Prévisions des scores d’Analyse des performances

  • Rversion finale: Xanadu
  • Mis à jour 1 août 2024
  • 8 minutes de lecture
  • Analyse des performances vous permet de prévoir les scores futurs en fonction du comportement passé. Vous pouvez prévoir les scores sur les widgets de séries chronologiques, les visualisations de données de séries chronologiques, Détails des KPIet 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 2688 points de données de prévision sont générés.

    Remarque :
    Dans les visualisations de données de séries chronologiques sur un espace de travail configurable, vous pouvez remplacer la configuration de prévision définie sur l’indicateur. Ce contournement s’applique uniquement à cette visualisation des données.

    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 des visualisations de séries chronologiques.

    Cette fonction nécessite l’application Visualisations de données 24.0.x à partir du ServiceNow® Store.

    Configurer les prévisions sur un indicateur

    Dans l’enregistrement d’un indicateur automatisé, configurez les prévisions telles qu’elles s’affichent dans les visualisations de données de séries Centre d'analyseAnalyse des performances chronologiques, widgets et .

    Avant de commencer

    Rôle requis : pa_power_user, pa_admin, admin

    Procédure

    1. Accédez à la Analyse des performances > Indicateurs > Indicateurs automatisés.
    2. Ouvrez l’indicateur automatisé pour lequel vous souhaitez configurer les prévisions.
    3. Accédez à l’onglet Prévision.
    4. Paramétrez les valeurs suivantes :
      Champ Description
      Méthode de prévision utilisée Méthode statistique utilisée par le système pour prévoir les valeurs de cet indicateur. La valeur par défaut est Auto, ce qui signifie que le système choisit la méthode qui correspond le mieux aux données. Pour plus d'informations, consultez Sélection de la méthode de prévision.
      Périodes avant la prévision Nombre de périodes de données dans le futur pour lesquelles prévoir les scores.
      Remarque :
      La durée des périodes dépend de la fréquence de l’indicateur. Pour plus d'informations, consultez Périodes de prévision des indicateurs.
      Limite inférieure de la prévision La valeur significative la plus faible d’un score de prévision. Si un score inférieur à cette valeur est prévu, cette valeur est affichée à la place.
      Limite supérieure de la prévision Valeur significative la plus élevée d’un score de prévision. Si un score supérieur à cette valeur est prévu, cette valeur est affichée à la place.
    5. Sélectionnez les scores sur lesquels baser la prévision.
      OptionDescription
      Tous les scores Tous les scores qui ont été collectés pour cet indicateur
      Périodes précédentes Nombre de périodes de données avant le présent sur lesquelles baser les prévisions. Ces périodes de données ont la même longueur que celles de la section Périodes de prévision.

      Si vous sélectionnez Périodes précédentes, spécifiez également le nombre de périodes dans le champ Périodes .

      Début fixe Tous les scores collectés après une date de début. Si vous sélectionnez Début fixe, spécifiez également la date de début.

    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 méthode qui vous convient le mieux, en fonction de l’adéquation de la méthode.

    Pour déterminer la méthode de prévision la mieux adaptée, l’instance génère des prévisions en utilisant 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 les prévoir. 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 avancer de deux périodes, l’instance applique chaque méthode de prévision à vos données historiques de plus de deux semaines. Ensuite, l’instance compare ces prévisions avec les 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 dans Détails des KPI.Centre d'analyse

    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.

    Pour cette analyse, une « saison » est une période.

    Tendance saisonnière Comme saisonnier, mais inclut une tendance comme variable explicative.
    Tendances saisonnières Loess (STL) Génère une prévision saisonnière basée sur une 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 exponentiellement pondérée. La prévision est basée sur l’ensemble des données, avec plus de poids accordé aux observations plus récentes

    Pour cette analyse, une « saison » 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 de données et d’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 Random Forest (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 de période 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
    Mensuel 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 cibles

    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 de s’attendre à ce que la cible soit atteinte. Vous pouvez modifier le nombre de jours à l’avance d’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 objectifs personnels n’interagissent pas avec les prévisions.

    Prévision avec des agrégations de séries chronologiques

    Si vous appliquez une agrégation de série chronologique à un indicateur, la durée de la période de prévision change. Le changement dépend du type de série chronologique.

    Tableau 1. Effets de l’agrégation de séries chronologiques sur les périodes de prévision
    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 de 28 jours, elle comporte 28 points de données.
    Par période La période sélectionnée est traitée comme s’il s’agissait de la fréquence d’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.
    Date de fin 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.
    Pour un indicateur avec la fréquence quotidienne, vous disposez du nombre suivant de points de données par période pour les agrégations à ce jour :
    Tableau 2. Points de données par période pour un indicateur quotidien avec une agrégation de temps à ce jour
    Semaine jusqu'à ce jour Mois jusqu'à ce jour Trimestre jusqu'à ce jour Année jusqu'à ce jour
    7 30 91 365
    À une exception près, les indicateurs avec des fréquences non quotidiennes ne prennent en charge que les agrégations de temps depuis le début de l’année. Les indicateurs mensuels sont l’exception. Ils prennent également en charge les agrégations de temps trimestriel à ce jour. Un indicateur mensuel avec une agrégation trimestrielle à ce jour comporte trois points de données par période. Le nombre de points de données par période de prévision pour différentes fréquences d’indicateurs avec des agrégations depuis le début de l’année est le suivant :
    Tableau 3. Nombre de points de données par période de prévision pour les agrégations de séries chronologiques depuis le début de l’année
    Fréquence de l’indicateur Points de données par période, année 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 de l’indicateur

    Dans l’environnement classique, affichez les prévisions sur un widget de séries chronologiques ou sur le Centre d'analysefichier . Sur un espace de travail configurable, afficher les prévisions sur une visualisation des 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 graphiques () 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 pour 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 le Options graphiques dans Détails des KPI.