Алгоритм Холта-Уинтерса — это метод прогнозирования временных рядов, который используется в процессе составления прогнозов. Методы прогнозирования временных рядов используются для сбора, изучения и определения данных и статистики с целью получения более точных прогнозов будущего на основе предшествующей информации.
Пользователи могут сглаживать временные ряды с помощью метода прогнозирования Холта-Уинтерса, а затем использовать полученные данные для прогнозирования интересующих регионов. Значение веса для более старых данных уменьшается за счет использования экспоненциального сглаживания, которое дает веса и значения, которые экспоненциально падают по сравнению с историческими данными. Другими словами, более свежие исторические данные имеют больший вес при прогнозировании, чем более ранние результаты. Это делается для учета времени.
Курс машинного обучения расширит ваши знания и навыки.
В Holt-Winters есть 3 способа экспоненциального сглаживания
· Однократное экспоненциальное сглаживание.Подходит для данных без тренда или сезонных закономерностей, когда объем данных может меняться со временем при однократном экспоненциальном сглаживании.
· Двойное экспоненциальное сглаживание. Этот метод используется для прогнозирования данных, в которых присутствуют тенденции.
· Тройное экспоненциальное сглаживание.Прогнозирование данных с учетом тенденции и/или сезонности может быть выполнено с использованием тройного экспоненциального сглаживания.
Как можно использовать прогнозирование Холта-Уинтерса в организационном анализе?
Когда дело доходит до прогнозов, которые могут быть использованы для целей планирования, методы прогнозирования временных рядов и, в частности, структура алгоритма прогнозирования Холта-Уинтерса, могут быть полезны при этом, поскольку они осмысленно используют прошлые данные. Предприятие может избежать придания слишком большого веса или важности более старым данным, которые могут перестать быть такими достоверными в результате изменения покупательского поведения, усиления рыночной конкуренции или других факторов, поскольку результаты сглаживаются, и пользователь может выбрать наилучшие. опция ТИП анализируемых данных. Это позволяет предприятию не придавать слишком большого веса или важности более старым данным.
Курс Наука о данных и машинное обучение даст вам больше информации по этой теме.
Изучите несколько реальных приложений, чтобы увидеть, насколько хорошо работает экспоненциальное сглаживание Холта-Уинтерса
1. Один вариант использования экспоненциального сглаживания
· Бизнес-задача. В течение следующих двух месяцев нам нужно знать, сколько людей ежедневно смотрят определенное игровое шоу.
· Входные данные:количество просмотров в день за последние шесть месяцев.
· Шаблон данных. В данных, которые используются в качестве входных данных, нет сезонности или закономерности.
· Бизнес-преимущество:помогает подготовиться к повторным телетрансляциям и к дополнительной рекламе (сбору средств), если предполагаемое количество зрителей велико. Для роста и/или поддержания уровня популярности шоу может быть проведено планирование улучшений.
2. Двойное экспоненциальное сглаживание
· Бизнес-задача:менеджеру по страховым случаям необходимо спрогнозировать продажи полисов на следующий месяц, используя данные за предыдущий год.
· Шаблоны данных. Входные данные показывают устойчивую тенденцию к росту, хотя сезонность отсутствует.
· Бизнес-выгода: может быть разработан соответствующий маркетинговый план, если предполагаемые претензии меньше, чем ожидалось. В результате этого анализа текущая политика может быть обновлена, чтобы получить большую долю рынка, предоставив потребителям больше привилегий и преимуществ.
3. Вариант использования тройного экспоненциального сглаживания
· Бизнес-задача.Основываясь на статистике суточного потребления электроэнергии за последние два года, компания, производящая электроэнергию, хочет спрогнозировать спрос на энергию на следующие два месяца.
· Шаблон данных. Тенденции и сезонность могут быть видны в данных, отправляемых в систему.
· Бизнес-выгода. Для разработки и распространения данных и отчетов, которые будут давать четкие указания и помощь в принятии решений, можно использовать подходящий алгоритм прогнозирования. Пользователь должен тщательно выбирать алгоритм прогнозирования для использования на основе шаблона и базовых данных, чтобы получить наилучшие возможные результаты. Благодаря использованию этих инструментов становятся возможными вспомогательные инструменты прогнозного моделирования, такие как Smarten Plug n’ Play. Автоматическое обнаружение алгоритмов и предоставление рекомендаций стало возможным благодаря машинному обучению в этих усовершенствованных аналитических инструментах. Используя простой, естественный язык, Smart Visualization представляет данные и их интерпретацию в простой и понятной форме.
Компания должна выбирать инструменты, которые просты в использовании и установке, чтобы предлагать гибкие инструменты бизнес-аналитики и прогнозирования и обеспечивать демократизацию данных среди бизнес-пользователей, а также точные методологии планирования. Крайне важно, чтобы решение включало в себя полный набор сложных аналитических возможностей для расширения возможностей бизнес-пользователей и создания гражданских специалистов по данным, чей вклад в фирму будет подлинным активом и реальным вкладом в бизнес-результаты.
Известные институты теперь предлагают онлайн-курс по машинному обучению.
