履歴データには、残りのデータから大幅に逸脱するデータ・ポイントである欠損値および外れ値が含まれる場合や、イベント(通常は過去にデータの急増や減少を引き起こした1回かぎりのイベントまたは反復イベント)が含まれる場合があります。「データ・スクリーニング」オプションを使用すると、欠損値の処理、外れ値の識別および調整、予測にイベントを含めるなどの様々な方法を選択できます。調整済の外れ値は欠損値として扱われるため、これらの状況の両方が検討され、一緒に処理されます。
これらの「データ・スクリーニング」のオプションから選択します。
イベントを含めると、過去の急増または減少も将来の予測に反映されます。たとえば、北米のカレンダにはクリスマスのイベントを含めたり、APACのカレンダには通常売上が急増するディワリのイベントを含めることができます。過去のデータの急増を予測に含めることで、予測データで急増を確認できるため、ボリュームについて事前に計画したり、機会を活用することができます。
イベントを含めない場合は、データの急増または減少が正規化され、予測期間にわたって分散されるため、予測の精度が低くなる可能性があります。