Простой 8 мин 18K

Методы экстраполяции - это методы, которые используют значения предыдущих периодов для прогнозирования будущих значений ряда. Методы экстраполяции включают метод скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание и метод Хольта-Винтерса. Метод скользящего среднего заключается в вычислении среднего значения ряда за определенный период, а затем использовании этого значения для прогнозирования будущих значений. 

Пример графика экстраполяции
Экспоненциальное сглаживание использует экспоненциальную функцию для прогнозирования будущих значений, а метод Хольта-Винтерса добавляет тренд и сезонность к модели экспоненциального сглаживания.
Методы машинного обучения - это методы прогнозирования, которые используют данные прошлых значений ряда в качестве входных данных для модели обучения. Регрессия - это метод машинного обучения, который моделирует зависимость между независимыми (входными) и зависимыми (выходными) переменными. В случае прогнозирования временных рядов, независимыми переменными будут значения ряда в прошлых периодах, а зависимой переменной - будущие значения ряда. Нейронные сети - это более сложные методы машинного обучения, которые используют алгоритмы обработки информации, подобные тем, которые используют мозг. Нейронные сети могут использоваться для прогнозирования временных рядов и обычно имеют более высокую точность, чем методы экстраполяции.
Прогнозирование с помощью SARIMA - это метод прогнозирования, который использует модель SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average). Эта модель объединяет в себе методы авторегрессии, интегрированного скользящего среднего и сезонности, что позволяет прогнозировать будущие значения ряда на основе его предыдущих значений с учетом сезонных паттернов. SARIMA широко используется в экономике и финансах для прогнозирования цен на акции, индексы фондового рынка и т.д.
Примеры использования временных рядов
Приведем несколько примеров, как анализ временных рядов может использоваться для прогнозирования различных явлений в реальной жизни:

1. 
   Прогнозирование трафика на дорогах. Анализ временных рядов может быть использован для прогнозирования трафика на дорогах, что поможет организовать работу служб управления трафиком и планировать дорожные ремонты. Для этого используются данных с датчиков, установленных на дорогах, анализируются трафиковые потоки в прошлом и строятся прогнозы для будущего времени. Это позволяет улучшить эффективность движения и сэкономить время путешественников.
   
2. 
   Прогнозирование изменения погоды. Анализ временных рядов может быть также использован для прогнозирования изменений погоды. Одним из основных применений является прогнозирование температуры, осадков и других факторов, которые могут повлиять на жизнь людей и на экономику. Для этого используются данные о погоде в прошлом, а также данные о климате и других факторах, которые могут повлиять на будущие изменения погоды. Это позволяет заранее предупредить людей о возможных стихийных бедствиях и принимать соответствующие меры по их предотвращению.
   
3. 
   Прогнозирование спроса на товар. Анализ временных рядов может быть использован для прогнозирования спроса на товары, что поможет фирмам планировать производство, закупки и продажи на рынке. Для этого используются данные о продажах товаров в прошлом, а также данные о различных факторах, которые могут повлиять на спрос в будущем (например, цены на конкурирующие товары, макроэкономические факторы). 
   

Преимущества и недостатки
К преимуществам методов анализа и прогнозирования временных рядов можно отнести:

1. 
   Позволяют оценить и выявить тенденции и цикличность временного ряда, что может привести к более точному прогнозированию будущих значений ряда;
   
2. 
   Позволяют анализировать корреляцию между данными и выявлять зависимости между ними;
   
3. 
   Позволяют определить влияние различных факторов на изменение ряда.
   

Тем не менее, методы анализа и прогнозирования временных рядов имеют и свои недостатки:

1. 
   Недостаточное количество данных может существенно ограничить точность прогнозов;
   
2. 
   Несмотря на составление относительно точных прогнозов на основе исторических данных, случайные факторы и внеплановые обстоятельства могут привести к неверному прогнозу;
   
3. 
   Методы анализа временных рядов могут быть недостаточными, если данные обладают сезонностью и этот фактор не был учтен в анализе.
   

Заключение
Методы анализа временных рядов остаются крайне важными для принятия обоснованных решений в реальной жизни, и разработчики продолжают работать над дальнейшим улучшением этих методов.
В перспективе, методы анализа и прогнозирования временных рядов могут быть улучшены за счет использования более глубокого машинного обучения, например, нейронных сетей, и более точных статистических моделей, таких как модели глубокого обучения и прогнозирования с помощью SARIMA. Однако, необходимо учитывать, что точность прогнозов в зависимости от области может сильно варьироваться и требует дополнительного анализа результатов.
В конце статьи хочу порекомендовать вам бесплатный вебинар: "Аналитик и работа с проблемами и возможностями".
На занятии:

- разберете реестр методов работы с проблемами,

- определите, как аналитик может работать с проблемами и возможностями, а главное зачем это делать,
- рассмотрите, как может быть разделена ответственность между бизнес-аналитиком и системным аналитиков в этом контексте.

• 
  Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
  

Теги: 

• 
  sarima
  
• 
  анализ временных рядов
  
• 
  временные ряды
  
• 
  аналитика данных
  

Хабы: 

• 
  Блог компании OTUS
  
• 
  Анализ и проектирование систем
  
• 
  Визуализация данных