Прогнозирование с данными временных рядов

Поделиться в facebook
Поделиться в twitter
Поделиться в linkedin
Поделиться в whatsapp
Поделиться в email
Поделиться в print

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.

Комментарии, заказы, отзывы, советы…

Пожалуйста, авторизуйтесь.
avatar
 
smilegrinwinkmrgreenneutraltwistedarrowshockunamusedcooleviloopsrazzrollcryeeklolmadsadexclamationquestionideahmmbegwhewchucklesillyenvyshutmouth
Добавить фотографии
 
 
 
  Подписаться  
На: