Прогнозирование временных рядов — это процесс анализа и моделирования данных временных рядов. Это помогает прогнозировать будущее поведение рынка, что полезно при принятии решений для каждого бизнеса. Некоторыми из приложений прогнозирования временных рядов являются прогнозирование погоды и климата, прогнозирование продаж, бизнес-прогнозирование, прогнозирование фондового рынка и т. Д. Работая над проблемой прогнозирования временных рядов, вы должны знать, как выбрать модель прогнозирования. Итак, если вы не разбираетесь в выборе модели прогнозирования, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам, как выбрать модель прогнозирования временных рядов.
Вот как выбрать модель прогнозирования временных рядов
Выбор модели прогнозирования временных рядов зависит от типа данных временных рядов, с которыми вы работаете. Существует четыре типа данных временных рядов:
- Стационарные данные
- Данные с тенденциями
- Сезонные данные
- Данные циклического ряда
Давайте рассмотрим все эти типы данных временных рядов и поймем, как выбрать модель прогнозирования временных рядов для каждого типа данных.
Когда данные стационарны
Стационарные данные — это данные, среднее значение которых не меняется в долгосрочной перспективе. Допустим, ежемесячные продажи молока в городе. Потребители молока будут покупать молоко ежедневно, а продавцы также будут покупать молоко в зависимости от спроса на молоко в их районе. Это пример стационарных данных, где среднее значение не меняется с изменением времени.
Модель Autoregressive Movie Average (ARMA) — одна из лучших моделей, которую следует выбирать при работе со стационарными данными.
При работе с данными с трендами
Тенденции в данных существуют, когда в наборе данных наблюдается долгосрочное увеличение или уменьшение. Увеличение или уменьшение может быть линейным или нелинейным. Проще говоря, изменения в паттернах не являются постоянными с изменением времени. Например, спрос на электроэнергию в том или ином регионе, стоимость производства продукта в период экономических изменений и т. д.
Модель авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) — одна из лучших моделей прогнозирования временных рядов, которую следует выбирать при работе с данными с трендами.
Когда данные сезонны
Сезонные данные — это данные, на которые влияют сезонные факторы. Сезонными факторами могут быть конкретный месяц года, неделя месяца или день недели. Проще говоря, когда шаблоны данных повторяются через определенное время, данные являются сезонными. Например, увеличение охвата в Instagram каждое воскресенье, высокие продажи в праздничный сезон и т. д.
Сезонная авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего (SARIMA) — одна из лучших моделей прогнозирования временных рядов, которую следует выбирать при работе с сезонными данными.
При работе с данными циклического ряда
Данные циклического ряда — это данные, содержащие тренды увеличения и уменьшения без фиксированной частоты. Эти закономерности обусловлены поведением рынка и деловой средой. Проще говоря, если данные имеют колебания без фиксированной частоты, они цикличны. Например, рынок совершенной конкуренции, изменения в моде, стихийные бедствия и т. д.
Циклические ряды трудно прогнозировать, потому что закономерности нестабильны. Прогнозирование данных временных рядов с помощью циклического ряда требует нахождения опережающих экономических показателей.
Краткое содержание
Выбор модели прогнозирования временных рядов зависит от типа данных временных рядов, с которыми вы работаете. Поэтому, когда данные стационарны, выберите модель ARMA. Когда данные имеют тенденции, выберите модель ARIMA. Когда это сезон, выберите модель SARIMA. А если набор данных содержит циклический ряд, нужно найти опережающие экономические показатели. Надеюсь, вам понравилась эта статья о выборе модели прогнозирования временных рядов. Не стесняйтесь задавать ценные вопросы в разделе комментариев ниже.
