Fermer

janvier 14, 2020

Pourquoi la prévision de séries chronologiques est une partie cruciale de l'apprentissage automatique6 minutes de lecture

time series forecasting


Comprendre l'importance des prévisions de séries chronologiques

Pour pouvoir voir l'avenir. Ce ne serait pas merveilleux! Nous y arriverons probablement un jour, mais les prévisions de séries chronologiques vous rapprochent. Il vous donne la possibilité de «voir» à l'avance et de réussir dans votre entreprise. Dans ce blog, nous examinerons ce que sont les prévisions de séries chronologiques, comment l'apprentissage automatique aide à étudier les données de séries chronologiques, et explorerons quelques principes directeurs et verrons comment cela peut être bénéfique pour votre entreprise.

Qu'est-ce que la prévision de séries chronologiques? [19659002] La collecte de données à intervalles réguliers est appelée série chronologique. La prévision de séries chronologiques est une technique d'apprentissage automatique qui analyse les données et la séquence temporelle pour prédire les événements futurs. Cette technique fournit des hypothèses presque précises sur les tendances futures basées sur des données chronologiques historiques.

Le livre Analyse des séries chronologiques: avec applications dans R décrit le double objectif de l'analyse des séries chronologiques, qui est de «comprendre ou modéliser le mécanisme stochastique qui donne naissance à une série observée et pour prédire ou prévoir les valeurs futures d'une série en fonction de l'historique de cette série. »

Les séries chronologiques vous permettent d'analyser les principaux modèles tels que les tendances, la saisonnalité, la cyclicité et irrégularité. L'analyse des séries chronologiques est utilisée pour diverses applications telles que l'analyse des marchés boursiers, la reconnaissance des formes, la prévision des tremblements de terre, les prévisions économiques, l'analyse du recensement, etc.

Lecture connexe: L'apprentissage automatique peut-il prédire et prévenir les fraudeurs?

Quatre principes directeurs pour réussir dans la prévision de séries chronologiques

1. Comprendre les différents modèles de séries chronologiques

Les séries chronologiques incluent les cycles de tendance et la saisonnalité. Malheureusement, beaucoup confondent comportement saisonnier et comportement cyclique. Pour éviter toute confusion, comprenons ce qu’elles sont:

  • Tendance: Une augmentation ou une diminution des données sur une certaine période est appelée tendance. Ils pourraient être déterministes qui fournissent une justification sous-jacente, ou stochastiques, qui est une caractéristique aléatoire des séries chronologiques.
  • Saisonnier: Souvent, la saisonnalité est d'un fixe et fréquence connue. Lorsqu'une série chronologique est affectée par des facteurs saisonniers comme la période de l'année ou le jour de la semaine, un schéma saisonnier se produit.
  • Cyclique: Lorsqu'une exposition de données fluctue, un cycle se produit. Mais contrairement à la saisonnalité, elle n'est pas de fréquence fixe.

2. Utiliser les fonctionnalités avec précaution

Il est important d'utiliser les fonctionnalités avec précaution, surtout lorsque leurs futures valeurs réelles ne sont pas claires. Cependant, si les entités sont prévisibles ou ont des modèles, vous pourrez créer un modèle de prévision basé sur celles-ci. L'utilisation de valeurs prédites comme caractéristiques est risquée car elle peut provoquer des erreurs substantielles et fournir un résultat biaisé. Les propriétés d'une série chronologique et les fonctions liées au temps qui peuvent être calculées pourraient être ajoutées aux modèles de séries chronologiques. Des erreurs dans les caractéristiques des poignées peuvent facilement être aggravées, ce qui donne des résultats extrêmement asymétriques, donc une extrême prudence s'impose.

Lecture connexe: Apprentissage automatique par rapport à l'apprentissage en profondeur: des modèles statistiques qui redéfinissent les affaires

3. Soyez prêt à gérer des séries chronologiques plus petites

Ne hésitez pas à ignorer les séries chronologiques plus petites comme un inconvénient. Tous les jeux de données temporels sont utiles dans la prévision des séries chronologiques. Un jeu de données plus petit ne nécessiterait pas de mémoire externe pour votre ordinateur, ce qui facilite l'analyse de l'ensemble de données et la création de graphiques pouvant être analysés graphiquement.

4. Choisissez la bonne résolution

Avoir une idée claire des objectifs de votre analyse vous aidera à obtenir de meilleurs résultats. Cela réduira le risque de propagation de l'erreur au total. Les résidus d'un modèle non biaisé seraient soit nuls, soit proches de zéro. Une série de bruit blanc devrait avoir toutes les autocorrélations proches de zéro. En d'autres termes le choix de la bonne résolution éliminera également les données bruyantes qui rendent la modélisation difficile.

Types de données et prévisions de séries chronologiques

Les séries chronologiques traitent essentiellement de trois types de données – les séries chronologiques des données, des données transversales et des données regroupées, qui est une combinaison de données de séries chronologiques et de données transversales. De grandes quantités de données vous offrent la possibilité d'analyser les données de manière exploratoire, la fidélité du modèle et les tests et réglages du modèle. La question que vous pourriez vous poser est la suivante: combien de données sont disponibles et combien de données puis-je collecter?

Il existe différents types de prévisions qui peuvent être appliquées en fonction de l'horizon temporel. Ce sont des prévisions pour le futur proche, le futur moyen et le long terme. Réfléchissez bien à la prévision d'horizon temporel dont vous avez besoin.

Les organisations devraient pouvoir décider quelle prévision fonctionne le mieux pour leur entreprise. Une prévision glissante réévaluera les douze prochains mois, tandis que la prévision annuelle traditionnelle ou statique crée de nouvelles prévisions vers la fin de l'année. Réfléchissez si vous voulez que vos prévisions soient mises à jour régulièrement ou si vous avez besoin d'une approche plus statique.

En vous permettant d'exploiter les données de sous-échantillonnage et de sur-échantillonnage, le concept de hiérarchies temporelles peut atténuer l'incertitude de modélisation. Il est important de se demander quelles fréquences temporelles nécessitent des prévisions.

Tenez-vous avec le temps

À mesure que les entreprises deviennent plus dynamiques, les prévisions deviendront de plus en plus difficiles en raison de la quantité croissante de données nécessaires pour construire le modèle de prévision des séries chronologiques. Pourtant, la mise en œuvre des principes énoncés dans ce blog aidera votre organisation à être mieux équipée pour réussir. Si vous avez des questions sur la façon de procéder, envoyez-nous un message .



Source link