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Ersatzdatensatz
Ein Ersatzdatensatz ist eine modifizierte Version der auf den Basisplan bezogenen Zeitreihe, die nur die Werte enthält, die Sie in einer Was-wäre-wenn-Prognose ändern möchten. Der Ersatzdatensatz muss die Prognosedimensionen, Elementkennungen und Zeitstempel der auf den Basisplan bezogenen Zeitreihe sowie mindestens eine geänderte Zeitreihe enthalten. Dieser Datensatz wird mit der auf den Basisplan bezogenen Zeitreihe zusammengeführt, um einen transformierten Datensatz zu erstellen, der für die Was-wäre-wenn-Prognose verwendet wird. Der Ersatzdatensatz muss das Format haben. CSV
Dieser Datensatz sollte keine doppelten Zeitstempel für dieselbe Zeitreihe enthalten.
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie eine Ersatzzeitreihe angeben können und wie diese Spezifikationen interpretiert werden. Stellen Sie sich den Fall vor, dass Sie täglich Prognosen erstellen und der Prognosezeitraum vom 01.08.2022 bis 03.08.2022 reicht. Die auf den Basiswert bezogene Zeitreihe für alle Beispiele ist in der folgenden Tabelle aufgeführt.
| item_id | Zeitstempel | price | stock_count |
|---|---|---|---|
artikel_1 |
01.08.2022 |
100 |
50 |
artikel_1 |
02.08.2022 |
100 |
50 |
artikel_1 |
03.08.2022 |
100 |
50 |
artikel_2 |
01.08.2022 |
75 |
500 |
artikel_2 |
02.08.2022 |
75 |
500 |
artikel_2 |
03.08.2022 |
75 |
500 |
Prognosedimensionen
Wenn Sie Prognosedimensionen in Ihren Datensatz aufnehmen, müssen Sie sie in den Ersatzdatensatz aufnehmen. Betrachten Sie diese Zeitreihe, die sich auf den Basisplan bezieht:
| item_id | store_id | Zeitstempel | price | Anzahl der Bestände |
|---|---|---|---|---|
artikel_1 |
speichern_1 |
01.08.2022 |
100 |
50 |
artikel_1 |
speichern_1 |
02.08.2022 |
100 |
50 |
artikel_1 |
speichern_1 |
03.08.2022 |
100 |
50 |
artikel_1 |
speichern_2 |
01.08.2022 |
75 |
500 |
artikel_1 |
speichern_2 |
02.08.2022 |
75 |
500 |
artikel_1 |
speichern_2 |
03.08.2022 |
75 |
500 |
Daher würde der Ersatzdatensatz für einen discount von 10% in allen Geschäften am 02.08.2022 wie folgt aussehen:
| item_id | store_id | Zeitstempel | price |
|---|---|---|---|
artikel_1 |
speichern_1 |
02.08.2022 |
90 |
artikel_1 |
speichern_2 |
02.08.2022 |
67,5 |
