Анализ временных рядов

Анализ данных в динамике, построение прогнозов

timeseries 1024x547 - Анализ временных рядов

Для чего это нужно?

  • Краткое описание характерных особенностей ряда.
  • Подбор статистической модели (моделей), описывающей данный временной ряд.
  • Предсказание будущих значений на основе прошлых наблюдений.
  • Управление процессом, порождающим временной ряд.

Как это работает?

На входе анализа – временной ряд, т.е. собранные с некоторой периодичностью (ежедневно, еженедельно, ежемесячно) данные по какому-либо показателю (например, объём продаж). Временные ряды часто бывают подвержены влиянию одного или нескольких следующих факторов:

1) Тренд – плавно изменяющаяся, не циклическая компонента, описывающая чистое влияние долговременных факторов, эффект которых сказывается постепенно.

2) Сезонная компонента временного ряда описывает поведение, изменяющееся регулярно в течение заданного периода (года, месяца, недели, дня). Она состоит из последовательности почти повторяющихся циклов.

3) Циклическая компонента временного ряда описывает относительно длительные периоды подъема и спада. Она состоит из циклов, которые меняются по амплитуде и протяжённости.

4) Автокорреляция – корреляция временного ряда с самим собой. Возникает тогда, когда каждое соседнее значение связано с предыдущим (например, запоминаемость рекламы).

Задача анализа состоит в выявлении этих факторов, нейтрализации их эффекта и построении модели, наилучшим образом описывающей временной ряд. При моделировании используются такие методы, как удаление тренда, декомпозиция сезонности, экспоненциальное сглаживание, анализ автокорреляции, построение авторегрессии и скользящего среднего, и т.д.

Узнайте о других решениях

Что получаем в итоге?

Модель «чистого» временного ряда, из которого удалены влияние тренда, сезонности, цикличности, автокорреляции и других процессов. Такая модель служит для построения прогнозов и доверительных интервалов к ним.

Каковы преимущества метода?

Многие продукты и рынки подвержены влиянию сезонного фактора, имеют тенденции и циклы развития. Анализ временных рядов помогает отделить влияние общих факторов от мер, предпринятых маркетингом компании.

Методы анализа

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

maxresdefault 66x66 - Анализ временных рядов
Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован …

131 66x66 - Анализ временных рядов
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений В январе Gartner традиционно выпускает масштабное исследование рынка систем бизнес-аналитики, …

prodvizhenie 1200x350 66x66 - Анализ временных рядов
Что выбрать Spotfire,Tableau,Microsoft BI или Qlik Sense?

Конечно, Tableau и Spotfire предлагают унифицированное представление данных, но не настолько эффективно, как QlikSense. QlikSense …

sap 7 66x66 - Анализ временных рядов
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Для успешной работы с продуктами Tibco Spotfire, Вам потребуется 10 …

img243 66x66 - Анализ временных рядов
Видео демонстрации и обучение

Видео материалы по Tibco Spotfire Лучше один раз увидеть ! Обучающие видео, презентации и комментарии …

quienes somos 03 66x66 - Анализ временных рядов
Цены на продукты

Загрузите бесплатно Демонстрация Мы подготовили для Вас ориентировочные цены на различные продукты и пакеты программ, …

active icon pdf - Анализ временных рядов
Наша компания
active icon pdf - Анализ временных рядов
Tibco Spotfire

Несколько видео о наших продуктах

085 - Анализ временных рядов
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Анализ временных рядов
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Анализ временных рядов
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2019-08-02T21:55:52+02:00Июль 28th, 2019|Рубрики: Data Mining|Метки: , , , , |