Kako prognozirati koristeći podatke vremenske serije?

Hej tamo! Kao dobavljač podataka, bio sam do koljena - duboko u svijetu vremenskih serija podataka i predviđanja. Podaci o vremenskim serijama su kao priča ispričana tokom vremena, a učenje čitanja te priče može dati preduzećima ogromnu prednost. Dakle, hajde da zaronimo u to kako napraviti prognozu koristeći podatke vremenske serije.

Razumijevanje podataka vremenskih serija

Prvo, šta su tačno podaci o vremenskim serijama? To je niz tačaka podataka koji se prikupljaju u redovnim intervalima tokom vremena. Razmislite o stvarima kao što su dnevne cijene dionica, mjesečni podaci o prodaji ili očitanja temperature po satu. Svaka tačka podataka ima određeno vrijeme povezano s njom i to je ono što je razlikuje od drugih vrsta podataka.

Zgodna stvar kod podataka o vremenskim serijama je da često imaju obrasce. Mogu postojati trendovi, koji su dugoročni porast ili smanjenje podataka. Na primjer, ako je prodaja kompanije konstantno rasla u posljednjih nekoliko godina, to je uzlazni trend. Postoje i sezonski obrasci. Trgovci na malo obično bilježe skok u prodaji tokom sezone praznika svake godine. A tu su i ciklusi, koji su dugotrajniji – obrasci koji nisu tako redovni kao sezonski.

Priprema vaših podataka

Prije nego što počnete s predviđanjem, morate dovesti svoje podatke u formu. Prvi korak je čišćenje. To znači bavljenje nedostajućim vrijednostima. Ponekad prikupljanje podataka može imati propuste i na kraju imate praznine u vašim vremenskim serijama. Ove praznine možete popuniti na nekoliko načina. Jedna jednostavna metoda je korištenje srednje vrijednosti ili medijane okolnih tačaka podataka. Drugi pristup je korištenje interpolacije, koja procjenjuje nedostajuće vrijednosti na osnovu trenda podataka.

Također morate provjeriti ima li izvanrednih vrijednosti. Ovo su tačke podataka koje su daleko od ostalih podataka. Outliers mogu pokvariti vaše modele predviđanja. Možete identificirati vanjske vrijednosti gledajući distribuciju vaših podataka. Ako je data tačka daleko izvan normalnog raspona, to je vjerovatno izvan granica. Možete ili ukloniti odstupanja ili ih prilagoditi da budu u skladu s ostatkom podataka.

Odabir pravog metoda predviđanja

Postoji nekoliko metoda koje možete koristiti za predviđanje podataka vremenskih serija, a izbor ovisi o prirodi vaših podataka.

Pokretni prosjeci

Pokretni prosjeci su jednostavna i popularna metoda. Ideja je da se izračuna prosjek određenog broja prošlih tačaka podataka. Na primjer, pokretni prosjek od 3 perioda bi uzeo prosjek trenutne tačke podataka i dvije prethodne. Ovo izglađuje podatke i pomaže vam da vidite osnovni trend. Pokretni prosjeci su odlični za podatke bez jasnog trenda ili sezonalnosti. Lako ih je izračunati i mogu vam dati brzu procjenu budućih vrijednosti.

Eksponencijalno izglađivanje

Eksponencijalno izglađivanje je malo sofisticiranije. On daje veću težinu nedavnim podacima, tako da može brzo reagovati na promjene u podacima. Postoje različite vrste eksponencijalnog izglađivanja, kao što je jednostavno eksponencijalno izglađivanje za podatke bez trenda ili sezonalnosti i Holt - Winters eksponencijalno izglađivanje za podatke sa trendom i sezonalnošću. Ova metoda je korisna kada želite da uhvatite kratkoročne promjene u podacima.

ARIMA Models

ARIMA (autoregresivni integrisani pokretni prosek) modeli su složeniji, ali veoma moćni. Oni uzimaju u obzir autoregresivnu prirodu podataka (kako prošle vrijednosti utječu na buduće vrijednosti), razlikovanje kako bi podaci bili stacionarni (uklonili trendove i sezonalnost) i komponentu pokretnog prosjeka. ARIMA modeli su odlični za podatke sa složenim obrascima. Međutim, potrebno im je više stručnosti za postavljanje i razumijevanje.

Procjena vaše prognoze

Nakon što napravite prognozu, morate provjeriti koliko je ona dobra. Postoji nekoliko metrika koje možete koristiti za ovo.

Srednja apsolutna greška (MAE)

MAE mjeri prosječnu veličinu grešaka u vašim prognozama. Izračunava se uzimanjem prosjeka apsolutnih razlika između stvarnih i predviđenih vrijednosti. Niži MAE znači da je vaša prognoza preciznija.

Srednja kvadratna greška (MSE)

MSE je sličan MAE, ali kvadrira greške prije uzimanja prosjeka. Ovo daje veću težinu većim greškama, tako da je osjetljiviji na odstupanja. Kvadratni korijen MSE je srednja kvadratna greška (RMSE), koja je u istim jedinicama kao i originalni podaci, što ga čini lakšim za tumačenje.

Srednja apsolutna postotna greška (MAPE)

MAPE mjeri postotak greške u vašim prognozama. Izračunava se uzimanjem prosjeka apsolutnih postotnih razlika između stvarnih i predviđenih vrijednosti. MAPE je koristan kada želite da uporedite tačnost predviđanja u različitim skupovima podataka.

Korištenje tehnologije za pomoć u predviđanju

U današnjem digitalnom dobu postoji mnogo alata i tehnologija koje mogu pomoći u predviđanju vremenskih serija. Softver poput Pythona sa bibliotekama kao što su Pandas, NumPy i Statsmodels može rukovati velikim količinama podataka i implementirati složene modele predviđanja. R je još jedan popularan programski jezik za analizu podataka i predviđanje.

Postoji i specijalizovani hardver koji može pomoći u prikupljanju i analizi podataka. Na primjer, theDSA72004 Tektronix digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.iDSA72004B Tektronix digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.odlični su za analizu digitalnih signala. TheDSA8300 Tektronix digitalni serijski analizatorje također moćan alat za dubinsku analizu podataka.

Real - World Applications

Predviđanje vremenskih serija ima širok spektar primjena. U finansijama se može koristiti za predviđanje cijena dionica ili kamatnih stopa. Prodavci ga koriste za predviđanje prodaje i upravljanje zalihama. Energetske kompanije ga koriste za predviđanje potražnje za električnom energijom. U zdravstvu se može koristiti za predviđanje izbijanja bolesti.

Zaključak

Predviđanje korištenjem podataka vremenskih serija je vrijedna vještina koja može pomoći preduzećima da donose informirane odluke. Razumijevanjem vaših podataka, odabirom odgovarajuće metode predviđanja i procjenom svojih rezultata, možete dobiti točna predviđanja. Bilo da se bavite jednostavnim podacima ili složenim obrascima, postoje metode i alati koji će vam pomoći.

Ako ste zainteresirani za dobivanje visokokvalitetnih vremenskih serija podataka za vaše potrebe predviđanja ili želite saznati više o alatima i tehnologijama koje nudimo, voljeli bismo porazgovarati s vama. Kontaktirajte nas kako biste započeli raspravu o vašim specifičnim zahtjevima i kako vam možemo pomoći da postignete svoje ciljeve predviđanja.

Reference

• Hyndman, RJ, & Athanasopoulos, G. (2018). Predviđanje: principi i praksa. OTexts.
• Box, GEP, Jenkins, GM, & Reinsel, GC (2015). Analiza vremenskih serija: predviđanje i kontrola. Wiley.