Passer au contenu principal
Documentation
Documentation
Adaptive Planning
Dernière mise à jour : 2023-06-23
FAQ : Détection des anomalies

FAQ : Détection des anomalies

Que dois-je faire pour commencer ?
Commencez par créer une version prédictive de machine learning. Générez ensuite les prédictions. Voir Créer des versions prédictives pour la détection des anomalies.
Que fait la version prédictive ?
La version prédictive conserve les données prédites calculées par l'algorithme de machine learning.
Peut-on modifier ou supprimer une version prédictive ?
Vous pouvez modifier certains des paramètres. Conservez les paramètres de version requis. L'algorithme peut échouer si vous ne le faites pas.
Vous pouvez également supprimer la version. Lorsque vous supprimez la version, la détection des anomalies et le reporting des valeurs hors norme cessent de fonctionner.
Vous ne pouvez pas modifier les données dans les feuilles pour la version prédictive dans la mesure où la version est en lecture seule.
Quels types de feuille affichent les anomalies ?
Uniquement les feuilles standard qui n'ont pas de dimensions personnalisées.
Quels types de compte affichent les anomalies ?
  • Uniquement les comptes périodiques du Grand livre et personnalisés qui ne sont pas liés à d'autres comptes.
  • Le paramètre de compte
    Type de feuille de saisie des données
     doit être
    Standard
    .
  • Les agrégats de comptes réduits sont des anomalies marquées si au moins un compte enfant comporte des données inattendues. Vous pouvez développer le compte pour voir où se trouve l'anomalie.
Quels types de version affichent les anomalies ?
Uniquement les versions de plan.
Puis-je afficher des anomalies dans les feuilles de l'interface Excel pour Planning ou dans les rapports OfficeConnect ?
Pour l'instant, la détection des anomalies ne fonctionne que dans les feuilles Adaptive Planning et les rapports web.
Comment les anomalies sont-elles détectées dans Adaptive Planning ?
Nous utilisons un algorithme prédictif qui étudie les tendances de votre version des montants réels. Par défaut, nous définissions les limites supérieure et inférieure pour chaque prédiction comme suit :
  • UpperBound = PredictionValue + 0,4 * | PredictionValue |
  • LowerBound = PredictionValue - 0,4 * | PredictionValue |
Lorsque les valeurs sont supérieures à la limite supérieure ou inférieures à la limite inférieure, elles apparaissent comme des anomalies. Vous pouvez modifier les seuils dans la feuille AIML-THRESHOLD. Voir Définir les seuils des anomalies.
Quand les prédictions commencent-elles ?
Utilisez le paramètre
Début du plan
 dans votre version prédictive pour définir le début des prédictions. L'algorithme prédit ensuite les valeurs pour les 24 prochaines périodes.
Que faire si ma feuille n'affiche pas d'anomalies ?
Un compte a besoin d'au moins 24 points de données dans la version des montants réels pour que les algorithmes commencent à détecter des anomalies dans ce compte.
Assurez-vous aussi que :
  • Vous consultez des comptes de Grand livre ou des comptes personnalisés. Les comptes cubes, modèles, métriques et d'hypothèse n'affichent pas d'anomalies.
  • Vous consultez des comptes périodiques. Les comptes cumulés et les comptes de lien n'affichent pas d'anomalies.
  • Vous affichez la plus petite période. Exemple : des mois au lieu de trimestres. L'algorithme ne détecte pas les anomalies pour les agrégats de temps.
  • Vous consultez un périmètre sans niveaux enfants. L'algorithme n'assure pas la détection pour les agrégats de périmètres.
  • Vous consultez une feuille standard avec le bouton
    Afficher l'anomalie
    . Le bouton ne s'affiche pas si votre feuille standard a des dimensions personnalisées.
  • Vous consultez une version de plan. Les versions des montants réels n'affichent pas d'anomalies.
  • Vous ne consultez pas la version prédictive, qui contient les prédictions, ce qui signifie qu'il ne s'agit jamais d'anomalies.
  • Vous ne consultez pas de subdivisions.
Que faire si les anomalies détectées ne sont pas des anomalies ?
  • Vérifiez votre version des montants réels pour vous assurer que les données sont exactes. L'algorithme comptabilise les cellules vides comme des zéros, ce qui peut influer sur les prédictions.
  • Envisagez de définir vos propres limites dans la feuille AIML-THRESHOLD.
  • Pour supprimer la bordure d'anomalie d'une cellule, faites un clic droit sur la cellule, puis sélectionnez
    Annuler le marquage de l'anomalie
    .
Comment fonctionne le reporting des valeurs hors norme ?
Ce rapport matriciel utilise les valeurs prédites dans la version prédictive. En utilisant les fonctions de rapport standard, vous pouvez créer les valeurs hors norme en fonction de vos limites supérieure et inférieure personnalisées. Ces valeurs hors norme ne correspondent pas aux anomalies que vous trouvez dans les feuilles car c'est le formatage du rapport qui les définit, pas l'algorithme. Voir Étape : créer des rapports sur les valeurs hors norme.
Est-ce que les limites supérieure et inférieure de mon rapport sur les valeurs hors norme mettent à jour les anomalies détectées dans les feuilles ?
Non. Les anomalies dans les feuilles utilisent les limites supérieure et inférieure définies par l'algorithme de machine learning. Le rapport sur les valeurs hors norme vous offre un moyen d'analyser les différences entre vos plans et la prédiction de l'algorithme. Il peut vous être utile, mais il ne modifie pas la définition des anomalies pour l'algorithme.