Análisis de resultados avanzados de predicción

Según cómo configure el administrador Predicciones avanzadas, puede revisar formularios y paneles para analizar los resultados de Predicción avanzada y utilizar Explicar predicción para revisar más detalles sobre los resultados de la predicción.

En este tema se muestran algunas de las opciones que pueden estar disponibles, según la implantación.

Para revisar Predicciones avanzadas:

  1. Vaya al panel o a la pantalla de resultados de Predicciones avanzadas según las instrucciones del administrador.
  2. En función de la implantación, puede utilizar un panel para ver una descripción general de la predicción, incluidas las tendencias de datos históricos, y revisar el impacto histórico de varios inductores externos y de entrada, como el volumen del sector, la publicidad y las promociones, el precio de venta y las tasas de PIB en el volumen de ventas histórico.
    Panel de análisis de volumen de Predicción avanzada

  3. En función de la implantación, también puede revisar:

    • Predicción: revise los detalles de predicción, los datos históricos y los detalles del inductor de entrada.
    • Inductores de entrada: revise y edite los detalles del inductor de entrada. Puede revisar los valores de inductor de entrada históricos y previstos. Si edita los inductores de entrada, un administrador puede volver a ejecutar la predicción para obtener resultados de predicción actualizados.
    • Precisión de previsiones: revise y garantice la precisión de la predicción.
    • Predecir por algoritmos: explora los resultados de la predicción mediante diferentes algoritmos.

  4. Para obtener más información sobre la predicción, en un formulario con valores previstos, haga clic con el botón derecho en una celda con datos previstos y, a continuación, seleccione Explicar predicción.

    Note:

    La explicación solo está disponible en Formularios 2.0 en la web. No está disponible en paneles ni en Oracle Smart View for Office.
  5. Revise la información de la pantalla Explicación:
    Las Predicciones avanzadas explican la predicción

    • Los datos históricos aparecen como una serie de color naranja a la izquierda de la línea de separación vertical.

    • El caso base (el caso más probable) para los datos previstos aparece en la serie de color púrpura a la derecha de la línea de separación vertical.

    • La serie de datos previstos está unida por líneas de puntos que muestran los intervalos de confianza (los intervalos de predicción superior e inferior): el rango entre el escenario previsto de Mejor caso y el escenario previsto de Peor caso.

    • La línea El modelo estima, también conocida como línea de valor ajustado, muestra las estimaciones del modelo de ML para los datos históricos en función de su aprendizaje de la lógica y las tendencias subyacentes. La comparación de los valores ajustados con los datos de valores reales históricos indica la precisión con la que el modelo de predicción fue capaz de capturar las variaciones en los datos proporcionados. La predicción se realiza utilizando el algoritmo seleccionado para valores futuros utilizando los valores ajustados de los datos históricos.
  6. Es posible que tenga la opción de acotar los inductores de entrada. A continuación, solicite al administrador que vuelva a ejecutar el trabajo de Predicción avanzada. Revise el impacto de los cambios.
  7. Si el administrador ha implantado una opción para revisar la precisión de la previsión, puede comparar la precisión de los resultados de la predicción mediante la métrica de previsión de valor agregado (FVA). En este ejemplo puede comparar los resultados de Predicción avanzada (Predicción multivariante), Predicción univariante (resultados de Planificación predictiva) y Previsión con las pruebas retrospectivas que se realizan para medir la precisión de la predicción en función de los datos históricos.

    Para calcular la FVA, la precisión de la previsión ajustada se compara con la precisión de una línea base. Si la previsión ajustada reduce los errores en comparación con la línea base, entonces tiene una FVA positiva; si aumenta los errores, la FVA es negativa. Esta métrica le ayuda a centrarse en los pasos que mejoran la precisión y eliminan las actividades que no aportan valor añadido en el proceso de previsión.


    Precisión de previsiones