Definir o mecanismo de previsão ATT

É possível definir os mecanismos de previsão para gerar uma previsão a partir dos dados históricos definidos para as medidas.

Para definir o mecanismo de previsão ATT (técnicas tradicionais avançadas):

  1. Selecione Configuração > Ciclo > Mapeamentos.
  2. Clique em Novo e selecione Mecanismo de previsão (ATT).
  3. Especifique as seguintes informações:
    Nome
    o nome do mecanismo de previsão.
    Nome de exibição
    O nome exibido no aplicativo.
    Usuários

    Os usuários autorizados a acessar o mecanismo de previsão.

    Funções

    As funções do(s) usuário(s) autorizadas(s) a acessar o mecanismo de previsão.

    Tipo
    O tipo de mecanismo de previsão. Este é um campo somente leitura baseado na seleção especificada ao definir um novo mecanismo de previsão.
    Módulo
    O ciclo ou o ciclo e módulo para o(s) qual(is) o mecanismo de previsão deve ser usado.
    Marcas

    A marca vinculada a um mecanismo de previsão. Selecione em uma lista de marcas predefinidas exibidas na janela. É possível vincular uma ou mais marcas a um mecanismo de previsão. Essa opção é usada para filtrar o tipo de mecanismos de previsão que devem ser exibidos.

  4. Especifique as seguintes informações na guia Configurações padrão:
    Algoritmo padrão
    O algoritmo padrão usado para o mecanismo de previsão. Possíveis valores:
    • Melhor
    • Crostons
    • Holt-Winters
    • Mínimos quadrados
    • Média móvel
    • Média móvel exponencial
    • Regressão múltipla
    • Análise bayesiana de série temporal
    • Somente eventos
    • Naive
    Medida SMP
    A medida que contém os valores para indicar as combinações de item e local que são consideradas como Produtos de movimentação lenta (SMPs).

    Consulte Chamar o mecanismo de previsão ATT com a medida SMP.

    Medida de difusão para resultados constantes de período
    A medida que deve ser usada ao difundir a saída do mecanismo de previsão para item, local e pconst.
    Medida de difusão para resultados escalonados
    A medida que deve ser usada ao difundir o resultado do mecanismo de previsão para item, local e período.
    Executar modelagem de evento
    Selecione esta opção para aplicar a modelagem de evento. Isso permite ao mecanismo de previsão a usar os eventos definidos e executar a modelagem de evento, além do algoritmo selecionado.

    Se esta opção estiver definida como Ativado, a medida Perfil do evento na guia Mapeamento da medida deverá ser selecionada para armazenar o perfil do evento. Opcionalmente, a medida Tamanho médio do evento pode ser selecionada para armazenar as estatísticas de tamanho médio de evento.

    Nível de item
    O nível de item padrão no qual as previsões deverão ser geradas.
    Nível do local
    O nível de local padrão no qual as previsões deverão ser geradas.
    Nível do período
    O nível de período padrão no qual as previsões deverão ser geradas.
    Combinação de previsões
    Indica se o mecanismo implementa Combinação de previsões.
    Nota: 
    • Essa opção é habilitada somente se o Algoritmo padrão estiver definido como Melhor.
    • Se essa opção estiver definida como Ativada, a guia Combinação de previsões será habilitada.
  5. Especifique estas informações, se aplicável, na guia Mecanismo de previsão:
    Combinação clássica
    Se esta opção estiver definida como Ativada, o mecanismo combinará todas as previsões geradas e fornecerá a melhor previsão com base em métodos variados, como Meio Simples, Meio Cortado, Meio Winsorizado, AIC Ponderado).
    Teste de treinamento de aprendizado de máquina
    Se essa opção estiver definida como Ativada, os dados de teste de trem serão usados para a execução de MLR.
    Randomização do teste de treinamento de aprendizado de máquina
    Se essa opção estiver definida como Ativada, um teste combinado com o número aleatório de execução semente MLR usando a metodologia de teste de treinamento no conjunto de dados aleatório.
    Validação cruzada de aprendizado de máquina
    Se essa opção estiver definida como Ativada, o método de divisão cruzada de dados será usado para a execução de MLR.
    Conjunto de dados completo do aprendizado de máquina
    Se essa opção estiver definida como Ativada, o conjunto de dados completo será usado para a execução de MLR.
    Randomização do conjunto de dados completo do aprendizado de máquina
    Se essa opção estiver definida como Ativada, um teste combinado com o número aleatório de execução semente MLR no conjunto de dados aleatórios completo.
  6. Clique em Novo, na guia Mapeamentos de medidas e especifique as informações necessárias.

    Consulte Opções de mapeamento de medidas para o mecanismo de previsão ATT.

    Nota: Na guia Parâmetros, uma lista de parâmetros usados pelo mecanismo de previsão para gerar uma previsão é exibida. Se os valores do parâmetro não forem definidos, o aplicativo não os considerará. Consulte Parâmetro padrão definido para o mecanismo de previsão ATT
  7. Especifique as informações necessárias na guia Variáveis independentes (usada para calcular uma análise de regressão em relação à variável dependente).

    Consulte Variáveis independentes para regressão múltipla.

    Nota: 

    Essa guia será ativada somente se você selecionar Regressão múltipla no campo Algoritmo padrão.

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