Tendencias y previsiones

Para reducir el impacto de los cambios cíclicos sobre los datos históricos, se utiliza un periodo comercial definido por el usuario para desglosar los datos en depósitos basados en intervalos de tiempo y, posteriormente, cada depósito se representa mediante un punto único. El punto puede ser la media, el punto máximo o el percentil nonagésimo de los datos (el 90 % de los puntos son menores que el valor). No se utilizará un depósito a menos que el porcentaje de los puntos válidos dentro del depósito supere el umbral especificado por el usuario.

	IMPORTANTE: No se calculará una tendencia a menos que existan al menos dos depósitos con un porcentaje adecuado de puntos válidos dentro del intervalo de datos que sean objeto de análisis.

Un usuario puede establecer el periodo de informe para excluir un suceso especial o marcar el periodo de tiempo no válido para excluir los puntos recopilados durante dicho periodo de un análisis de tendencias.

La regresión lineal se basa en un ajuste de mínimos cuadrados que reduce al mínimo la suma de los cuadrados de las desviaciones verticales entre cada uno de los puntos agregados y la línea de tendencia que los describe.

	SUGERENCIA: Las regresiones realizadas sobre conjuntos pequeños de datos no son siempre significativas y pueden inducir a error. Cualquier análisis de tendencias basado en menos de una docena de puntos agregados se deberá comparar atentamente con los datos históricos para comprobar si «tiene sentido». El número máximo de puntos de datos para el análisis de tendencias es el tiempo total para el informe dividido entre el periodo comercial, ya que los periodos comerciales se pueden excluir si no cumplen los criterios de validez. Puesto que la tendencia se notifica como una tasa de crecimiento anual, es mejor disponer de más de un año de datos históricos antes de intentar analizar las tendencias.

El usuario puede optar por incluir el análisis de errores en el informe. Se facilita el siguiente valor de error:

r cuadrado: El coeficiente de correlación de la regresión llevada a cabo para calcular la tendencia. Una medida del acierto con que la regresión representa los puntos agregados. Se expresa en forma de valor decimal; los valores que se acercan a 1 o -1 indican la regresión que representa los datos de forma más exacta.

El modelo de previsión se puede especificar en cuatro niveles diferentes dentro de Capacity Advisor, donde los modelos de previsión más específicos anulan a los modelos más generales, como se indica en la siguiente tabla:

El intervalo de datos de previsión define los datos históricos que se combinan con la tasa de crecimiento previsto anual para generar el modelo de previsión. El intervalo de datos de previsión se puede especificar como:

La tasa de crecimiento previsto anual se especifica en forma de porcentaje y puede ser positiva para el aumento de utilización, negativa para la disminución de la utilización o cero si no presenta ningún cambio. La opción por defecto es sin cambios. Pueden especificarse tasas independientes para el aumento de la memoria y de CPU.

La previsión se aplica punto por punto a los datos históricos que estén dentro del intervalo especificado por el usuario. Se aplica de forma lineal, de modo que un punto que está a 1 año del punto de inicio de una previsión es el resultado de la tasa de crecimiento completa aplicada a los datos. Los datos dentro del intervalo facilitado por el usuario se utilizan para «pavimentar» el futuro aplicando la parte adecuada de la tasa de crecimiento a cada punto del intervalo de datos y repitiendo el conjunto de datos hasta que se alcance el punto final deseado.