“一般信息”选项卡提供有关预测步骤的最基本的信息。
名称
在创建步骤后不能更改名称。
ID
在创建步骤后，此信息显示在属性工作表上；但不显示在初始对话框中。
短标签
用于显示的说明性短名称，通常大小写混用。
长标签
用于显示的说明性长名称，通常大小写混用。
说明
附加的说明性文本，可以包括混合大小写和空格。
源度量
包含用于生成预测的历史数据值的度量。
目标度量
将要存储预测值的度量。
目标度量和源度量可以相同。不过，随着时间推移，实际值将覆盖预测值，因此将无法监视预测的准确性。通过在立方中为预测定义不同的度量，可以将预测值和实际值进行比较。
时间维
将要预测其时段的时间维的名称。如果源度量多于一个 (如将月和年分开的维)，则只需要选择一个时间维。
预测方法
用于生成预测的统计方法。选择方法可在“预测方法说明”框中显示其说明。
预测方法可以按以下类别分组：
自动：预测引擎根据历史记录数据对每个统计方法进行快速测试，确定最适合的一个方法。它选择在过去能够生成最精确预测的方法。
线性回归：尝试将历史记录数据拟合为直线，并将该线段延伸至将来的时段以进行预测。所有数据点均赋予相同的权重。此方法标识数据中稳定的长期趋势。
非线性回归：尝试将历史记录数据拟合为曲线，并将该曲线延伸至将来的时段以进行预测。所有的数据点赋予相同的权重。使用数学算式定义曲线。可以从以下曲线类型中选择：
多项式：拟合上下波动的数据。
指数：拟合上升或下降趋势越来越快的数据点。
对数：拟合快速上升或下降，然后趋向平滑的数据点。
渐近：拟合上升或下降到接近固定值的位置然后趋向平滑的数据点。
指数渐进：拟合越来越快地上升或下降到接近固定值的位置然后趋向平滑的数据点。
指数平滑：为所有预测时段计算一个平滑参数。上个时段的权重最大，在此之前的每个时段权重相对较小。权重减少的数学表达式为指数函数。可以从以下指数平滑方法中选择：
单指数平滑：不针对趋势或周期性偏差进行调整。
双指数平滑：针对趋势进行调整。
要点：如果选择了除“自动”之外的方法，请确保在“高级参数”选项卡上设置了预测方法和数据过滤器。
预测时段数
希望预测数据的时段数。这些时段必须已在时间维中定义。
预测方法说明
显示所选预测方法的说明。
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