Lissage exponentiel saisonnierJ'ai déterminé que les données correspondent le mieux au modèle de prévision par lissage exponentiel saisonnier. Je réalise mes prévisions annuelles, mais je dois effectuer des centaines de références de matériaux. Prévoir une référence pour chaque matériau est un processus extrêmement long et fastidieux.
Mesures
Configurer les données réelles au format Excel JMP.
Première colonne mois année
Les 100 colonnes suivantes contiennent les données de ventes réelles pour chaque numéro de matériel.
importer des données dans JMP
Analyser \ Modélisation spécialisée \ Séries temporelles
Ajouter le mois et l'année à X, ID de temps
Ajouter les numéros de matériel à Y, Série temporelle
Cliquez sur OK
Modélisation prédictive et apprentissage automatiqueRe: Lissage exponentiel saisonnierJe ne vois pas de question à proprement parler. Je suppose que votre question est : comment réaliser une action dans JMP permettant de réduire le temps et les efforts nécessaires pour effectuer les étapes que vous avez décrites ?
La plupart des étapes que vous avez mentionnées peuvent être gérées en configurant un flux de travail dans JMP, ou simplement en exécutant les étapes que vous indiquez, en capturant les scripts que JMP utilise pour ces étapes, puis en assemblant le tout dans un script.
Cependant, votre
Analyser \ Modélisation spécialisée \ Séries temporelles
Le problème semble trop ambigu pour être traité de la même manière, et trop vague pour donner des conseils sur la façon de le résoudre. Il faudrait détailler toutes les étapes de la section Analyser > Modélisation spécialisée > Séries temporelles, ainsi que les éventuelles modifications à apporter, afin de permettre à la communauté d'évaluer comment automatiser ce processus.
