Domande frequenti: Predictive Forecaster

In che modo è possibile conservare i dati immessi manualmente durante la generazione di una previsione?: Selezionare una versione del piano diversa per la previsione. È possibile valutare la possibilità di creare una versione pianificata designata per i dati previsti. È possibile utilizzare report e grafici dashboard per confrontare le differenze tra le versioni.

Come si risolvono i problemi di una previsione non riuscita?: Accedere a
Modellazione
>
Predictive Forecaster
.
Dall'elenco, passare il puntatore del mouse sulla previsione finché non vengono visualizzati i tre punti.
Fare clic sui tre punti e selezionare Visualizza storico
.
Nel pannello di sinistra è presente un elenco di esecuzioni per la previsione.
Fare clic su un'esecuzione non riuscita.
Nella sezione
Stato
, leggere l'elenco degli errori.

In che modo è possibile garantire o migliorare l'accuratezza della previsione?: Provare Adatta automaticamente, che applica l'algoritmo migliore in base ai dati.
Fare riferimento a un numero elevato di punti dati importi effettivi.
Verificare la presenza di spazi vuoti negli importi effettivi, che l'algoritmo considera come zeri.
Utilizzare l'algoritmo Croston quando i dati degli importi effettivi hanno molti spazi vuoti.
Prevedere solo nel futuro necessario.
Disponibilità limitata: abilitare la Metrica di precisione, che genera un punteggio che è possibile rivedere nella scheda Metriche di confidenza.

Cosa è necessario considerare quando si seleziona un algoritmo?: Consultare Riferimenti: Algoritmi di machine learning per Adaptive Planning.

Quando è necessario utilizzare Adattamento automatico?: Utilizzare Adattamento automatico quando:
Utilizzare Predictive Forecaster per la prima volta.
Non hanno una buona conoscenza del funzionamento interno degli algoritmi disponibili.
Non si dispone di un quadro chiaro delle funzionalità e dei modelli nei dati.
Non ottengono i risultati previsti quando sono stati selezionati altri algoritmi.
Disponibilità limitata: è stato ricevuto un punteggio basso per la
metrica di accuratezza
nella sottosezione
delle metriche di confidenza
.

Qual è il sovraccarico di calcolo con Adattamento automatico?: Adattamento automatico utilizza un ciclo aggiuntivo che potrebbe aggiungere tempo aggiuntivo per le previsioni.

In che modo è possibile ridurre il tempo necessario per completare una previsione?: Utilizzare i filtri per limitare i conti, i livelli e le dimensioni personalizzate.
Selezionare un algoritmo più veloce, come Holt-Winters o Kalman Filter. Controllare sempre i dati previsti rispetto alle aspettative.
Disponibilità limitata: disabilitare la casella di controllo
Intervallo di previsione
. La disabilitazione di questa opzione riduce il tempo di esecuzione della previsione perché si interrompe la generazione del limite superiore e del limite inferiore della previsione. È possibile abilitarlo nuovamente in un secondo momento.
Disponibilità limitata: disabilitare la casella di controllo
Metrica precisione
. La disabilitazione di questa opzione riduce il tempo di esecuzione perché elimina il backtesting. Valutare la possibilità di disabilitarla dopo aver eseguito la previsione e verificato il punteggio. È possibile abilitarlo nuovamente in un secondo momento.

Cosa succede quando in un foglio leva mancano un conto, un livello o dimensioni personalizzate presenti nel foglio previsioni?: L'algoritmo calcola i dati previsti relativi al livello, al conto o alla dimensione mancanti senza utilizzare le leve.

Come si utilizza lo stesso valore della leva per tutte le suddivisioni delle dimensioni personalizzate?: Non aggiungere dimensioni personalizzate al foglio leva e non lasciare vuota la colonna della dimensione personalizzata per una determinata riga.

Che cosa significa il requisito "cadenza giornaliera" per quanto riguarda l'opzione di stagionalità settimanale?: La cadenza giornaliera è un calcolo basato sui giorni di calendario e sui periodi di tempo all'interno dell'intervallo di tempo. Per calcolare:
Calcolare il numero di giorni che rientrano nell'intervallo di tempo definito della previsione. Esempio: il periodo iniziale è gennaio 2023. Il periodo di fine è febbraio 2023. Ci sono 59 giorni di calendario in un calendario tipico tra il 1° gennaio e il 28 febbraio.
Calcolare il numero di periodi di tempo inclusi nell'intervallo di tempo. Esempio: utilizzare lo stesso periodo di inizio e di fine di cui sopra. Gli strati temporali più piccoli del calendario sono le settimane. Sono previste 9 settimane tra il 1° gennaio e il 28 febbraio.
Dividere i giorni di calendario per i periodi di tempo. Esempio: 59 diviso per 9 equivale a 6,55.
Il quoziente deve essere uguale o inferiore a 2 per poter usufruire dell'opzione di stagionalità settimanale. Esempio: la cadenza di 6,55 non è idonea.

È possibile modificare l'intervallo di tempo in base alle esigenze. Tenere presente che questo requisito rende difficile l'utilizzo di questa opzione per alcune strutture di calendario.

Come si modificano o rimuovono i filtri dalla previsione?: Accedere a
Modellazione
>
Predictive Forecaster
.
Nell'elenco delle previsioni, fare clic sul nome della previsione.
Fare clic sull'elenco valori per
Conti
,
Livelli
o
Dimensioni
.
Fare clic sulla scheda
Selezionati
. L'elenco mostra tutti i valori selezionati.
Per rimuovere un valore, fare clic sulla x accanto a un valore.

Perché la scheda Metriche di confidenza è vuota?: Non sono state abilitate le opzioni che generano i grafici per la previsione. Per abilitare le metriche, modificare la previsione e fare clic su
Intervallo previsione
o
Metrica accuratezza
. Ogni opzione esegue un'attività diversa e genera un grafico diverso. Consultare Concetto: Intervallo di previsione e accuratezza con Predictive Forecaster.
In che modo l'opzione Previsione mobile influisce sulla mia definizione di previsione?: Le previsioni mobili allineano le date importanti della previsione alla versione degli importi effettivi. Se utilizzato correttamente, crea una definizione di previsione dinamica che viene riportata man mano che si caricano i dati degli importi effettivi. La previsione fa riferimento ai dati degli importi effettivi più recenti e aggiunti di recente e popola continuamente la versione della previsione con le previsioni più accurate.
Quando si combinano le previsioni mobili con la pianificazione, è possibile automatizzare il processo di previsione.

In un mondo perfetto, il
valore Completed Values Through
viene sempre aggiornato ogni volta che si caricano nuovi importi effettivi. Questo periodo è in genere un periodo prima
dell'inizio del piano
della versione di previsione. Pertanto, si effettuano:
Periodo inizio previsione
uguale a un periodo successivo a
Valori completati fino a
.
Periodo fine importi effettivi
uguali a
Valori completati fino a
.

Tuttavia, cosa succede se non è stata aggiunta una data
Valori di completamento completati
o se c'è un divario tra la
data di inizio piano
e la data
Valori di completamento completati
. In questi casi, si effettuano:
Periodo inizio previsione
uguale a
Inizio piano
.
Periodo di fine importi effettivi
uguali a un periodo prima
dell'inizio del piano
.