Добро пожаловать в мой первый пост в блоге о прогнозировании данных Timeseries! В современном мире нас окружает значительная часть данных, которые генерируются каждый день в виде временных рядов. Данные временного ряда обычно создаются через равные промежутки времени и последовательно организованы. Он используется в различных отраслях, включая промышленное проектирование, финансы, экономику и здравоохранение. Анализ данных временных рядов можно использовать для создания прогнозов, поиска закономерностей, тенденций и аномалий, а также для выявления тенденций и закономерностей. Давайте начнем с основ, зная, что означает точный термин Timeseries.

Что такое таймсерия?

Временной ряд — это набор элементов данных, которые периодически записываются и располагаются в хронологическом порядке. Чтобы изучить, как определенная переменная изменяется во времени, и спрогнозировать будущие закономерности, можно использовать данные временных рядов. Примеры данных временных рядов включают цены на акции, метеорологическую информацию, количество продаж и посещаемость веб-сайта. Чтобы получить важные сведения из данных, анализ временных рядов использует различные статистические подходы, включая анализ тенденций, сезонный анализ и прогнозирование. Во многих дисциплинах, включая финансы, экономику, инженерию и социальные науки, данные временных рядов широко используются.

Чтобы оценить будущие значения переменной на основе ее предыдущего поведения, прогнозирование данных временных рядов включает использование статистических моделей и процедур. Прогнозирование временных рядов направлено на выявление закономерностей и тенденций в исторических данных и использование этих знаний для создания прогнозов на будущее.

Для прогнозирования временных рядов используются различные методы и модели, некоторые из которых включают:

  • Простая скользящая средняя.
  • Экспоненциальное сглаживание.
  • АРИМА.
  • Пророк.
  • ЛСТМ.

Вышеупомянутые модели очень просты для прогнозирования данных временных рядов и могут не дать вам высокой точности прогнозирования. Помимо этого, существует несколько более продвинутых моделей машинного обучения, которые могут помочь вам получить прогноз с высокой точностью и низкими MAE, MSE, RMSE и MAPE.

Точность моделей прогнозирования временных рядов оценивается с использованием показателей производительности. Конкретное приложение и требования к ожидаемой переменной будут определять используемые показатели эффективности. Для прогнозирования временных рядов часто используются следующие показатели эффективности:

  • Средняя абсолютная разница между прогнозируемыми и фактическими данными рассчитывается с использованием меры средней абсолютной ошибки (MAE). Он служит индикатором размера ошибок прогноза.
  • Среднеквадратическая ошибка (MSE), которая измеряет среднее квадратов расхождений между прогнозируемыми и фактическими значениями, является мерой ошибки. Он служит индикатором типичной величины ошибок прогноза.
  • Среднеквадратическая ошибка (RMSE): эта метрика вычисляет квадратный корень MSE и оценивает среднюю величину ошибок прогнозирования.
  • Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE): вычисляет среднюю абсолютную процентную разницу между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями. Когда величина прогнозируемой переменной не является постоянной для всего набора данных, это полезно.

Это было все о показателях производительности, которые помогают оценивать модели. Теперь мы должны знать, в чем основная разница между набором данных Timeseries и обычным набором данных, хотя мы должны предсказывать значения, то есть прогнозировать, но теперь некоторые факторы могут различаться.

Набор данных временных рядов имеет временное упорядочение точек данных, что является основным отличием его от обычного набора данных. Другими словами, набор данных временных рядов содержит точки данных, последовательно разнесенные на минуты, часы, дни, месяцы или годы.

Анализ шаблонов, тенденций и сезонных колебаний во времени может быть выполнен с использованием зависящей от времени структуры, которая является результатом временного упорядочения точек данных в наборе данных временного ряда. Однако точки данных в обычном наборе данных можно рассматривать как независимые и равномерно распределенные, поскольку в нем отсутствует эта зависящая от времени структура.

Трудности, возникающие при прогнозировании временных рядов

Прогнозирование данных Timeseries довольно сложно, поскольку оно включает в себя несколько факторов:

  • Сложность данных

С многочисленными тенденциями, сезонными моделями и другими временными структурами данные временных рядов могут быть очень сложными. Выявить и смоделировать лежащие в основе закономерности в данных может быть сложно из-за их сложности.

  • Нестационарность

Данные из временных рядов могут быть нестационарными, что означает, что статистические характеристики данных могут меняться со временем. Это может затруднить использование устоявшихся методов прогнозирования и моделей, зависящих от стационарности.

  • Выбросы

Данные временных рядов могут содержать выбросы или другие необычные явления, оказывающие существенное влияние на прогнозы. Выявить и смоделировать эти выбросы может быть сложно, особенно если они необычны или неожиданны.

  • Отсутствуют данные

Отсутствие значений в данных временных рядов может затруднить использование определенных методов и моделей прогнозирования, требующих полных наборов данных.

  • Неопределенность

Прогнозирование неопределенных будущих событий является частью прогнозирования временных рядов. Из-за этой неопределенности может быть сложно оценить точность прогнозов, что может привести к ошибочным выводам.

  • Ограниченные исторические данные

В данных временных рядов иногда могут быть доступны скудные исторические данные, что затрудняет выявление долгосрочных тенденций и закономерностей в данных.

  • Выбор модели

Модели и методы прогнозирования временных рядов бывают самыми разнообразными, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. Не существует единой модели, которая работала бы для всех наборов данных, поэтому выбрать правильную модель может быть сложно.

Для преодоления этих препятствий необходимы тщательная предварительная обработка данных, исследовательский анализ данных и выбор модели. Это также требует понимания основных математических и статистических принципов прогнозирования временных рядов, а также готовности модифицировать и улучшать модели при появлении новой информации.

Последнее применение прогнозирования временных рядов в реальном мире.

Во многих различных дисциплинах, включая финансы, экономику, инженерию, социальные науки и исследования окружающей среды, прогнозирование временных рядов имеет широкий спектр применений. Вот несколько типичных примеров использования прогнозирования временных рядов:

  • Финансовое прогнозирование. Будущие цены на акции, обменные курсы и другие финансовые факторы прогнозируются с помощью прогнозирования временных рядов. Прогнозирование вероятности финансовых кризисов и других событий также используется в управлении финансовыми рисками.
  • Прогнозирование будущих продаж товаров и услуг имеет важное значение для планирования производства и управления запасами. Для этого используется прогнозирование временных рядов.
  • Прогнозирование временных рядов используется для прогнозирования спроса на энергию, в том числе на электроэнергию, газ и нефть. Эта информация имеет решающее значение для организации и контроля производства и распределения энергии.
  • Прогнозирование временных рядов используется в метеорологии для прогнозирования погодных условий, таких как температура, количество осадков и скорость ветра, что имеет решающее значение для организации транспорта, управления чрезвычайными ситуациями и сельскохозяйственной деятельности.
  • Прогнозирование временных рядов используется в эпидемиологии для прогнозирования вспышек заболеваний и их передачи, что имеет важное значение для планирования и реагирования общественного здравоохранения.
  • Планирование транспорта и управление дорожным движением зависят от способности прогнозировать объем трафика и заторы с помощью прогнозирования временных рядов.
  • Он используется для прогнозирования переменных параметров окружающей среды, таких как качество воздуха и воды, что имеет решающее значение для управления природными ресурсами и сохранения здоровья населения.

Это лишь немногие из многочисленных применений прогнозирования временных рядов. В общем, прогнозирование временных рядов пригодится, когда необходимо экстраполировать будущие значения переменной из прошлых данных.

В следующем блоге мы поговорим конкретно о последней трудности — выборе модели. Мы изучим различные модели и методы выполнения анализа/прогнозирования временных рядов.

В этом блоге рассматриваются основы машинного обучения, дополнительные темы для таймсерий в следующем блоге, см. там.

Следите за обновлениями..!