Herramienta Comparación de ST
Herramienta Comparación de ST
Ejemplo de cada herramienta
Comparación de ST tiene un ejemplo de uso. Consulta Flujos de trabajo de muestra para aprender cómo acceder a este y muchos otros ejemplos directamente en Alteryx Designer.
Usa la herramienta Comparación de ST para comparar uno o más modelos de series de tiempo creados con la herramienta ARIMA o ETS, incluso modelos ARIMA que utilizan covariables.
Esta herramienta proporciona una serie de medidas comúnmente utilizadas de la exactitud del modelo en términos de comparar las previsiones de puntos de cada modelo con los valores reales del campo que se pronostica para un conjunto de datos de retención. Además, se proporcionan tanto un diagrama como una tabla de valores reales y de previsiones. Las entradas a la macro son uno o más modelos de series de tiempo (que se han unificado juntos) que se basan en el mismo campo, el mismo conjunto de datos de estimación y un flujo de datos de Alteryx que contiene los valores reales para el período de retención, junto con los valores de cualquier covariable que se pueda haber utilizado en la creación del modelo. Los valores reales deben ser para los períodos inmediatamente posteriores a los períodos utilizados para crear los modelos.
En el Capítulo 2, Sección 5 del libro en línea de Hyndman y Athanasopoulos Forecasting: Principals and Practice se ofrece un buen análisis de las medidas utilizadas para evaluar la exactitud del modelo de previsión.
Nota
Esta herramienta utiliza la herramienta R. Ve a Opciones > Descargar herramientas predictivas e inicia sesión en el portal Descargas y licencias de Alteryx para instalar R y los paquetes utilizados por la herramienta R. Visita Descargar y usar herramientas predictivas.
Conectar entradas
La herramienta Comparación de ST requiere un flujo de datos Designer que sea…
Un conjunto de modelos de series de tiempo que predicen el mismo campo, idealmente estimando los mismos períodos, que se han apilado juntos.
Un flujo de datos de Alteryx que contiene el mismo campo que la previsión por las herramientas de series temporales ARIMA o ETS, pero para períodos que siguen inmediatamente a los períodos utilizados para estimar los modelos. Si uno de los modelos a comparar es un modelo ARIMA con covariables, entonces cualquier campo de covariables utilizado también debe incluirse en este flujo de datos. El tamaño del conjunto de retención debe ser al menos tan largo como el número de períodos en el futuro que el modelo se utilizará para predecir en la producción. Si la muestra total disponible es grande, el tamaño del conjunto de retención es a menudo mayor que el número de períodos que se pronosticarán y, por lo general, se sitúa entre el 10 % y el 20 % de los datos disponibles.
Configurar la herramienta
Utiliza la pestaña Opciones de gráficos a fin de configurar los controles para la salida.
Tamaño del gráfico: selecciona pulgadas o centímetros para el tamaño del gráfico.
Resolución del gráfico: selecciona la resolución del gráfico en puntos por pulgada: 1x (96 dpi), 2x (192 dpi) o 3x (288 dpi).
La resolución más baja crea un archivo más pequeño y es mejor para ver en un monitor.
Una resolución más alta crea un archivo más grande con una mejor calidad para imprimir.
Tamaño de fuente base (puntos): selecciona el tamaño de la fuente del gráfico.
Ver la salida
Conecta una herramienta Examinar a cada ancla de salida para ver los resultados.
Ancla O: contiene un flujo de datos de los nombres de cada modelo examinado y sus estadísticas de exactitud. Las estadísticas de precisión son el error medio de previsión (ME), la raíz cuadrada del error cuadrático medio de previsión (RMSE), los valores absolutos medios de los errores de previsión (MAE), el error porcentual medio de previsión (MPE), el error porcentual absoluto medio de previsión (MAPE) y el error escalado absoluto medio (MASE). La medida más comúnmente enfocada es la medida MAPE; sin embargo, la medida MASE aborda algunas deficiencias de MAPE. Para todas las medidas, se prefieren modelos con valores menores de estas medidas a aquellos con valores mayores.
Ancla R: consiste en los fragmentos de informe de una tabla con los valores reales y previsiones, una tabla de las estadísticas de exactitud para cada modelo, y un diagrama que muestra todos los valores de las series de tiempo y los valores de previsión para todos los modelos que se comparan.
Ancla I: un panel de control HTML interactivo con diagramas y métricas. Selecciona diferentes elementos gráficos para interactuar con las visualizaciones para revelar más información, valores, métricas y análisis.
* Hyndman, R.J. y Athanasopoulos, G. (2012) Forecasting: Principles and Practice.