Публикации по теме 'forecasting'


Полное введение в анализ временных рядов (с R):: Оценка автокорреляции
В прошлой статье мы рассмотрели несколько важных свойств функции автоковариации, а в предыдущих статьях мы несколько раз использовали функции ggAcf и ggPacf для построения АКФ и ПАКФ соответственно. Но как они на самом деле оцениваются, и откуда мы знаем, что они оцениваются правильно (и, надеюсь, не слишком далеко от истины)? В этой короткой статье мы объясним именно это. Давайте начнем! Оценка автоковариации Предположим, что у вас есть временные ряды с наблюдаемыми..
Машинное обучение для прогнозирования цепочки поставок
Как можно использовать машинное обучение для прогнозирования спроса в цепочках поставок? Приведенная ниже статья является выдержкой из моей книги Наука о данных для прогнозирования цепочки поставок , доступной здесь . Вы можете найти другие мои публикации здесь . Я также активен в LinkedIn . Что такое машинное обучение? Специалисты по цепочке поставок обычно используют статистику старой школы для прогнозирования спроса. Но с появлением в последнее время алгоритмов машинного..
GLADS - 5 вариантов, которые вам нужно сделать перед началом моделирования
Путь к разработке высокопроизводительной модели прогнозирования спроса - Часть 1 TL;DR Прогнозирование спроса - это всегда непростая задача, мы все это знаем. В этой серии статей вы поймете основные проблемы разработки сложной модели прогнозирования для реальной мировой проблемы. Наша модель должна превосходить базовые прогнозы, сделанные специалистами по планированию спроса, с точки зрения точности прогнозов, и ее легко применять в других странах. Во-первых, мы хотели бы дать вам..
Шесть основных графиков для анализа данных временных рядов
Сезонные графики, скользящее окно, декомпозиция временных рядов и многое другое Одна картинка стоит тысячи слов Да, верно, картинка стоит тысячи слов; а в науке о данных картинка, вероятно, стоит больше тысячи слов! Визуализация данных имеет фундаментальное значение для науки о данных, будь то исследовательский анализ данных, построение лучшей модели или визуальное повествование . Просто взглянув на коробчатую диаграмму или диаграмму рассеяния, опытная пара глаз может мгновенно..
Прогнозирование еженедельных продаж отделов с помощью DeepAR в AWS
Автоматизированная генерация прогнозов - Эван Шеффер , Сяона Ху и Мэтт Коллинз Знание того, что вам нужно и когда это нужно, было бы великой сверхдержавой. Представьте, что у вас есть предусмотрительность, чтобы запастись туалетной бумагой перед пандемией. Хотя задача предсказать, когда дезинфицирующее средство для рук станет официальной формой валюты, практически невозможна, гораздо более серьезные и важные проблемы уже решаются с помощью прогнозирования. Прогнозирование..
Распространенные ошибки, которых следует избегать в моделях прогнозирования цен на акции
МОДЕЛИ ПРОГНОЗА АКЦИЙ Распространенные ошибки, которых следует избегать в моделях прогнозирования цен на акции Популярность моделей глубокого обучения в финансовой индустрии резко выросла за последнее десятилетие. Появление таких моделей в этом секторе связано с фундаментальными требованиями, а именно с автоматизацией, масштабированием и персонализацией. Однако следует ли мне использовать модели, показанные в различных статьях в Интернете, для прогнозирования роста стоимости акций?..
Полное введение в анализ временных рядов (с R) :: линейные процессы I
В последнем руководстве мы увидели, как можно выразить вероятностную форму наилучшего линейного предиктора будущего наблюдения на основе имеющихся данных. Мы увидим, как реализовать это в R позже! В этой статье мы изучим важный класс временных рядов: линейные процессы. Давайте прямо в это дело! q-корреляция и сильная стационарность Как можно более строго определить стационарность временных рядов? Как насчет «полустационарности»? Для этого мы используем концепцию..