Entradas de usuario para pronosticar la demanda de carga

Aunque se desconoce el futuro de la mayoría de las funciones, es posible que la empresa controle algunas de ellas. Por ejemplo, el precio es una característica que suele tener una fuerte relación con el volumen de demanda. Debido a que la empresa establece los precios, usted sabe cuándo aumentarán los precios o cuándo habrá un descuento o promoción. Además, el tamaño del equipo de ventas también puede afectar al volumen de la demanda, y las empresas controlan el tamaño de sus equipos de ventas. Para estos puntos de datos que gestiona la empresa, puede proporcionar las entradas de los usuarios. En el paso de modelado mediante aprendizaje automático, los modelos de series temporales 1D proporcionan una previsión para cada entidad. A continuación, los usuarios pueden examinar estos valores pronosticados y sobrescribirlos con las entradas de los usuarios. Estas entradas sobrescritas se utilizan luego en el modelo al realizar la previsión final.

Este paso introducido por el usuario puede ser fundamental en situaciones en las que las previsiones del modelo de series temporales 1D no coinciden con las expectativas de la empresa sobre el comportamiento futuro de la función. Puede sobrescribir estos valores pronosticados, lo que puede mejorar la previsión de producción general.