Lavorare con le previsioni per i modelli di serie temporali
Dopo aver distribuito un modello di serie temporali, è possibile utilizzarlo per creare previsioni su nuovi dati. Per creare previsioni di serie temporali, preparare un dataset di applicazione contenente i dati e la struttura richiesti. Per i dettagli completi, vedere Preparazione di un set di dati di applicazione.
Meccanismo di previsione
Il processo per le previsioni dei modelli di serie temporali presenta alcune differenze rispetto ai modelli di classificazione e regressione.
I modelli di classificazione e regressione prevedono i valori futuri per un'intera colonna che non esiste o è sconosciuta nel set di dati di applicazione. Ad esempio, supponiamo di avere un modello di classificazione binaria che prevede i valori futuri di una colonna Con abbandono. Il set di dati di applicazione in genere non conterrà una colonna Con abbandono e, se presente, verrà ignorata; invece, i valori per questa colonna vengono generati dal modello come previsioni.
D'altra parte, con un modello di serie temporali, le previsioni vengono create come righe anziché come colonne. Le previsioni vengono comunque generate per una colonna di destinazione, ma sono record corrispondenti a specifici valori temporali futuri. La struttura delle colonne non cambia tra i set di dati di addestramento e di applicazione.
Inoltre, un set di dati di applicazione per un modello di classificazione o regressione non deve contenere alcun valore di destinazione per il quale si desidera generare previsioni. D'altra parte, il set di dati di applicazione per un modello di serie temporali deve contenere alcuni valori storici per destinazione e funzioni, corrispondenti alla finestra di applicazione per il modello. Questi requisiti sono ulteriormente specificati in Lavorare con le previsioni per i modelli di serie temporali.
Strumenti disponibili per la creazione di un dataset di applicazione
I seguenti strumenti sono disponibili in Qlik Cloud per aiutarti a creare e generare dinamicamente i tuoi set di dati:
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Qlik scripting, disponibile nell'Editor caricamento dati nelle app, così come lo Script editor autonomo accessibile dal Analisi centro attività.
Creazione di script per il caricamento o l'esportazione di dati
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Ricetta tabella, disponibile come strumento autonomo dal Analisi centro attività. Ricetta tabella è progettata per la creazione di set di dati a tabella singola, come quelli utilizzati nell'apprendimento automatico.
Caricamento e preparazione dei dati con configurazione tabella
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Flusso di dati, disponibile come strumento autonomo dal Analisi centro attività.
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Gestione dati nelle app di analisi.
Operazioni comunemente necessarie
Modifica dei tipi di funzionalità
È possibile che, quando si prepara il dataset di applicazione, sia necessario trasformare le colonne per modificarne i tipi di funzionalità.
L'esempio più comune è se si dispone di una colonna numerica che è stata configurata come gruppo nel modello. Quando si seleziona una funzionalità come gruppo all'interno dell'esperimento, il tipo di funzionalità viene automaticamente modificato in categorico, se non lo è già, in modo che possa essere gestito come gruppo. Quando aggiungi il tuo dataset di applicazione per le previsioni, i dati della colonna contengono ancora probabilmente dati di funzionalità numerici, quindi dovrai cambiare la colonna in dati stringa in modo che venga identificata come una funzionalità categorica. Questa trasformazione può essere facilmente eseguita utilizzando Qlik scripting — usando la funzione text() — o con altri strumenti di Qlik preparazione dati come configurazione tabella e flusso di dati.
Per un esempio che utilizza Qlik scripting, vedere Preparazione della serie di dati.
Limitazioni
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Il monitoraggio della deriva dei dati non è disponibile per i modelli di serie temporali.
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I dataset SHAP non possono essere generati durante le previsioni con i modelli di serie temporali.
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Il connettore Qlik Predict per le analisi non supporta i modelli di serie temporali.
Per le limitazioni relative agli esperimenti di serie temporali, vedere Limiti e considerazioni.