Отслеживание точности прогноза
Совет
В этой статье описываются встроенные функции прогнозирования спроса Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management. Для еще лучшего планирования и прогнозирования мы рекомендуем попробовать планирование спроса в Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management, которое является решением совместного планирования спроса Microsoft следующего поколения. Подробные сведения см. на домашней странице Demand Planning.
В этой статье описываются типы расчетов точности Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management прогнозов и объясняется, как просмотреть значения точности.
Supply Chain Management вычисляет следующие типы точности прогноза.
- Историческая точность прогноза: путем сравнения исторического прогноза, используемого в сводном планировании, с историческим спросом. Для просмотра значений (абсолютных и процентных) исторической точности прогноза выберите Показать точность на странице Сведения о прогнозе спроса.
- Предполагаемая точность модели прогнозирования, которая используется для создания прогнозов. Процент точности можно посмотреть в разделе Сведения о модели — MAPE на странице Сведения о прогнозе спроса.
Примечание
Если используется служба прогнозирования спроса Microsoft Azure Machine Learning, вычисления точности внутренней модели основываются на тестовом наборе данных. Чтобы задать размер тестового набора данных, задайте параметр TEST_SET_SIZE_PERCENT на странице Параметры прогнозирования спроса. Например, если задать значение равным 20, последние 20 % исторических данных будут использоваться для вычисления точности внутренней модели.