FAQ : Événements de planification des horaires et saisonnalité

Les événements récurrents qui ont lieu le même jour sur l’année doivent-ils être définis explicitement dans le système comme événements de planification, ou le modèle apprentissage automatique peut-il apprendre et tenir compte de ces modèles automatiquement?: Les événements récurrents ayant une incidence importante sur la performance doivent être définis expressément comme événements de planification des horaires. Bien que notre modèle d’apprentissage automatique puisse apprendre des modèles à partir des données, le fait de définir ces jours à fort impact signifie qu’il ne s’agit pas seulement d’un autre point de données. Cela fait en sorte que le modèle leur attribue la pondération appropriée et ne les traite pas comme faisant partie d’une tendance générale.
En définissant des événements comme le vendredi noir, le Cyber lundi ou d’autres jours fériés propres à l’entreprise, Workday Scheduling Events permet au modèle d’accorder une pondération plus élevée aux données historiques comparatives de cette date. Cela permet au modèle de tirer des leçons de ces tendances uniques sur plusieurs années au lieu de les considérer comme des anomalies. En indiquant explicitement ces jours, vous signifiez principalement au modèle « Traiter une attention particulière à cette date, car son rendement historique est un indicateur clé du comportement de l'année ».

Lorsque vous décidez ce qu’il faut inclure, nous vous recommandons de vous concentrer uniquement sur les événements qui, selon vous, auront un impact impressionnant sur l’indicateur que vous suivez. Il est généralement préférable d’erreurr avec précaution et d’inclure moins d’événements plutôt que d’autres. Si vous n'êtes pas certain qu'un événement aura une incidence suffisamment importante, nous vous recommandons de ne pas le créer pour cette année et d'observer le comportement de celui-ci. Cette approche permet d’éviter toute surindexation du modèle lors d’événements moins importants et garantit le niveau le plus élevé de précision prédictive.
Comment le modèle apprentissage automatique fait-il la différence entre un événement de planification récurrent et une anomalie unique qui s’est produite le même jour au cours de l’année précédente?: Le modèle d’apprentissage automatique fait la distinction entre les événements récurrents et les anomalies uniques en analysant plusieurs points de données et tendances historiques au fil du temps.
Pour les événements expressément configurés dans la fonction des événements de planification des horaires, le modèle est entraîné afin d’accorder une attention particulière à l’activité de ces jours. Cette configuration agit comme un signal puissant, indiquant au modèle que ces schémas récurrents explicites doivent être prioritaires.

À l’opposé, le modèle peut repérer les anomalies (comme un événement unique qui a eu lieu le même jour l’année dernière) et ne les traitera pas différemment des autres point de données à moins qu’elles ne soient expressément configurées dans la fonction des événements de planification. Le modèle apprend à partir de toutes les données historiques, mais seuls les événements préconfigurés réceptionner une attention particulière dans son analyse.
Dans le cas d’événements à date variable , mais qui sont connus à l’avance (p. ex., Oriental, Chinois), comment doivent-elles être traitées? Doivent-ils être définis comme événements de planification des horaires?: Les jours fériés liés à l'entreprise qui ont une incidence importante prévue doivent être entrés comme événement de planification des horaires, y compris les jours fériés qui ont lieu chaque année à la même date. De plus, nous vous recommandons d’ajouter jusqu’à 7 jours avant ou après l’ événement si ce jour férié a une incidence sur les jours précédant ou suivant l’événement.
Y a-t-il une incidence négative (par exemple, précision faible, augmentation du temps de traitement, confusion dans les modèles) liée à la définition d’un événement de planification des horaires qui n’a, en fin de compte, aucune incidence visible sur l’indicateur de prévision ou dont l’effet est actuellement inconnu? Est-il plus sûr de définir tous les événements potentiel , ou uniquement ceux dont l’influence est attendue claire?: Pour garantir les meilleures performances de notre modèle d’apprentissage automatique, nous vous recommandons d’utiliser une approche plus restrictive pour l’ajout d’événements de planification.
Lorsque vous créez un événement de planification des horaires, vous signalez au modèle que le rendement de l’entreprise à cette date précise est unique et plus important que l’activité quotidienne normale. L’ajout d’événements dont la incidence est inconnue ou mineure peut entraîner une hyperfixation du modèle à ces dates. Cela réduit sa aptitude à déterminer avec précision des schémas et des tendances plus larges et à long terme dans vos données de gestion.

Pour optimiser la puissance prédictive du modèle, n’incluez que les événements dont vous savez qu’ils auront une incidence importante et hors disposition sur votre entreprise. En fournissant une liste organisée d’événements à fort impact, vous pourrez permettre au modèle de détecter de manière plus fiable les corrélations significatives et de générer des prévisions plus robustes et précises.
Si mon entreprise constate des changements importants au cours d’une période sur l’année (par exemple, entre Mercier et fêtes), dois-je définir des événements de planification des horaires pour cette période?: Le modèle apprentissage automatique tient déjà compte du rendement sur douze mois pour un mois. Il n’est donc pas nécessaire de préciser une saison. Nous vous recommandons de créer des événements de planification des horaires pour le remboursement des formulaires et le contrats de fêtes si ces dates particulières ont une incidence particulière sur votre entreprise.
Puis-je créer des événements qui ne sont poste visé des indicateurs de gestion précis?: Non, les événements de planification seront poste visé tous les indicateurs de votre entreprise.