---
sourceDocument: Gestion opérationnelle de la durabilité en Australie (anciennement Environmental, Social, and Governance)
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/environmental-social-governance

 Release :

    - australia

ft:locale :

    - fr-FR

ft:publication_title :

    - Gestion opérationnelle de la durabilité en Australie (anciennement Environmental, Social, and Governance)

ft:clusterId :

    - esgv

bundleId :

    - esgv

workflow :

    - Technology


---

# Créer une analyse

# Créer une analyse {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
* 
* Mis à jour 12 mars 2026
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

Créez des analyses pour modéliser différents résultats en fonction d'interventions ou de changements spécifiques. Vous pouvez générer des prévisions pour chaque analyse et utiliser ces informations pour comparer les différents résultats et mieux comprendre l'impact des interventions potentielles.

## Avant de commencer

Rôle requis : sn_esg.program_manager

## Procédure

1. Accédez à la TousGestion de la durabilité opérationnelleEspace de travail de durabilité opérationnelleListesContextes d'analyse.
2. Sélectionnez l'enregistrement de contexte d'analyse souhaité et accédez à l'onglet Analyse .
3. Sélectionnez Nouveau.
4. Remplissez les champs du formulaire.  
   {#create-a-scenario-analysis__table_lrv_yw4_brb__entry__2}

   | Champ | Description |
   |-|-|
   | Nom | Nom de l'analyse. Par exemple, <kbd class="ph userinput">Best case</kbd>. |
   | Méthode de prévision | Méthode utilisée pour générer des données de prévision. * AutomatiquePar défaut, l'instance choisit automatiquement la meilleure méthode pour vous, en fonction de l'ajustement de la méthode. Pour plus d'informations, consultez [Automatic selection of forecast methods](https://www.servicenow.com/docs/access?context=configure-forecast-ts-viz&version=australia&pubname=australia-now-intelligence&section=automatic-vs-manual-forecast-methods&ft:locale=en-US). * LinéaireGénère une prévision de régression linéaire basée sur les scores historiques, en utilisant la constante et la tendance comme variables explicatives. * SaisonnierGénère une prévision de régression linéaire basée sur les scores historiques, en utilisant des variables indicatrices saisonnières comme variables explicatives. Une \<\< saison \>\> pour cette analyse est une période. * Tendance saisonnièreComme saisonnier, mais inclut une tendance comme variable explicative. * Tendance saisonnière basée sur Loess (STL)Génère une prévision saisonnière basée sur une fonction la mieux adaptée. Cette méthode ajuste une tendance, une saison et un processus de bruit aléatoire aux données en utilisant une approche de moyenne mobile à pondération exponentielle. Les prévisions sont basées sur l'ensemble des données, avec plus de poids accordé aux observations plus récentes. * Forêt aléatoire (RF)Crée une combinaison d'arbres de décision où la moyenne des prédictions produites par ces arbres est calculée pour obtenir une seule prédiction. Le caractère aléatoire vient du fait que chaque arbre est construit à partir d'un sous-ensemble aléatoire de données et d'entrées disponibles. * Auto-régressif (AR)Le modèle autorégressif (AR) prévoit les valeurs futures d'un indicateur en utilisant une combinaison linéaire d'une tendance, de variables indicatrices saisonnières et de valeurs passées. Comme le 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. {#create-a-scenario-analysis__ul_tck_hlk_12c} Pour plus d'informations, consultez [Forecast methods](https://www.servicenow.com/docs/access?context=configure-forecast-ts-viz&version=australia&pubname=australia-now-intelligence&section=forecast-methods-dv&ft:locale=en-US). |
   | État | État de l'enregistrement d'analyse. * Brouillon * En cours * Publiée {#create-a-scenario-analysis__ul_anh_llk_12c} |
   | Description | Description de l'analyse. |
   [Tableau 1. Créer un formulaire d'analyse]

   {#create-a-scenario-analysis__table_lrv_yw4_brb}
5. Sélectionnez Enregistrer.
6. **Facultatif :** Accédez à l'onglet Analyse du facteur d'émission .  
   Cet onglet n'est disponible que si une formule associée à l'analyse utilise un facteur d'émission.
   1. Saisissez l'emplacement dans le champ Emplacement du facteur d'émission .
   2. Sélectionnez Enregistrer.

   {#create-a-scenario-analysis__substeps_t5z_f4k_12c}  
   Cette étape n'est nécessaire que si une formule associée à l'analyse utilise un facteur d'émission.
7. Sélectionnez Prévision.  
   Votre enregistrement d'analyse a été créé. Un onglet Prévision a été ajouté, dans lequel vous pouvez afficher la prévision standard générée.

## Que faire ensuite

Ajustez les paramètres pour modéliser différents résultats en fonction d'interventions ou de changements spécifiques. Pour plus d'informations, consultez [Ajuster les paramètres](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ilCf3~9Qp1lfMTpRHY4~kQ "Ajustez les paramètres pour modéliser différents résultats en fonction d’interventions ou de changements spécifiques. Lorsque vous mettez à jour ces paramètres, votre organisation peut explorer les impacts potentiels de différentes décisions, fournissant ainsi une comparaison claire des résultats.").