noeud Série temporelle de diffusion

Le noeud Série temporelle de diffusion permet de générer et d'évaluer des modèles de série temporelle en une seule opération. Un modèle de série temporelle distinct est créé pour chaque champ cible. Toutefois, les nuggets de modèle ne sont pas ajoutés à la palette de modèles générés et vous ne pouvez pas parcourir les informations de modèle.

Les méthodes de modélisation des données de série temporelle nécessitent l'utilisation d'un intervalle uniforme entre chaque mesure, chaque valeur manquante étant signalée par des lignes vides. Si vos données ne répondent pas à ces exigences, vous devez transformer les valeurs si nécessaire.

Autres points d'intérêt concernant les noeuds Série temporelle :

• Les champs doivent être numériques.
• Les champs de date ne peuvent pas être utilisés comme entrées.
• Les partitions sont ignorées.

Le noeud Série temporelle de diffusion estime les modèles de lissage exponentiel, d'ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) univariable et d'ARIMA multivariable (ou fonction de transfert) pour les séries temporelles, et il génère des prévisions basées sur les données de série temporelle. Vous disposez également d'un Expert Modeler, qui tente d'identifier et d'estimer automatiquement le modèle ARIMA ou de lissage exponentiel le mieux adapté pour un ou plusieurs champs cible.