Dans le monde de la Data, les données brutes sont rarement prêtes pour l analyse. L action esm intègre une fonctionnalité native de préparation via le paramètre accumulate. Si vos données transactionnellesDonnées enregistrant chaque événement métier au moment où il se produit (vente, stock, clic). Elles incluent horodatage, acteurs, quantités et montants pour alimenter les analyses de séries chronologiques. sont irrégulières, vous pouvez les agréger selon l intervalle de votre choix (jour, semaine, mois) défini par le paramètre obligatoire interval. Vous pouvez utiliser des fonctions comme SUM pour totaliser des revenus, AVG pour des moyennes de capteurs, ou MAX pour surveiller des pics de charge, transformant ainsi un flux désordonné en une série temporelleSuite d'observations recueillies à intervalles réguliers au cours du temps. Utilisée pour identifier des tendances, des cycles et effectuer des prévisions (via proc TSMODEL ou FORECAST). exploitable par les plans de données de SAS Viya.
Comment gérer efficacement des données temporelles irrégulières pour vos rapports de performance
Exemples pour l'action esm
Prévision automatique simple
Prévision des ventes pour les 6 prochains mois en laissant SAS choisir le meilleur modèle automatiquement.
Analyse complète avec modèle de Winters
Utilisation de la méthode de Winters (saisonnalité) avec transformation Log pour stabiliser la variance, et génération de toutes les tables de statistiques.

