Прогнозирование с данными временных рядов

Прогнозирование временных рядов происходит, когда вы делаете научные прогнозы, основанные на исторических данных с временными метками. Оно включает в себя построение моделей на основе исторического анализа и их использование для проведения наблюдений и принятия будущих стратегических решений. Важным отличием прогнозирования является то, что на момент работы будущий результат полностью недоступен и может быть оценен только с помощью тщательного анализа и основанных на фактических данных.

Что такое прогнозирование временных рядов?

Прогнозирование временных рядов – это процесс анализа данных временных рядов с использованием статистики и моделирования для составления прогнозов и принятия обоснованных стратегических решений. Такой прогноз не всегда является точным, и вероятность прогнозов может сильно варьироваться – особенно при работе с часто меняющимися переменными в данных временных рядов, а также с факторами, находящимися вне нашего контроля. Однако, прогнозное понимание того, какие результаты являются более вероятными – или менее вероятными – по сравнению с другими потенциальными результатами. Часто, чем более полные данные у нас есть, тем более точными могут быть прогнозы.

Хотя прогнозирование и “предсказание”, как правило, означают одно и то же, существует заметное различие. В некоторых отраслях экономики прогнозирование может относиться к данным в определенный момент времени в будущем, в то время как прогнозирование относится к будущим данным в целом. Прогнозирование рядов часто используется в сочетании с анализом временных рядов. Анализ временных рядов включает в себя разработку моделей для получения понимания данных, чтобы понять причины, лежащие в их основе. Анализ может дать представление о том, “зачем” скрываются полученные результаты. Прогнозирование затем выполняет следующий шаг из того, что делать с этими данными и предсказуемыми экстраполяциями того, что может произойти в будущем.

Применение прогнозирования временных рядов

Прогнозирование имеет широкий спектр применения в различных отраслях промышленности. Оно имеет тонны практических приложений, в том числе: прогноз погоды и климата, экономика, инженерия, акции и курсы валют доллар-рубль, в здравоохранении, финансы, розничная торговля, бизнес-прогнозирование, экологические исследования, социальные исследования и многое другое. В основном любой, кто имеет последовательные исторические данные, может анализировать эти сведения с помощью методов анализа временных рядов, а затем моделировать, прогнозировать и предсказывать. В некоторых отраслях промышленности анализ всех временных рядов предназначен для облегчения прогнозирования.

Когда необходимо использовать прогнозирование с помощью анализа временных рядов

Естественно, есть ограничения, когда имеешь дело с непредсказуемым и неизвестным. Прогнозирование временных рядов не является безошибочным и не подходит и не полезно для всех ситуаций. Поскольку на самом деле нет четкого набора правил для того, когда следует или не следует использовать прогнозирование, аналитики и команды по работе с данными должны знать об ограничениях анализа и о том, что могут дать их модели. Не каждая модель подойдет к каждому набору данных или ответит на каждый вопрос. Команды, работающие с данными, должны использовать прогнозирование временных рядов, когда они понимают коммерческий вопрос и имеют соответствующие данные. Эффективное прогнозирование работает с чистыми данными с временной меткой и может выявить реальные тренды и закономерности в исторических данных. Аналитики могут отличить случайные колебания или отклонения, а также могут отделить подлинные наблюдения от сезонных колебаний. Анализ временных рядов показывает, как данные меняются во времени, и правильное прогнозирование может определить направление, в котором данные меняются.

Прогнозные аспекты

Первое, что необходимо учитывать, это количество данных, которые находятся под рукой – чем больше точек наблюдения у вас есть, тем лучше будет ваше понимание. Это постоянная величина для всех видов анализа, и прогнозирование при анализе временных рядов не является исключением. Тем не менее, прогнозирование в значительной степени зависит от объема данных, возможно, даже в большей степени, чем другие виды анализа. Оно строится непосредственно на прошлых и текущих данных. Чем меньше данных вам нужно экстраполировать, тем менее точным будет ваше прогнозирование.

Временные горизонты

Временные рамки вашего прогноза также имеют значение. Это называется временным горизонтом – фиксированной точкой во времени, в которой завершается процесс. Намного проще прогнозировать более короткий временной горизонт с меньшим количеством переменных, чем более длинный временной горизонт. Чем более продолжительным будет процесс, тем более непредсказуемыми будут переменные. Если вам не хватает данных, записанных за длительный период времени, но у вас есть большой объем краткосрочных данных, вы можете создавать краткосрочные прогнозы.

Динамические и статические режимы

От состояния ваших прогнозов и данных зависит, когда вы захотите их использовать. Будет ли прогноз динамическим или статическим? Если прогноз статический, то после его составления он закладывается в основу, поэтому убедитесь что ваши данные соответствуют прогнозу. При этом динамические прогнозы могут постоянно обновляться по мере поступления новой информации. Это означает, что вы можете иметь меньше данных в момент составления прогноза, а затем получать более точные прогнозы по мере добавления данных.

Качество данных

Как всегда при проведении анализа, наилучший результат будет полезен только в том случае, если данные будут хорошего качества. Некачественные, плохо обработанные, чрезмерно обработанные или неправильно собранные данные могут значительно исказить результаты и создать крайне неточные прогнозы. При анализе временных рядов еще более важно, чтобы данные собирались через последовательные интервалы в течение всего периода времени, в течение которого они отслеживаются. Это помогает учитывать тенденции в данных, циклическое поведение и сезонность. Это также может помочь определить, действительно ли отклонение является отклонением или это является частью более крупного цикла. Пробелы в данных могут скрывать циклические или сезонные колебания, искажая в результате прогноз.

Примеры прогнозирования временных рядов

Вот несколько примеров из ряда отраслей промышленности, чтобы сделать более конкретными понятия анализа и прогнозирования временных рядов:

Вещи, которые являются случайными, никогда не будут точно спрогнозированы, независимо от того, сколько данных мы собираем и насколько стабильными. Например: мы можем наблюдать данные каждую неделю за каждым победителем лотереи, но мы никогда не сможем предсказать, кто выиграет следующим.

Поделиться в facebook
Поделиться в twitter
Поделиться в linkedin
Поделиться в whatsapp
Поделиться в email
Поделиться в print
Все рубрики профессионального блога

Комментарии, заказы, отзывы, советы…

Пожалуйста, авторизуйтесь.
avatar
 
smilegrinwinkmrgreenneutraltwistedarrowshockunamusedcooleviloopsrazzrollcryeeklolmadsadexclamationquestionideahmmbegwhewchucklesillyenvyshutmouth
 
Сервис поиска фриланс специалистов и организаций, Каталог специалистов, Справочник организаций, Биржа онлайн заказа услуг, Поиск работы и заказов, Профессиональные публикации блога и бесплатные объявления, Услуги бюро переводов, Перевод текста, документов, обучение английскому, польскому и немецкому языку! Переводчик азербайджанского языка, Переводчик английского языка, Переводчик арарабского языка, Переводчик армянского языка, Переводчик белорусского языка, Переводчик болгарского языка, Переводчик венгерского языка, Переводчик вьетнамского языка, Переводчик голландского языка, Переводчик греческого языка, Переводчик грузинского языка, Переводчик датского языка, Переводчик иврит язык, Переводчик ирландского языка, Переводчик исландского языка, Переводчик испанского языка, Переводчик итальянского языка, Переводчик казахского языка, Переводчик киргизского языка, Переводчик китайского языка, Переводчик корейского языка, Переводчик латинского языка, Переводчик латышского языка, Переводчик литовского языка, Переводчик македонского языка, Переводчик малайского языка, Переводчик молдавского языка, Переводчик монгольского языка, Переводчик немецкого языка, Переводчик нидерландского языка, Переводчик норвежского языка, Переводчик персидского языка, Переводчик польского языка, Переводчик португальского языка, Переводчик румынского языка, Переводчик русского языка, Переводчик сербского языка, Переводчик словацкого языка, Переводчик словенского языка, Переводчик таджикского языка, Переводчик тайского языка, Переводчик татарского языка, Переводчик турецкого языка, Переводчик туркменского языка, Переводчик узбекского языка, Переводчик украинского языка, Переводчик урду языка, Переводчик финского языка, Переводчик французского языка, Переводчик хинди языка, Переводчик хорватского языка, Переводчик чешского языка, Переводчик шведского языка, Переводчик эстонского языка, Переводчик японского языка, Переводчик иностранных языков.