A continuación, encontrarán una referencia detallada del cubo de Importancia, el cual contiene los resultados para cada análisis: importancia, correlación y causalidad; con el fin de facilitar a los usuarios su interpretación y aprovechamiento en el mejoramiento continuo de los procesos de planeación de la demanda conociendo qué variables pueden afectar la misma.
Qimportance: Cubo de importancia
Enseña el impacto de las variables más relevantes que se están incluyendo en el pronóstico, este cubo se organiza de mayor a menor en los ítems o variables que tiene mayor importancia o incidencia porcentual en el pronóstico y en los demás items cuando estos presenten alguna variación.
Qcorrelation: Cubo de correlación
En este cubo señala cuáles son los ítems cuya historia es directa o inversamente relacionada con una variable particular, subiendo o bajando en la misma proporción. Cuando son inversamente correlacionados mientras una variable sube, normalmente la otra tiende a bajar en la misma proporción.
La correlación se mide de 1 a -1 donde 1 es un valor altamente correlacionado y -1 es inversamente correlacionado y cualquier valor que esté entre 0.6 o -0.6 son variables débilmente correlacionadas, significa que no tienen una correlación significativa entre sí.
Es importante mencionar que en el cubo encontrarás los resultados organizados de mayor a menor correlación para facilitar el análisis de los datos.
Qcausality: Cubo de causalidad
Por último, el cubo de causalidad muestra cuando una variable tiene un efecto directo sobre otra variable del pronóstico. Su comportamiento hacia arriba o hacia abajo es una causa del comportamiento de la variable de interés. Es decir, cuando hay una variación en un ítem o variable A, afecta un ítem B. En este apartado binario donde se define si la variable es causal o no es causal.
La causalidad se mide de la siguiente manera, si el ítem o variable es superior a 0 se dice que es causal, – 0 no casual. No obstante, en el cubo se presentan los resultados organizados de mayor a menor casualidad para facilitar el análisis de estos.
