Prognose-Backtesting
Ermöglicht den Vergleich historischer Prognosen für Zeiträume, in denen Istdaten erfasst werden, und die Quantifizierung der Abweichung zwischen historischen und prognostizierten Trends. Auf diese Weise können Sie die Genauigkeit prognostizierter Trends einfach testen und Vertrauen in Prognosen gewinnen, indem Sie Folgendes ermöglichen:
- Bewertung der Sensibilität von Prognosen für die Auswahl des Schulungsbereichs
- Einschätzen der Sensibilität von Prognosen für Ausreißer
- Bewertung der Genauigkeit längerer Prognosen (länger als 1/2 Trainingsperiode)
UI für Prognose-Backtesting
Sie führen ein Prognose-Backtesting über Capacity Planning (CPU, Speicher, Arbeitsspeicher, I/O) für Datenbank- und Hostressourcen durch. Direkt unter dem Diagramm Trend und Prognose befinden sich Prognoseeinstellungen. Hier legen Sie die Prognoseperiode (wie weit in der Zukunft Sie einen Trend vorhersagen möchten) sowie die Schulungsperiode (die Periode, für die historische Daten zur Prognose eines Trends verwendet werden) fest. Änderungen an den Prognoseeinstellungen werden sofort im Diagramm Trend und Prognose wiedergegeben.
Sie können den Selektor Schulungszeitraum verschieben, erweitern oder verkleinern, um die genauen historischen Daten zu isolieren, die Sie als die prädiktivsten für eine genaue Prognose festlegen. Beispiel: Sie möchten Zeiträume ausschließen, die anomale Datenspitzen enthalten. Dies würde die Vorhersageanalyse abschrecken und zu höheren prozentualen Abweichungen zwischen tatsächlichen und prognostizierten Trends führen.
Die Prognoseperiode beginnt unmittelbar nach Ablauf der Weiterbildungsperiode. Mit dem Selektor können Sie nicht nur festlegen, wann die Prognose beginnen soll, sondern auch die Prognoseperiode zu einem Zeitpunkt in der Vergangenheit beginnen (Backtesting). So können Sie testen, wie genau die Prognose auf der Vorhersage eines bekannten historischen Trends basiert. Standardmäßig erstellt Ops Insights einen Prognosezeitraum von 1/2 der Schulungsperiode. Sie können dies auf eine bestimmte Anzahl von Tagen (45, 90, 180 und 365) setzen.
Um einen quantitativen Überblick über die Genauigkeit der Prognose zu erhalten, zeigen Sie mit dem Mauszeiger im Fensterbereich Prognoseeinstellungen auf Durchschnittliche Abweichungswerte, um die durchschnittliche prozentuale Abweichung zwischen Prognose- und Istdaten anzuzeigen.
Um alle Prognoseeinstellungen zu löschen und von vorne zu beginnen, klicken Sie auf Zurücksetzen.