実績データが収集される期間の履歴予測を比較し、履歴トレンドと予測トレンド間の偏差を定量化できます。これにより、予測トレンドの精度を簡単にテストし、次のことを可能にすることで予測の信頼性を得ることができます。

予測バックテストUI

予測バックテストは、データベースおよびホスト・リソースのCapacity Planning (CPU、ストレージ、メモリー、I/O)を介して実行します。「トレンドと予測」チャートのすぐ下には、「予測設定」があります。ここでは、「予測期間」(将来トレンドを予測する範囲)および「トレーニング期間」(トレンドの予測に履歴データが使用される期間)を設定します。予測設定に対する変更は、「トレンドと予測」チャートにすぐに反映されます。

「トレーニング期間」セレクタを移動、拡張または縮小して、正確な予測のために最も予測的であると判断した正確な履歴データを分離できます。たとえば、異常なデータ・スパイクを含む期間を除外すると、予測分析が中断され、実績トレンドと予測トレンド間の偏差率が高くなります。

予測期間は、研修期間の終了直後に開始されます。いつ予測を開始するかを設定できるだけでなく、セレクタでは過去の時点(バックテスト)で予測期間を開始できるため、既知の履歴トレンドをどの程度正確に予測するかに基づいて予測の精度をテストできます。デフォルトでは、Ops Insightsによって、トレーニング期間の1/2の予測期間が作成されます。これを特定の日数(45、90、180および365)に設定できます。

予測の精度を定量的に確認するには、「予測設定」ペインの「平均偏差値」にカーソルをあわせて、予測データと実績データの平均偏差率を表示します。

すべての予測設定をクリアし、最初から戻すには、「リセット」をクリックします。