Анализ временных рядов
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.
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Data Mining
- Анализ временных рядов
Оглавление
Анализ временных рядов
Анализ данных в динамике, построение прогнозов
Для чего нужен анализ временных рядов?
- 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.
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 - анализ временных рядов?
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.
Что может сделать машинное обучение для вашего бизнеса прямо сейчас?
Этим вопросом задается множество бизнес-лидеров, поскольку ежедневно новшества в сфере ИИ и машинного обучения расширяют …
Почитать еще
Введение в анализ временных рядов
Хотя для анализа данных используются все многочисленные передовые инструменты и методы, такие как наука о
История развития моделей данных
Итак, прыгайте на борт и наслаждайтесь путешествиями во времени наших попыток справиться с временностью в
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
Правила эффективного прогнозирования
Интуиция очень важна. С ее помощью было создано большое количество хороших прогнозов. Но нужно всегда
Выборка. Типы выборок
Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков
Обзор самых популярных алгоритмов машинного обучения
Существует такое понятие, как «No Free Lunch» теорема. Её суть заключается в том, что нет
Обзор основных видов сегментации
Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика бизнеса Оглавление Сегментация бренда Сегментация помогает принимать более эффективные
Алгоритмы машинного обучения
В одной из статей мы познакомились с основами машинного обученияи, хотя кратко, но очень лаконично, мы
Полное руководство по анализу текста
Напоминание – это количество правильных результатов, разделенное на количество результатов, которые должны были быть возвращены. Загрузить