Outil Usine de modèles ST
Utilisez l'outil Usine de modèles ST pour estimer les modèles de prévision des séries temporelles pour plusieurs groupes simultanément à l'aide de la méthode de moyenne mobile autorégressive (ARIMA) ou de la méthode de lissage exponentiel (ETS). (Pour générer des modèles de séries temporelles pour un groupe unique, utilisez l'outil ARIMA ou l'outil ETS, qui offrent davantage de fonctionnalités pour les groupes uniques.) Si vous utilisez la méthode ARIMA, l'outil peut également utiliser des champs de covariables liés pour produire une prédiction plus précise.
Cet outil utilise l'outil R. Accédez à Options > Télécharger les outils prédictifs et connectez-vous au Portail de licences et de téléchargements Alteryx pour installer R et les packages utilisés par l'outil R. Pour plus d'informations, consultez la page Télécharger et utiliser les outils prédictifs.
Note
Cet outil n'est pas automatiquement installé avec Alteryx Designer ou les outils R. Pour utiliser cet outil, téléchargez-le depuis la Communauté Alteryx.
L'outil Usine de modèles ST nécessite un flux de données Designer contenant au moins deux champs : le nom du groupe, qui doit être une chaîne, VString, W_String ou V_WString et le champ cible, qui doit être numérique. Des champs de covariables et des champs qui ne seront pas utilisés dans la création du modèle peuvent également être présents.
Type de modèle de séries temporelles : sélectionnez la méthode à utiliser pour générer le modèle de séries temporelles pour chaque groupe. Vous devez utiliser la même méthode pour tous les groupes, toutefois, vous pouvez filtrer les données dans deux groupes différents et utiliser ARIMA dans un groupe et ETS dans l'autre.
Utiliser des covariables dans l'estimation du modèle ? (ARIMA uniquement) : si vous créez un modèle ARIMA et souhaitez utiliser des covariables, sélectionnez cette option, puis choisissez les champs à utiliser comme covariables.
Sélectionner le champ cible : sélectionnez le champ que vous souhaitez prévoir. Ce champ doit être numérique et contenir au moins deux valeurs uniques.
Sélectionner le champ de regroupement : sélectionnez le champ avec les noms des groupes.
Type de période : sélectionnez l'option correspondant à la fréquence des mesures dans vos données. Par exemple, sélectionnez Mensuel si vos données ont été mesurées le 1er de chaque mois. Ce champ détermine aussi le volume minimum de données requises pour chaque groupe. Vous devez indiquer au moins deux répétitions intégrales pour chaque groupe. Par exemple, si vous sélectionnez Horaire, il doit y avoir au moins 48 mesures par groupe (24 heures par jour * 2 = 48).
Période de début de la série (facultatif) : sélectionnez cette option pour spécifier le moment où la série cible commence. Par exemple, si votre période est mensuelle et vos séries commencent le 1er avril 2013, vous devez choisir « 2013 » comme année de début des séries et « 4 » pour la semaine, le mois (numérique) ou le trimestre de début des séries.
Connectez un outil Explorateur à chaque ancrage de sortie pour afficher les résultats.
Ancrage O : flux de sortie contenant l'objet modèle ARIMA ou ETS utilisable pour les prévisions point par point et un intervalle de confiance de centile spécifié par l'utilisateur qui vient borner ces prévisions.
Ancrage R : table contenant des informations sur divers paramètres de modèle et mesures statistiques.