Confronto delle stime per i modelli di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

Sono stati creati i tre modelli seguenti:

• Stime per ogni combinazione di area e modello, basate solo sui dati per il singolo modello e l'area.

• Stime per tutti i modelli su scala mondiale, basate sui dati aggregati.

• Stime per il modello M200 nell'area dell'America del nord, basate sul modello aggregato.

In questa attività finale si confronteranno le stime per ogni modello al fine di stabilire in che modo l'utilizzo del modello generalizzato influisce sui risultati.

Confronto dei risultati delle stime

Si tenga presente che il modello di data mining originale mostrava un ampio gap tra determinate aree e linee del modello. La linea di tendenza per il modello M200 era particolarmente elevata, mentre le linee di tendenza per il modello T1000 erano basse e relativamente piatte.

È possibile creare un grafico che include tutte le stime esportando i risultati e i dati originali in Microsoft Excel, che fornisce strumenti più sofisticati per la creazione di grafici e la gestione di più serie di dati. Nel diagramma seguente sono illustrate le linee di tendenza solo per i modelli relativi al prodotto M200, confrontando le stime dal primo modello di data mining con le stime basate sul modello di data mining aggregato.

Da questo grafico è possibile osservare che il modello di data mining aggregato rende uniformi le fluttuazioni nella singola serie di dati. Nella tabella seguente viene riportata una parte della serie di dati utilizzata per creare il grafico, in modo da agevolare il confronto.

Serie e modello di data mining	25/7/2004	25/8/2004	25/9/2004	25/10/2004	25/11/2004
M200 Europe — aggregato	143	126	115	119	94
M200 Europe — specifico	121	142	152	149	154
M200 North America — aggregato	208	150	149	151	172
M200 North America — specifico	163	178	156	173	203
M200 Pacific — aggregato	89	80	71	77	57
M200 Pacific — specifico	46	44	42	42	38
T1000 Europe — aggregato	65	51	54	53	48
T1000 Europe — specifico	42	41	43	42	43
T1000 North America — aggregato	103	84	79	85	68
T1000 North America — specifico	82	78	78	83	83
T1000 Pacific — aggregato	68	52	48	56	44
T1000 Pacific — specifico	38	39	37	38	36

Conclusione

È stato descritto come creare un modello Time Series che può essere utilizzato per la stima e un modello generalizzato che può essere applicato a una diversa serie di dati.

Vedere anche

Concetti

Esercitazione intermedia sul data mining (Analysis Services - Data mining)