A tab Geral fornece as informações mais básicas sobre uma etapa de previsão.
Nome
Você não pode alterar o nome após criar a etapa.
ID
Essas informações são exibidas na folha de propriedades após a criação da etapa; elas não aparecem na caixa de diálogo inicial.
Label Curto
Um nome descritivo curto para exibição, normalmente em letras maiúsculas e minúsculas.
Label Longo
Um nome descritivo longo para exibição, normalmente em letras maiúsculas e minúsculas.
Descrição
Texto descritivo adicional, que pode incluir caracteres maiúsculos e minúsculos e espaços.
Cubo
O cubo que contém as medidas de origem e de destino.
Medida de Origem
A medida que contém valores de dados históricos, que serão usados para gerar a previsão.
Medida de Destino
A medida que armazenará os valores de previsão.
A medida de destino e a medida de origem podem ser as mesmas. Contudo, ao longo do tempo, os valores reais substituirão os valores da previsão, portanto você não poderá monitorar a exatidão da previsão. Definindo uma medida diferente no cubo para previsão, você poderá comparar os valores da previsão com os reais.
Dimensão de Tempo
O nome da dimensão de tempo cujos períodos serão previstos. Você só precisa escolher uma dimensão de tempo se a medida de origem tiver mais de uma dimensão, por exemplo, dimensões separadas para meses e anos.
Método de Previsão
O método estatístico usado para gerar a previsão. Selecione um método para exibir sua descrição na caixa Descrição do Método de Previsão.
Os métodos de previsão podem ser agrupados nas seguintes categorias:
Automático: O mecanismo de previsão identifica o melhor ajuste testando rapidamente cada método estatístico com os dados históricos. Ele seleciona o método que teria gerado a previsão mais exata no passado.
Regressão Linear: Tenta ajustar os dados históricos em uma linha reta, e estende essa linha a períodos futuros da previsão. Todos os pontos de dados recebem peso igual. Este método identifica tendências de longo prazo constantes nos dados.
Regressão Não-Linear: Tenta ajustar os dados históricos em uma linha curva, e estende essa linha a períodos futuros da previsão. Todos os pontos de dados recebem peso igual. As linhas curvas são definidas por equações matemáticas. Você pode escolher entre os seguintes tipos de curvas:
Polinomial: Ajusta os dados que flutuam com uma elevação e uma queda.
Exponencial: Ajusta pontos de dados que se elevam ou caem a uma taxa cada vez mais rápida.
Logarítmica: Ajusta pontos de dados que se elevam ou caem rapidamente e depois se nivelam.
Assíntota: Ajusta pontos de dados que se elevam ou caem até que se aproximem de um valor fixo e depois se nivelem.
Assíntota Exponencial: Ajusta pontos de dados que se elevam ou caem a uma taxa cada vez mais rápida até que se aproximem de um valor fixo e depois se nivelem.
Suavização Exponencial: Calcula um único parâmetro de suavização para todos os períodos de previsão. O período anterior tem o maior peso e cada período antes desse tem comparativamente menos peso. O declínio de peso é expresso matematicamente como função exponencial. Você pode escolher entre os seguintes métodos de suavização exponencial:
Suavização Exponencial Simples: Não ajusta tendências nem variações sazonais.
Suavização Exponencial Dupla: Ajusta tendências.
Importante: Se você escolher um método diferente de Automático, não se esqueça de definir o Método de Previsão e os Filtros de Dados na tab Parâmetros Avançados.
Número de Períodos de Previsão
O número de períodos para os quais você deseja prever dados. Esses períodos já deverão estar definidos na dimensão de tempo.
Descrição do Método de Previsão
Exibe uma descrição do método de previsão selecionado.
Equações para Métodos de Previsão
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