Zeitreihenprognose

Datenwissenschaft verstehen

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Modellierung in der Datenwissenschaft

Was ist ein statistisches Modell?

  • Einen realen Prozess mit Statistiken darstellen
  • Mathematische Beziehungen zwischen Variablen, einschließlich Zufallsvariablen
  • Basierend auf statistischen Annahmen und historischen Daten
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Vorhersagemodellierung

Vorhersagemodell

  • Eingabe neuer Daten führt zu einer Vorhersage des Modells
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Vorhersagemodellierung

Vorhersagemodell

  • Eingabe neuer Daten führt zu einer Vorhersage des Modells
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Vorhersagemodellierung

Vorhersagemodell

  • Eingabe neuer Daten führt zu einer Vorhersage des Modells
    • Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses
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Vorhersagemodellierung

Vorhersagemodell

  • Eingabe neuer Daten führt zu einer Vorhersage des Modells
    • Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses
  • Die Komplexität reicht von einer linearen Gleichung bis hin zu einem Deep-Learning-Algorithmus.
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Zeitreihendaten

Eine Reihe von Datenpunkten, die nach Zeit sortiert sind

  • Aktienkurse
  • Benzinpreise
  • Arbeitslosenquoten
  • Herzfrequenz
  • CO2-Werte
  • Höhe der Gezeiten

Zeitreihen-Symbol

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Zeitreihendaten darstellen

Arbeitslosenquote in Kanada

Datum Quote
1976-01-01 7,1
1976-02-01 7
...
1991-01-01 10,3
...
2015-04-01 6,8
2015-05-01 6,8
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Saisonalität in Zeitreihen

Wetterzeitreihen

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Saisonalität in Zeitreihen

Wetterzeitreihen

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Zeitreihenprognosen

  • Beispiele:
    • Wie viel Regen wird es nächsten Monat geben?
    • Wird der Verkehr in der nächsten halben Stunde weniger werden?
    • Wie wird sich der Aktienmarkt in den nächsten sechs Stunden entwickeln?
    • Wie viele Leute werden in 20 Jahren auf der Erde leben?
  • Leiten aus historischen Daten ein Modell ab, um Vorhersagen zu treffen.
  • Modellierungsmethoden nutzen eine Mischung aus Statistik und maschinellem Lernen
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Erbsenpreise in Ruanda

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Prognostizierte Erbsenpreise

$$

Konfidenzintervalle

Das Modell ist zu X % sicher, dass der wahre Wert in diesem Bereich liegen wird

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Lass uns üben!

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