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sourceDocument: Yokohama Gestão Ambiental, Social e de Governança
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 Release :

    - yokohama

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    - pt-BR

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    - Yokohama Gestão Ambiental, Social e de Governança

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    - Technology


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# Crie uma análise

# Crie uma análise {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 min. de leitura

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 TudoAmbiental, social e governança (ESG)Espaço de ESGListasContextos de análise.
2. Selecione um registro de contexto de análise desejado e navegue até Análise .
3. Selecione Novo.
4. No formulário, preencha os campos.  
   {#create-a-scenario-analysis__table_lrv_yw4_brb__entry__2}

   | Campo | Descrição |
   |-|-|
   | Nome | Nome da análise. Por exemplo, <kbd class="ph userinput">Melhor caso </kbd>. |
   | Método de previsão | Método usado para gerar dados de previsão. * AutomáticoPor 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](https://www.servicenow.com/docs/access?context=configure-forecast-ts-viz&version=yokohama&pubname=yokohama-now-intelligence&section=automatic-vs-manual-forecast-methods&ft:locale=en-US). * LinearesGera uma previsão de regressão linear com base nas pontuações históricas, usando constante e tendência como variáveis explicativas. * SazonalGera uma previsão de regressão linear com base nas pontuações históricas, usando dummies sazonais como variáveis explicativas. Um "season" para esta análise é um período. * Tendência sazonalComo 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. A aleatoriedade vem de 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 passados. Como o modelo de Floresta aleatória (RF), o modelo AR verifica o melhor número de atrasos. No entanto, o modelo de AR relaciona valores atuais com passados linearmente, enquanto o modelo de RF é não linear. {#create-a-scenario-analysis__ul_tck_hlk_12c} Para obter mais informações, consulte [Forecast methods](https://www.servicenow.com/docs/access?context=configure-forecast-ts-viz&version=yokohama&pubname=yokohama-now-intelligence&section=forecast-methods-dv&ft:locale=en-US). |
   | Estado | Estado do registro de análise. * Rascunho * Em andamento * Publicado {#create-a-scenario-analysis__ul_anh_llk_12c} |
   | Descrição | Descrição da análise. |
   [Tabela 1. Criar novo formulário de análise]

   {#create-a-scenario-analysis__table_lrv_yw4_brb}
5. Selecione Salvar.
6. **Opcional:** Navegue até Análise do fator de emissão .  
   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 Salvar.

   {#create-a-scenario-analysis__substeps_t5z_f4k_12c}  
   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, onde 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](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/z8WdJlaU3bdPqGrvINO6mA "Ajuste os parâmetros para modelar diferentes resultados com base em intervenções ou mudanças específicas. Quando você atualiza esses parâmetros, sua empresa pode explorar os possíveis impactos de diferentes decisões, fornecendo uma comparação clara dos resultados.").