.
¿Por qué está vacía la ficha Métricas de confianza?
No ha activado las opciones que generan los diagramas para la previsión. Para activar las métricas, edite la previsión y haga clic en
Rango de previsión
o
Métrica de precisión
. Cada opción ejecuta una tarea diferente y genera un diagrama diferente. Consulte Concepto: rango y precisión de previsión con predictivo predictivo.
¿Cómo afecta la opción Previsión móvil a mi definición de previsión?
Las previsiones móviles alinean las fechas importantes de la previsión con su versión de cifras reales. Cuando se utiliza correctamente, crea una definición de previsión dinámica que se arrastra a medida que se cargan los datos de cifras reales. La previsión hace referencia a los datos de cifras reales añadidos más recientemente, y rellena continuamente la versión de previsión con las predicciones más precisas.
Cuando combina las previsiones continuas con la programación, puede automatizar el proceso de previsión.
En un mundo perfecto, siempre actualiza los
valores finalizados hasta
cada vez que carga nuevas cifras reales. Este periodo suele ser un periodo anterior al
Inicio de plan
de su versión de previsión. Por lo tanto, hacemos lo siguiente:
  • Periodo inicial de previsión
    igual que un periodo después de
    Valores finalizados hasta
    .
  • Cifras reales de periodo final
    igual que
    Valores finalizados hasta
    .
Pero, ¿qué sucede si no ha añadido una fecha
de Finalización de valores
o si hay un intervalo entre la
fecha de Inicio de plan
y la
de Finalización de valores
? En este caso, hacemos lo siguiente:
  • Periodo inicial de previsión
    igual que
    Inicio de plan
  • Periodo final de cifras reales
    igual a un periodo anterior al
    Inicio de plan
    .