Utiliser les tags pour améliorer la précision

Utiliser les Tags pour améliorer la précision des prévisions


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En exploitant les corrélations qui existent au sein de l'historique de données, Lokad peut fournir des prévisions plus précises. Cependant, lorsque l'historique est court, il est difficile de détecter de telles corrélations en comparant simplement les séries temporelles, car peu d'informations sont disponibles. C'est pourquoi Lokad introduit la notion de tags (étiquettes). Ces tags sont utilisés pour représenter des attributs tels que les familles, les sous-familles ou les catégories, et sont exploités pour renforcer l'analyse des corrélations.

Si vous importez vos données métiers historiques depuis une application prise en charge en natif, alors Lokad définit les tags pour vous.

De meilleures corrélations grâce aux tags

D'un point de vue métier, Lokad fournit des décisions optimisées sur les stocks. Cependant, d'un point de vue plus technique, ce que Lokad fournit réellement, ce sont des séries temporelles. Pour améliorer ces prévisions, Lokad exploite très largement les corrélations entre les séries temporelles. De façon intuitive, lorsqu'elles sont prises individuellement, de nombreuses séries temporelles ne contiennent que peu d'informations (parce que la série temporelle est trop courte ou trop erratique). Cependant, lorsque l'on considère de nombreuses séries temporelles, il devient possible d'extraire des indicateurs plus robustes, par exemple sur la saisonnalité.

Néanmoins, lorsque les séries temporelles sont courtes - par exemple lorsqu'un produit a été lancé il y a moins de 3 mois - le processus de corrélation lui-même est compliqué, car peu de données sont disponibles pour corréler de façon fiable le nouveau produit aux produits plus anciens.

Dans une telle situation, il devient intéressant d'exploiter les connaissances que l'on a a priori sur les produits, telles que leur famille, leur catégorie, ou d'autres propriétés similaires qui reflètent une proximité entre produits perçue par les clients. Les tags sont une fonctionnalité de Lokad qui a précisément pour but d'offrir la possibilité de refléter ce type d'informations dans les données en entrée.

De façon intuitive, si Lokad détecte que tous les items associés à un tag donné partagent une même saisonnalité, alors la prévision de tout nouvel item associé à ce tag suivra ce même comportement saisonnier. Le comportement saisonnier prend ainsi effet immédiatement, sans avoir à attendre plusieurs mois pour pouvoir corréler la saisonnalité observée de l'item à celles d'autres saisonnalités connues.

Passer les descripteurs d'items sous la forme de tags

Concrètement, un tag n'est rien d'autre qu'une colonne spéciale dans le fichier Lokad_Items (cf. le format de fichier (page en anglais) de Lokad) dont le nom commence avec le préfixe Tag. La colonne tag peut contenir n'importe quelle valeur. Tous les items associés à la même valeur de tag sont traités par Lokad comme appartenant implicitement à un groupe défini par la valeur même du tag.

Le tag doit refléter une forme de catégorisation des items (*) connue a priori. La plupart des entreprises hiérarchisent les items qu'elles vendent ou produisent ; ces hiérarchies font d'excellents candidats pour les tags.

(*) Dans la terminologie de Lokad, un "item" est associé à une seule série temporelle. Selon votre activité, cela peut représenter un produit, une SKU, un code-barre, etc.

Considérons par exemple un distributeur qui a organisé son catalogue en 3 niveaux imbriqués de hiérarchie : catégories, familles et sous-familles. Cette hiérarchie peut donc être convertie en 3 tags, assignés respectivement aux catégories, familles et sous-familles.

Les tags peuvent également être utilisés pour représenter des attributs spécifiques à un domaine, par exemple :
  • La couleur, la taille et le type de tissu représentent des tags possibles pour l'habillement.
  • L'auteur, la collection et le format représentent des tags possibles pour les libraires.

Astuces pour les tags

Dans cette section, nous présentons quelques astuces pour exploiter plus efficacement le système de tags de Lokad.

N'employez pas de tag pour refléter la saisonnalité attendue

Les tags doivent refléter un type d'information non-statistique à propos de l'item. Il peut certes être tentant d'ajouter un tag pour refléter ce que l'on suppose être une saisonnalité - out tout autre comportement statistique du même ordre, comme la tendance par exemple -, mais nous recommandons d'éviter ce type de tags car ils n'offrent pas véritablement d'information supplémentaire à Lokad. En effet, Lokad est capable de chercher de lui-même les corrélations saisonnières.

Chaque valeur de tag doit avoir des occurences multiples

Un tag n'est utile à Lokad que s'il couvre de multiples items. Si une valeur de tag ne s'applique qu'à un item unique, alors aucune corrélation n'est possible. En particulier, les identifiants d'items sont généralement un très mauvais choix de tag, précisément parce que chaque identifiant est unique.

N'incluez pas plus d'une demi-douzaine de tags

En théorie, Lokad peut traiter jusqu'à 100 tags (*), cependant, en pratique, nous recommandons fortement de ne pas utiliser plus d'une demi-douzaine de tags. Il est plus utile d'avoir 3 tags bien choisis contenant une information véritablement valable, plutôt que 10 tags venant parasiter l'information.

(*) Cette limite signifie que, s'il y a plus de 100 tags, Lokad ne parviendra pas à traiter vos données.