データ クレンジングは、需要予測サーバーのサーバー詳細設定を変更してオン/オフを切り替えることができます。変更は、ForecastModels\DataCleansing\CleansingMethod を 0 に設定することによって行われ、1 に設定するとデータ クリーニングは実行されず、データ クリーニングには標準偏差法が使用されます。
標準偏差クレンジング法は次のように機能します。
1.品目の過去の需要の標準偏差を求めます。
2.いくつかの期間が 3 つの標準偏差から外れているかどうかを確認し、期間が外れている場合は、期間を 3 つの標準偏差に設定します。
ForecastModels\DataCleansing\MSRCleansingMethod が 1 に設定されている場合、エラー メッセージ MSR を計算するときに同じチェックが実行されます。次に、実際の需要がこれらの間隔外にある期間の履歴として、3 シグマの上限/下限バンド番号を使用して MSR を計算します。
| 100 | 106 | 110 | 250 | 113 | 107 | 111 | 110 | 112 | 99 | 109 | 111 |
次の需要では、上限は 243、下限は = 0 (-3.8) になります。つまり、243 を超える値はすべて変更されますが、下限は負であり、負の需要を持つことはできないため、下限側ではすべての値が許可されます。
期間 4 は高すぎるため、この期間は 243 に調整されます。調整された需要を手動で変更した場合、小さなロックが表示され、値は変更されないことに注意してください。
最終的な履歴は次のようになります。
| 100 | 106 | 110 | 243 | 113 | 107 | 111 | 110 | 112 | 99 | 109 | 111 |
これは、予測モデルの計算のベースとなる過去の需要です。
次の予測モデルを選択した場合、データ クレンジングは実行されないことに注意してください。