Los datos históricos pueden tener valores que faltan y atípicos, que son puntos de datos que difieren de forma significativa del resto de los datos, o pueden incluir eventos, que son normalmente eventos ocasionales o recurrentes que históricamente han dado lugar a picos o descensos en los datos. Las opciones de Filtrado de datos le permiten seleccionar varias formas de gestionar los valores que faltan, de identificar y ajustar los valores atípicos, y de incluir eventos y predicciones. Como los valores atípicos ajustados se consideran valores que faltan, ambas situaciones se tratan y gestionan conjuntamente.
Seleccione una de estas opciones para Filtrado de datos.
Si incluye eventos, los picos o descensos históricos también se reflejarán en futuras predicciones. Por ejemplo, un calendario de Norteamérica podría incluir un evento para la Navidad, o un calendario de APAC podría incluir un evento para el festival Diwali, fechas en las que las ventas normalmente alcanzarían un pico. Mediante la inclusión de picos de datos históricos en la predicción, puede ver los picos en la predicción de datos de manera que podrá planificar con antelación para ese volumen o aprovechar la oportunidad.
Si los eventos, los picos o las caídas en los datos se normalizan y distribuyen a lo largo de un período de predicción, lo cual podría dar lugar a unas predicciones menos precisas.