Prácticas recomendadas de previsión de serie temporal

Sugerencias para formular preguntas de previsión eficaces

Sea específico En lugar de hacer preguntas amplias como "¿Cuál será el rendimiento de nuestras ventas?", pregunte acerca de un período de tiempo o métrica específicos. Por ejemplo: "¿Cuáles son las ventas previstas para el próximo trimestre?".
Utilizar lenguaje natural Auto entiende el lenguaje conversacional. Formule sus preguntas con naturalidad, como si se las estuviera preguntando a un colega.
Incluir los atributos relevantes Incluya los atributos e indicadores necesarios en su pregunta para asegurarse de que Auto entiende el contexto.
Aproveche la función de autocompletar Para una previsión óptima con el uso automático, se recomienda elegir indicadores y atributos de las sugerencias de autocompletar. Esto garantiza una comprensión precisa por parte de Auto para una previsión precisa.
Evitar ambigüedad Haga preguntas claras e inequívocas. Las consultas complejas o enrevesadas pueden dar lugar a respuestas inexactas.
Mientras Strategy habilita la previsión de unidades de tiempo de alto nivel frente a datos de nivel inferior mediante Auto (como la previsión del coste del próximo año en función de los atributos mensuales), hay consideraciones clave:

Límite de 100 puntos de previsión Cuando solicite una previsión de una unidad de tiempo de nivel superior para datos de nivel inferior, tenga en cuenta el límite de previsión de 100 puntos. Por ejemplo, si los datos del dashboard son diarios y solicita una previsión para el próximo año, la previsión abarcaría los puntos de datos diarios de un año, lo que superaría el límite de 100 puntos.
Error de previsión para niveles incompatibles Solicitar una previsión de datos de nivel inferior con datos de nivel superior producirá un error de previsión. Por ejemplo, si los datos de su dashboard son mensuales y solicita una previsión para los valores de la próxima semana o del día siguiente, no será factible debido a la discrepancia en el nivel de datos.

Garantizar suficiente volumen de datos para una previsión precisa

Para obtener resultados de previsión más precisos, es importante asegurarse de que el volumen de datos es lo suficientemente importante. Detrás de escena, Strategy detecta automáticamente la estacionalidad de sus datos. Para lograr resultados de previsión óptimos, recomendamos que los datos que desee pronosticar tengan al menos dos temporadas completas de datos históricos.
Usar datos continuos de alta calidad con base en el tiempo para previsiones

Mientras Strategy realiza un procesamiento ligero de datos antes de realizar la previsión, como eliminar los datos duplicados y rellenar algunos datos del indicador que faltan, es recomendable realizar la previsión con datos continuos, de alta calidad y basados en el tiempo. Los resultados de la previsión pueden verse comprometidos si falta una cantidad significativa de datos del indicador. Es importante tener en cuenta que las previsiones pueden fallar o producir resultados subóptimos si los atributos contienen valores NULL o NaN (No es un número).

¡Saca el máximo partido a la visualización del gráfico de líneas de previsión!

Pasa el ratón por encima para ver información detallada Desplace el cursor sobre los puntos de datos en el gráfico de líneas de previsión para ver la información sobre herramientas. Esta sugerencia proporciona información detallada sobre los valores previstos, así como sobre los límites superior e inferior.
Icono de información Pase el ratón por encima del icono de información para ver información sobre el modelo subyacente y sus parámetros.
Expandir para mayor claridad Si necesita información más detallada y la capacidad de mostrar el conjunto completo de puntos de datos, expanda la visualización. Mejora la legibilidad del gráfico.