概念：排程事件
排程事件是由使用者指定的日期或期間，用於向機器學習(ML) 模型表明，由於特定、獨特或重複發生的情況 (例如，重大假日或無法預料的單次事件)。標記這些日期後，您可以指示模型分離出事件的影響因素，大幅加權日期之間的關係權重，而排除一般趨勢。這使得標記成為異常指標行為建模的強大工具，但如果使用者打算維護正常業務營運的長期預測完整性，則效率會降低。
排程事件行事歷
排程事件行事曆是個別排程事件的集合或分組，用於為機器學習(ML) 預測模型提供特定的背景資訊。
此行事曆是為一或多個排程組織定義及維護，讓使用者能夠對象/目標不同的業務區段，鎖定不同的非典型日期集合 (例如假日、升遷或單次事故)。透過套用量身打造的行事歷，機器學習模型能更準確地將指標預測與受地理位置、市場區段或其他營運差異化因素影響的獨特績效模式保持一致。範例：將
「亞太地區零售」
事件與「北美電子商務」
事件分開。