Tendenze e previsioni

Per ridurre le conseguenze delle variazioni cicliche nei dati cronologici, è utilizzato un periodo aziendale definito dall'utente, per suddividere i dati in periodi temporali, ognuno di essi rappresentato da un singolo punto. Il punto può essere la media, il picco o il 90simo percentile (90% dei punti inferiori al valore) dei dati. Un periodo non sarà usato a meno che la percentuale dei suoi punti validi superi la soglia definita dall'utente.

	IMPORTANTE: La tendenza non sarà calcolata a meno che nell'intervallo dei dati analizzati esistano almeno due periodi con una percentuale adeguata di punti validi.

Un utente è in grado di impostare il periodo del rapporto per escludere un evento speciale o per contrassegnare come non valido un intervallo temporale per escludere dall'analisi delle tendenze i punti raccolti in quell'intervallo.

La regressione lineare è basata sull'adattamento dei quadrati minimi che minimizza la somma dei quadrati degli spostamenti verticali tra ciascuno dei punti aggregati e la linea di tendenza che li descrive.

	SUGGERIMENTO: La regressione eseguita con piccoli insiemi di dati non sempre è significativa e potrebbe essere fuorviate. Qualsiasi analisi delle tendenze basata su meno di una dozzina di punti aggregati dovrebbe essere attentamente confrontata con i dati cronologici per controllarne la verosimiglianza. Il numero massimo di punti dati per l'analisi della tendenza è il tempo totale del rapporto diviso per il periodo aziendale, dato che è possibile escludere i periodi aziendali se non soddisfano i criteri di validità. Dato che la tendenza è restituita come tasso di crescita annuale, prima di tentare un'analisi della tendenza è opportuno avere più di un anno di dati cronologici.

L'utente può scegliere di comprendere nel rapporto l'analisi degli errori. È disponibile il seguente valore di errori:

r quadrato: Il coefficiente di correlazione della regressione eseguita per stimare la tendenza. La misura della bontà della regressione nella rappresentazione dei punti aggregati. È espressa come valore decimale; i valori che si avvicinano ad 1 o a -1 indicano che la regressione rappresenta in modo più preciso i dati.

In Capacity Advisor è possibile specificare il modello di previsione a quattro livelli differenti, con i modelli più specifici che hanno precedenza su quelli più generici, come mostrato dalla tabella seguente:

L'intervallo dei dai di previsione definisce i dati cronologici che sono combinati con il tasso di crescita annuale previsto per produrre il modello di previsione. È possibile specificare l'intervallo dei dati di previsione come:

Il tasso di crescita annuale previsto è specificato in percentuale ed è positivo per l'aumento dell'utilizzo, negativo per la sua diminuzione, oppure zero in caso di nessuna variazione. Nessuna variazione è il valore predefinito. È possibile specificare tassi separati per la crescita di memoria e CPU.

La previsione è applicata punto per punto ai dati cronologici all'interno dell'intervallo specificato dall'utente. È applicata linearmente, perciò un punto ad un anno dal punto iniziale della previsione è il risultato della piena applicazione ai dati del tasso di crescita. I dati nell'intervallo fornito dall'utente sono utilizzati per “comporre” la previsione applicando la quota corrispondente del tasso di crescita a ciascun punto dell'intervallo dei dati e ripetendo l'insieme dei dati fino al raggiungimento del punto finale desiderato.