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 dernières données 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.

Imaginons la visualisation d’une série chronologique d’un Analyse des performances indicateur avec une fréquence quotidienne. Vous configurez la prévision sur la visualisation pour utiliser une durée de période de 7 jours et pour baser les prévisions sur les deux périodes précédentes. L’instance applique chaque méthode de prévision à vos données historiques antérieures à deux semaines. Ensuite, l’instance compare ces prévisions aux deux dernières semaines de données. La prévision qui correspond le mieux aux deux dernières semaines de données est ensuite recalculée à l’aide de l’ensemble des données. La visualisation montre les résultats de ce calcul final.