Crie uma análise

Crie análises para modelar diferentes resultados com base em intervenções ou mudanças específicas. Você pode gerar previsões para cada análise e usar essas informações para comparar os diferentes resultados e entender melhor o impacto de possíveis intervenções.

Antes de Iniciar

Função necessária: sn_esg.program_manager

Procedimento

1. Navegar até Tudo > Ambiental, social e governança (ESG) > Espaço de ESG > Listas > Contextos de análise.
2. Selecione um registro de contexto de análise desejado e navegue até Análise guia.
3. Selecione Novo.
4. No formulário, preencha os campos.

   Tabela 1. Formulário Criar nova análise

   Campo	Descrição
   Nome	Nome da análise. Por exemplo, Melhor caso .
   Método de previsão	Método usado para gerar dados de previsão. Automático Por padrão, a instância escolhe o melhor método para você automaticamente, com base no ajuste do método. Para obter mais informações, consulte Automatic selection of forecast methods. Lineares Gera uma previsão de regressão linear com base nas pontuações históricas, usando constante e tendência como variáveis explicativas. Sazonal Gera uma previsão de regressão linear com base nas pontuações históricas, usando bonecos sazonais como variáveis explicativas. Um "season" para esta análise é um período. Tendência sazonal Sazonal, mas inclui uma tendência como variável explicativa. Tendência Sazonal Loess (STL) Gera uma previsão sazonal com base em uma função de melhor ajuste. Este método ajusta uma tendência, uma estação e um processo de ruído aleatório aos dados usando uma abordagem de média móvel ponderada exponencialmente. A previsão é baseada no conjunto de dados completo, com mais peso dado às observações mais recentesUm "season" para esta análise é um período. Floresta aleatória (RF) Cria uma combinação de árvores de decisão em que as previsões produzidas por essas árvores são calculadas para obter uma única previsão. Cada árvore que está sendo criada a partir de um subconjunto aleatório dos dados e entradas disponíveis. Autorregressivo (AR) O modelo autorregressivo (AR) prevê valores futuros de um indicador usando uma combinação linear de uma tendência, dummies sazonais e valores anteriores. Como o modelo de Floresta aleatória (RF), o modelo AR verifica o melhor número de atrasos. No entanto, o modelo AR relaciona valores atuais e passados linearmente, enquanto o modelo RF é não linear. Para obter mais informações, consulte Forecast methods.
   Estado	Estado do registro de análise. Rascunho Em andamento Publicado
   Descrição	Descrição da análise.

5. Selecione SALVAR.
6. Opcional: Navegue até Análise do fator de emissão guia.
   Esta guia só estará disponível se uma fórmula associada à análise usar um fator de emissão.
   1. Insira o local em Local do fator de emissão campo.
   2. Selecione Save (Salvar).
   Esta etapa só será necessária se uma fórmula associada à análise usar um fator de emissão.
7. Selecione Previsão .
   Seu registro de análise foi criado. Uma guia Previsão foi adicionada na qual você pode exibir a previsão padrão gerada.

O que Fazer Depois

Ajuste os parâmetros para modelar diferentes resultados com base em intervenções ou mudanças específicas. Para obter mais informações, consulte Ajuste os parâmetros.