Nodo Serie temporali streaming
Il nodo Serie temporali streaming viene utilizzato per creare i modelli di serie temporali e calcolarne il punteggio in un unico passo. Un modello di serie temporali separato viene creato per ogni campo obiettivo, tuttavia i nugget del modello non vengono aggiunti alla tavolozza dei modelli generati e non è possibile esaminare le informazioni sul modello.
I metodi di modellazione dei dati di serie temporali richiedono un intervallo uniforme tra una misurazione e l'altra, con gli eventuali valori mancanti indicati da righe vuote. Se i propri dati non soddisfano già questo requisito, sarà necessario trasformare i valori in base alle necessità.
Altri punti di interesse per i nodi Serie temporali:
- I campi devono essere numerici.
- I campi data non possono essere utilizzati come input.
- Le partizioni vengono ignorate.
Il nodo Serie temporali streaming stima i modelli di livellamento esponenziale, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) univariati e ARIMA (o a funzione di trasferimento) multivariati per le serie temporali e genera previsioni in base ai dati delle serie temporali. È inoltre disponibile un Expert Modeler, che tenta di identificare e stimare automaticamente il modello ARIMA o il modello di livellamento esponenziale più adatto per uno o più campi obiettivo.