La estacionalidad, también denominada datos cíclicos, significa que los datos de alguna unidad de tiempo se repiten con un patrón regular. Por ejemplo, si tiene 24 puntos de datos mensuales y los datos tienen picos cada diciembre, la estacionalidad (patrón de repetición) tiene un periodo de un año o 12 meses.
Utilice el panel Atributos de datos del asistente de Predictor para realizar las siguientes tareas:
Especificar información de periodo de tiempo y estacionalidad para los datos históricos
Definir eventos que influyen en los valores de datos
Aplicar un filtrado opcional para reemplazar valores que faltan y localizar y reemplazar valores atípicos de datos
Especificación de periodos de tiempo y estacionalidad
Para especificar periodos de tiempo y estacionalidad:
Visualice el panel Atributos de datos del asistente de Predictor.
Para visualizar Atributos de datos, haga clic en Siguiente en Datos de entrada o haga clic en Atributos de datos en el panel de navegación del asistente de Predictor.
Para Los datos están en, identifique el periodo de tiempo para los datos.
Por ejemplo, si los puntos de datos representan números mensuales, seleccione meses.
Para Estacionalidad, indique si los datos son estacionales:
Detectar automáticamente: utiliza algoritmos estadísticos para determinar si los datos son estacionales. Las conclusiones se muestran en una sentencia a la derecha del cuadro de lista.
No estacional: indica que los datos se tratan como no estacionales; no se aplicarán métodos estacionales.
Estacional: indica que se utilizan métodos estacionales y no estacionales de forma predeterminada. Debe tener al menos dos estaciones (ciclos completos) de datos para utilizar los métodos estacionales.
Opcional: si está analizando más de una serie de datos, haga clic en Ver estacionalidad para revisar la estacionalidad para cada serie.
Para obtener más información, consulte Visualización de datos históricos por estacionalidad.
Especifique cómo tratar los valores que faltan y valores atípicos (valores históricos que difieren mucho de otros):
Seleccione Introducir valores que faltan para rellenar los valores de datos que faltan con valores del cuadro de diálogo Opciones de filtrado de datos.
Seleccione Ajustar valores atípicos para eliminar valores extremos de los datos antes de ejecutar los métodos de previsión de serie de tiempo.
Tenga en cuenta que los valores predeterminados (introducir valores que faltan pero no ajustar valores atípicos) son adecuados para la mayoría de los casos. Para obtener más información, consulte Visualización de datos filtrados.
Opcional: haga clic en Ver eventos para definir y administrar eventos: periodos de tiempo en los que los datos pueden haberse visto afectados por apariciones inusuales como promociones, clima, vacaciones y huelgas.
Si ha definido un evento, puede seleccionar Incluir eventos para incorporar definiciones de eventos en las previsiones. Para obtener más información, consulte Visualización y administración de eventos.
Opcional: haga clic en Ver datos filtrados para ver un gráfico de valores introducidos y valores atípicos ajustados. Para obtener más información, consulte Visualización de datos filtrados.
Una vez completados los valores, haga clic en Siguiente para abrir el panel Métodos.