Введение
Прогнозирование временных рядов — это мощный инструмент машинного обучения, который помогает компаниям делать прогнозы на основе исторических данных. Он обычно используется в различных отраслях, таких как финансы, управление цепочками поставок, производство и планирование запасов.
Благодаря прогнозированию временных рядов компании могут анализировать прошлые данные и делать обоснованные прогнозы будущих значений. Этот метод использует алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций в данных, что позволяет компаниям предвидеть изменения и принимать стратегические решения.
Используя прогнозирование временных рядов, предприятия могут лучше понимать динамику рынка, оптимизировать свою деятельность и планировать будущий спрос. Это ценный метод как для начинающих, так и для учащихся средней школы, изучающих науку о данных, поскольку он обеспечивает практический и применимый подход к анализу данных и прогнозированию.
Что такое анализ временных рядов?
Анализ временных рядов играет жизненно важную роль в понимании данных, которые записываются через регулярные промежутки времени. Он имеет множество приложений в различных областях, включая анализ фондового рынка, финансовое прогнозирование, управление запасами, анализ переписи населения, прогнозирование доходности и прогнозирование продаж.
При анализе временных рядов используются разные модели для фиксации закономерностей и взаимосвязей в данных. Обычно используются модели авторегрессии (AR), интегрированной (I) и скользящей средней (MA). Кроме того, существуют комбинированные модели, такие как авторегрессионное скользящее среднее (ARMA) и авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA).
Эти модели признают, что измерения, проведенные ближе во времени, более тесно связаны, чем измерения, проведенные дальше друг от друга. Анализируя данные временных рядов с помощью этих моделей, мы можем получить ценную информацию и принять обоснованные решения.
Компоненты временного ряда
Тренды:для описания увеличения или уменьшения поведения временных рядов, часто представленных в линейных режимах.
Сезонность: t чтобы выделить повторяющийся образец циклов поведения с течением времени.
Неравномерность/шум:учитывать несистематический аспект временных рядов, отклоняющийся от общих значений модели.
Цикличность: для выявления повторяющихся изменений во временном ряду и определения их места в цикле.
ARIMA& SARIMA во временных рядах
ARIMA означает авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, которое представляет собой составную модель, сочетающую подходы авторегрессии (AR) и скользящего среднего (MA). Эта модель используется при анализе временных рядов для учета сезонности и тенденций. Он включает параметры, отражающие сезонные закономерности, такие как фиктивные переменные для дней недели или другие отличительные факторы. Модели ARIMA также включают в себя условия авторегрессии и скользящего среднего для обработки автокорреляции, присутствующей в данных.
SARIMA, с другой стороны, расшифровывается как Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average. Он расширяет возможности ARIMA за счет включения линейной комбинации прошлых сезонных значений и/или ошибок прогноза. Эта модель особенно полезна для сбора и прогнозирования сезонных изменений данных временных рядов.
Примеры и поля для анализа временных рядов
Климат и погода. По всему миру постоянно собирается множество различных типов данных о погоде. Машинное обучение может помочь проанализировать собранную информацию, чтобы предсказать изменения погоды и климата.
Экономика: валовой внутренний продукт (ВВП), индекс потребительских цен (ИПЦ) и уровень безработицы.
Общественные науки: рождаемость, население, данные о миграции, политические показатели.
Эпидемиология: показатели заболеваемости, смертности, популяции комаров.
Медицина: отслеживание артериального давления, отслеживание веса, измерение уровня холестерина, мониторинг сердечного ритма.
Физические науки: глобальные температуры, ежемесячные наблюдения за солнечными пятнами, уровни загрязнения.
Заключение
В заключение, анализ временных рядов и прогнозирование с использованием методов машинного обучения предлагают ценную информацию и возможности прогнозирования для предприятий в различных отраслях.
Сложность реализации проекта прогнозирования временных рядов требует высочайшего качества разработки, которое могут обеспечить специалисты нашей команды.
Благодаря знаниям, накопленным компанией при выполнении аналогичных проектов, мы, безусловно, выполним требования вашего проекта в отношении тщательного рассмотрения специфики предметной области и бизнес-целей конкретного примера прогнозирования временных рядов.
Абубакар Илбаран Салису
Академия наук о данных Арева
