Lavorare con le previsioni per i modelli di serie storiche
Dopo aver distribuito un modello di serie storiche, è possibile utilizzarlo per creare previsioni su nuovi dati. Per creare previsioni di serie storiche, preparare un set di dati 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 storiche presenta alcune differenze rispetto ai modelli di classificazione e regressione.
I modelli di classificazione e regressione prevedono i valori futuri per un'intera colonna inesistente o 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 Abbandono. Il set di dati di applicazione in genere non conterrà una colonna Abbandono e, se presente, verrà ignorata; i valori per questa colonna vengono invece 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 target, 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 target 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 target e delle funzionalità, corrispondenti alla finestra di applicazione per il modello. Questi requisiti sono ulteriormente specificati in Preparazione di un set di dati di applicazione.
Strumenti disponibili per la creazione di un set di dati 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 applicazioni, 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 applicazioni analitiche.
Operazioni comunemente necessarie
Modifica dei tipi di funzionalità
È possibile che, quando si prepara il set di dati di applicazione, sia necessario trasformare le colonne per modificare i relativi tipi di funzionalità.
L'esempio più comune è se si dispone di una colonna numerica configurata come gruppo nel modello. Quando si seleziona una funzionalità come gruppo all'interno dell'esperimento, il suo tipo di funzionalità viene automaticamente modificato in categorico, se non lo è già, in modo che possa essere gestito come gruppo. Quando si aggiunge il set di dati di applicazione per le previsioni, i dati della colonna contengono ancora probabilmente dati di funzionalità numerici, quindi sarà necessario modificare la colonna in dati stringa in modo che venga identificata come funzionalità categorica. Questa trasformazione può essere eseguita facilmente utilizzando gli script di Qlik — utilizzando la funzione text() — o con altri strumenti di preparazione dati di Qlik come configurazione tabella e flusso di dati.
Per un esempio che utilizza gli script di Qlik, vedere Preparazione della serie di dati.
Nuovo addestramento del modello
Se è necessario creare previsioni per nuovi valori di gruppo (che non erano presenti nei dati di addestramento), è necessario addestrare un nuovo modello con dati di addestramento che includano questi nuovi valori di gruppo. Per ulteriori informazioni, vedere Preparazione di un set di dati di applicazione.
Valori di gruppo mancanti al momento della previsione
Quando si esegue una previsione con un modello di serie storiche distribuito, i valori di gruppo mancanti vengono gestiti in modo diverso a seconda che questi valori siano per gruppi primari o secondari. Per ulteriori informazioni e soluzioni alternative, vedere Preparazione di un set di dati di applicazione.
Limiti
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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 i limiti relativi agli esperimenti di serie storiche, vedere Limitazioni e considerazioni.