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Última atualização: 2026-02-06
Conceito: eventos de programação

Conceito: eventos de programação

Eventos de programação são datas ou períodos designados pelo usuário que sinalizam ao modelo de aprendizado de máquina que o desempenho verificado de uma métrica de negócios nesse dia é significativamente atípico devido a uma condição específica, única ou recorrente (por exemplo, um feriado importante ou um evento de programação). um evento único imprevisto ). Ao marcar essas datas, você pode instruir o modelo a isolação da análise do evento, ponderação muito o relacionamento entre essas datas com a exclusão da tendência normal. Isso torna a etiqueta uma ferramenta avançada para modelar o comportamento anormal da métrica, mas menos eficaz se o usuário pretende manter a integridade da previsão de longo prazo para operações comerciais normais.

Calendário de eventos de programação

Um calendário de evento de programação é uma coleção ou agrupamento de eventos de programação individuais usado para fornecer informações contextuais específicas aos modelos de previsão de aprendizado de máquina .
Este calendário é definido e mantido para uma ou mais organizações de programação, permitindo aos usuários alvo conjuntos distintos de datas atípicas como feriados, promoções ou incidentes únicos para diferentes segmentos de negócios. Com a aplicação de calendários personalizados, os modelos de aprendizado de máquina podem alinhar com mais precisão as previsões de métricas aos padrões de desempenho exclusivos influenciadas por Geografia, segmento de mercado ou outros diferenciais operacionais. Exemplo: separações de eventos para
o varejo na APAC
do
e-commerce na América do Norte
.

Etiqueta de evento recorrente

Uma etiqueta de evento recorrente é um rótulo reutilizável que você pode aplicar a vários eventos de programação (passados e futuros) para informar ao modelo de aprendizado de máquina que as datas marcadas estão relacionadas ou semelhantes em seu impacto no desempenho da métrica de negócios. Ao vincular essas datas ao longo do tempo, o modelo de aprendizado de máquina pode analisar a atividade histórica coletiva associada a esse tipo específico de evento. Exemplo: marcar o Dia de Ano Novo com a etiqueta em anos consecutivos. Esse processo permite que o modelo pondere adequadamente e avalie o desempenho atípico da métrica quando esse evento recorrente específico ocorrer novamente no futuro.