Публикации по теме 'forecasting'
Прогнозирование спроса с учетом сезонности.
Часть 2-: Прогнозирование временных рядов SARIMA/SARIMAX
Series Scope. Как бы вы спрогнозировали переменную в будущем, учитывая данные за последние n периодов. Эта проблема возникает в бизнесе, когда мы пытаемся предсказать спрос на продукт, используя прошлые данные с некоторой тенденцией или сезонностью. Мы рассмотрим следующие методы с их подводными камнями.
Часть 1. Холт Винтерс и скользящие средние ( ссылка ) Часть 2- Модели SARIMA/SARIMAX. (Фокус этой статьи)
Случай..
Секрет эффективной службы прогнозирования
Наш специалист по данным, Давиде, и серверный разработчик, Пьетро, рассказывают, как они повышают эффективность предсказаний на основе машинного обучения crystal (спойлер: это круто)
Есть несколько жизненно важных ингредиентов, позволяющих сдвинуть с мертвой точки службу прогнозирования. Но прежде чем мы перейдем к нашему проекту, давайте начнем с основ:
Что такое «прогноз»?
Прогнозирование - это процесс прогнозирования или оценки будущей тенденции или события, основанный в..
Машинное прогнозирование и глубокое обучение для банковской отрасли — SDK.finance
За последнее десятилетие использование ИИ резко возросло. Алгоритмы и модели машинного обучения и глубокого обучения обрабатывают огромные объемы данных, чтобы принимать более быстрые, разумные и эффективные бизнес-решения. Таким образом, прогнозирование с помощью машинного обучения для финансовой отрасли обладает невероятным потенциалом для банков, исторически хранителей огромных хранилищ данных. Тем не менее, прямое влияние технологии по-прежнему незначительно, поскольку лишь..
Введение в модели глобального прогнозирования
Обучение модели прогнозирования с несколькими временными рядами с использованием Python
Глобальные модели становятся популярным подходом к прогнозированию временных рядов. Вот как вы можете создавать эти модели с помощью Python.
От локальных к глобальным моделям
Предположим, мы хотим спрогнозировать будущие значения данного временного ряда. Мы используем исторические наблюдения за временными рядами для построения обучающей выборки. Затем выбирается модель прогнозирования и..
Обнаружение аномалий данных временных рядов
Примечание о методах обнаружения, оценке и применении аномалий в данных временных рядов.
Определение - Обнаружение аномалий
Обнаружение аномалий (также обнаружение выбросов) - это выявление редких элементов, событий или наблюдений, вызывающих подозрения, поскольку они значительно отличаются от большинства данных. - Википедия
Определение - аномалия
Аномалия - это отклонение величины от ожидаемого значения, например разница между измерением и средним значением или прогнозом..
Прогнозирование прибылей и убытков с помощью Analytics
Автор: Раджагопал Рангараджан (старший менеджер по аналитике в AB-Inbev)
Точные прогнозы прибылей и убытков помогают компаниям составить хороший финансовый план на год. Это позволяет группе финансового планирования более осмысленно распределять ресурсы в компании. Для крупных компаний с высокой долей заемных средств, таких как AB-InBev, с годовой выручкой более 50 миллиардов долларов и с долгом, близким к 100 миллиардам долларов, точные прогнозы прибылей и убытков являются..
Как прогнозировать продажи продукта в R Tidyverse с помощью Modeltime и Prophet
Tidyverse изменил правила игры, когда дело доходит до анализа данных в R. Экосистема Tidyverse также включает аккуратное машинное обучение, которое упрощает изучение, анализ и управление сложными объектами машинного обучения, отчасти благодаря рабочему процессу столбца списка. Я хотел попробовать прогнозирование в Tidyverse, используя пакет modeltime , разработанный Мэттом Данчо, который был создан для аккуратного прогнозирования временных рядов в соответствии с оптимизированным рабочим..
