分析部分

预测方法与历史数据之间的拟合程度以平均绝对偏差（MAD）和对称平均绝对百分比误差（SMAPE）表示。对于时间序列预测，该误差是向前一期预测与历史实际值之间的差异。

通常，选择能减少误差的方法可以改进预测。然而，这并不总是成立。你可能会发现 CCH Tagetik Supply Chain Planning 选择了某种方法，虽然对历史数据的拟合并非最佳，但能产生最可靠的预测。

在“分析”部分，列出了若干用于查看数据的选项：

分析

选项	描述
残差图	帮助你选择预测方法，因为你可以看到实际值（蓝线）与预测值（红线）之间的差异。你可以应用不同的方法来找到最佳拟合。如果你应用的方法正确，应该没有规律。误差也会显示。右侧是数据的直方图。直方图应看起来像标准钟形曲线。你未捕捉到的一切都是噪声。如果你看到某种规律，说明你遗漏了某些东西；也许是未捕捉到季节性。如果你看到 U 形（显示正值和负值），这表明未捕捉到生命周期效应。残差图分析
同比	显示历史数据以及每年的预测。同比图分析
三角报告	显示预测连续性。由于此报告依赖于检查点，因此在系统部署一段时间后很有用。粗体数字是实际值，其他数字是先前的预测。查看以了解你的预测是否发生了剧烈变化并找出原因。三角报告分析这与三角报告类型是同一报告，后者查看多个记录。参见使用三角界面。