Prévisions des scores Performance Analytics
Analyse des performances vous permet de prévoir les scores futurs en fonction du comportement passé. Vous pouvez prévoir des scores sur les widgets de séries chronologiques, Détails des KPIles visualisations de données de séries chronologiques et le Centre d'analyse. Les scores de prévision apparaissent sous la forme d’une ligne pointillée.
La prévision est configurée dans l’onglet Prévision de l’enregistrement d’indicateur. Le nombre de points de données inclus dans la prévision dépend de la fréquence de l’indicateur et du nombre de périodes de prévision configurées sur l’indicateur. Une période est un nombre défini de scores basé sur la fréquence de l’indicateur. Quels que soient les paramètres et la méthode de prévision, pas plus de 2 688 points de données de prévision sont générés.
De même, dans les visualisations de données de séries chronologiques, vous n’êtes pas limité aux prévisions sur Analyse des performances les indicateurs. Si vous disposez d’une version d’abonnement de , vous pouvez générer des prévisions pour n’importe quelle source de données, à l’exception des Analyse des performancestables. Pour plus d'informations, consultez Créer une visualisation de séries chronologiques dans Designer de visualisation.
Cette fonctionnalité nécessite l’application Data Visualizations 24.0.x à partir ServiceNow® Storedu .
Configurer les prévisions sur un indicateur
Dans l’enregistrement d’un indicateur automatisé, configurez les prévisions telles qu’elles s’afficheront dans les visualisations de données , Analyse des performances widgets Centre d'analyseet séries chronologiques.
Avant de commencer
Rôle requis : pa_power_user, pa_admin, admin
Procédure
Sélection de la méthode de prévision
Si vous êtes un expert en statistiques, vous pouvez sélectionner une méthode de prévision manuellement. Par défaut, l’instance choisit automatiquement la meilleure méthode pour vous, en fonction de l’ajustement de la méthode.
Pour déterminer la méthode de prévision la mieux adaptée, l’instance génère des prévisions à l’aide de chaque méthode de prévision avec vos données historiques. L’instance compare ensuite ces prévisions avec les données les plus récentes en fonction de la date à laquelle vous souhaitez effectuer la prévision. L’instance effectue cette évaluation chaque fois qu’elle affiche la prévision. Par conséquent, la collecte de scores supplémentaires ou la modification de la période de prévision peut modifier la méthode de prévision utilisée.
Par exemple, si vous configurez un indicateur avec une fréquence quotidienne pour planifier deux périodes à l’avance, l’instance applique chaque méthode de prévision à vos données historiques de plus de deux semaines. Ensuite, l’instance compare ces prévisions aux données des deux dernières semaines. La prévision qui correspond le mieux aux données des deux dernières semaines est ensuite recalculée à l’aide de l’ensemble des données. L’instance affiche les résultats de ce calcul final dans ou Centre d'analyse dans Détails des KPI.
Méthodes de prévision
Analyse des performances peut utiliser les méthodes de prévision standard suivantes.
| Méthode | Description |
|---|---|
| Linéaire | Génère une prévision de régression linéaire basée sur les scores historiques, en utilisant la constante et la tendance comme variables explicatives. |
| Saisonnier | Génère une prévision de régression linéaire basée sur les scores historiques, en utilisant des variables indicatives saisonnières comme variables explicatives. Une « saison » pour cette analyse est une période. |
| Tendance saisonnière | Comme saisonnier, mais inclut une tendance comme variable explicative. |
| Tendances saisonnières Loess (STL) | Génère une prévision saisonnière basée sur la fonction la mieux adaptée. Cette méthode adapte une tendance, une saison et un processus de bruit aléatoire aux données à l’aide d’une approche de moyenne mobile pondérée de manière exponentielle. La prévision est basée sur l’ensemble des données, en accordant plus d’importance aux observations plus récentes Une « saison » pour cette analyse est une période. |
| Forêt aléatoire (RF) | Crée une combinaison d’arbres de décision où les prédictions produites par ces arbres sont moyennées pour obtenir une prédiction unique. Le caractère aléatoire provient du fait que chaque arbre est construit à partir d’un sous-ensemble aléatoire des données et des entrées disponibles. Pour plus d’informations sur la méthode de la forêt aléatoire, consultez cet article de Medium. |
| Autorégressif (AR) | Le modèle autorégressif (AR) prévoit les valeurs futures d’un indicateur à l’aide d’une combinaison linéaire d’une tendance, de variables indicatives saisonnières et de valeurs passées. À l’instar du modèle de forêt aléatoire (RF), le modèle AR recherche le meilleur nombre de décalages. Cependant, le modèle AR relie linéairement les valeurs actuelles aux valeurs passées, tandis que le modèle RF n’est pas linéaire. |
Périodes de prévision des indicateurs
En fonction de la fréquence du score, une durée différente est sélectionnée. Consultez le tableau pour connaître la durée de la période utilisée pour votre série.
| Fréquence de score | Nombre de points de données par période | Durée totale de la période |
|---|---|---|
| Quotidien | 7 | 1 semaine |
| Hebdomadaire | 13 | 1 trimestre |
| Deux fois par semaine | 6 | 1 trimestre |
| Quatre fois par semaine | 13 | 1 année |
| Tous les mois | 12 | 1 année |
| Deux fois par mois | 6 | 1 année |
| Trimestriel | 4 | 1 année |
| Par trimestre fiscal | 4 | 1 année |
| Semestriel | 2 | 1 année |
| Annuel | 4 | 4 années |
| Par exercice fiscal | 4 | 4 années |
Prévisions et objectifs
Lorsque la prévision est activée pour un indicateur et qu’une cible globale est définie, la prévision indique quand la cible sera atteinte.
En outre, l’instance envoie une notification 14 jours avant que la cible ne soit atteinte. Vous pouvez modifier le nombre de jours avant l’envoi de la notification en définissant la pa.job.forecast.target.days_to_check propriété.
Cette fonctionnalité n’est disponible que pour les cibles globales. Les seuils et les cibles personnelles n’interagissent pas avec les prévisions.
Prévision avec agrégations de séries chronologiques
Si vous appliquez une agrégation de séries chronologiques à un indicateur, la durée de la période de prévision change. Le changement dépend du type de série chronologique.
| Agrégat de temps | Effet sur la période de prévision | Exemple |
|---|---|---|
| En cours d'exécution | Le nombre de points dans la période est égal à la valeur du champ « plage ». | Pour une somme cumulée sur 7 jours, la période de prévision comporte 7 points de données. Pour une somme cumulée sur 28 jours, elle comporte 28 points de données. |
| Par période | La période sélectionnée est traitée comme s’il s’agissait de la fréquence de l’indicateur. | Un agrégat de temps « Par semaine » appliqué à un indicateur quotidien comporte 13 points de données par période de prévision, qui dure un trimestre. Cette période de prévision est la même que pour un indicateur hebdomadaire sans agrégat de temps. |
| À la date | La durée de la période correspond à l’intervalle de temps de l’agrégation. Le nombre de points de données par période est un produit de cet intervalle de temps et de la fréquence de l’indicateur. | Consultez la suite de cette section. |
| Semaine jusqu'à ce jour | Mois jusqu'à ce jour | Trimestre jusqu'à ce jour | Année jusqu'à ce jour |
|---|---|---|---|
| 7 | 30 | 91 | 365 |
| Fréquence de l’indicateur | Points de données par période, année jusqu’à ce jour |
|---|---|
| Quotidien | 365 |
| Hebdomadaire | 52 |
| Quatre fois par semaine | 13 |
| Deux fois par semaine | 26 |
| Trimestriel (fiscal) | 4 |
Affichage des prévisions de score d’indicateur
Dans l’environnement classique, affichez les prévisions sur un widget de séries chronologiques ou sur le Centre d'analyse. Sur un espace de travail configurable, affiche les prévisions sur une visualisation de données de séries chronologiques ou Détails des KPI.
Pour afficher la prévision sur un widget de séries chronologiques, sélectionnez Afficher la prévision dans la section Paramètres d’affichage du formulaire Widget. Vous pouvez également afficher l’intervalle de confiance de 95 % de la prévision, en sélectionnant Afficher la plage de prévision. Pour plus d'informations, consultez Widgets de séries chronologiques.
Pour afficher la prévision sur le Centre d'analyse, cliquez sur l’icône des paramètres du graphique (
) et activez l’option Prévision . De même, dans Détails des KPI, ouvrez Options graphiques et activez Prévision.
Pour afficher la prévision dans une visualisation de données de séries chronologiques, développez les paramètres supplémentaires et activez l’option Afficher les prévisions. Vous avez alors la possibilité d’afficher la plage de prévision. Vous pouvez remplacer la configuration de prévision de l’indicateur sur cette visualisation de données spécifique en ouvrant Configurer la prévision.
Pour afficher la prévision d’un indicateur sur Détails des KPI, activez la prévision dans .Options graphiques dans Détails des KPI