Публикации по теме time-series-analysis

Публикации по теме 'time-series-analysis'

Пошаговое прогнозирование временных рядов

Прогнозирование временных рядов - это процесс, в котором мы пытаемся сделать невозможное: предсказывать будущее . Если кто-то говорит, что построил идеальную модель прогнозирования временных рядов, что ж, мы должны быть осторожны. Конечно, некоторые модели лучше других, и ошибка может быть довольно небольшой для некоторых наблюдений, но в целом будущее непредсказуемо. В будущем может случиться что-то, чего никогда не было в прошлом, так что даже эта «идеальная» модель потерпит..

Машинное обучение — 4 (временной ряд)

Анализ данных временных рядов важен для прогнозирования различных бизнес-показателей в будущем. Например. Продажи, спрос, количество обращений в службу поддержки и т. д. Преимущества / использование анализа временных рядов Это полезно при планировании сырья, человеческих ресурсов, складских мощностей, затрат. Количество людей, необходимых для поддержки запросов клиентов путем прогнозирования количества ожидаемых звонков Оптимальное количество ресурсов, необходимых в конкретной..

Прогнозирование временных рядов с помощью AdaBoost, случайных лесов и XGBoost

Прогнозирование временных рядов с помощью AdaBoost, случайных лесов и XGBoost Что мы можем узнать из проектов по науке о данных, которые не дают хороших результатов в прогнозировании Изменить: предыдущий заголовок этого сообщения был «Точнее идти или домой?» Прокрутка блокнотов в kaggle или чтение историй о проектах в области науки о данных, в которых люди получают высокоточные результаты, которые идеально решают основную бизнес-проблему, может быть весьма обескураживающим для..

Анализ временных рядов - Часть II / II

Как специалисты по обработке данных, мы часто сталкиваемся с данными, которые были записаны с течением времени. Эти данные могут быть зависимыми, и распределение базового процесса генерации данных может со временем меняться. Этот тип данных называется временными рядами , и его анализ отличается от анализа i.i.d. данные, которые учитываются во многих курсах элементарной статистики. Два предположения о независимости и стационарности значительно упрощают анализ временных рядов, поэтому..

Прогноз цен на много дней вперед

В этом посте я предложу идеи, чтобы спрогнозировать цены на кристаллический сахар на следующие 5 дней. Внутри компании необходимо учитывать и управлять несколькими факторами риска. Например, цена изменяется, когда менеджер должен выбрать лучший момент для продажи; прогноз спроса на продукцию для улучшения управления запасами. Еще один важный фактор, который необходимо оценить, - это прогнозы в отношении текущих расходов, поскольку выразительные ценности могут повлиять на оборотный..

Анализ временных рядов данных о смертности в Италии

Насколько смертоносен COVID-19? Этот пост является частью серии, описывающей нашу работу в Центре космологической физики Беркли (BCCP, Калифорнийский университет в Беркли) по определению воздействия COVID-19 на методы науки о данных. В этом посте мы излагаем нашу методологию анализа временных рядов данных о смертности в Италии. Наш анализ показывает, что общее число смертей было занижено до 2 раз. Подробно о наших результатах и выводах рассказывается в сопроводительном посте ...

Временные ряды с нуля - теория и реализация экспоненциально взвешенных скользящих средних (EWMA)

Временной ряд с нуля Временные ряды с нуля - теория и реализация экспоненциально взвешенных скользящих средних (EWMA) EWMA является улучшением по сравнению с простыми скользящими средними. Но достаточно ли этого для точных прогнозов? Последняя статья представляет собой теоретическое и практическое введение в простые скользящие средние. Сегодня мы оживим его старшим братом - экспоненциально взвешенными скользящими средними. Сегодняшняя статья построена идентично, поэтому..