Previsione di serie temporali

Comprendere la Data Science

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Modellazione nella Data Science

Che cos’è un modello statistico?

  • Rappresenta un processo reale con statistiche
  • Relazioni matematiche tra variabili, incluse variabili casuali
  • Basato su ipotesi statistiche e dati storici
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Modellazione predittiva

Predictive model

  • Inserisci nuovi input e il modello predice un risultato
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Modellazione predittiva

Predictive model

  • Inserisci nuovi input e il modello predice un risultato
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Modellazione predittiva

Predictive model

  • Inserisci nuovi input e il modello predice un risultato
    • Probabilità di un risultato
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Modellazione predittiva

Predictive model

  • Inserisci nuovi input e il modello predice un risultato
    • Probabilità di un risultato
  • Può variare in complessità, da un'equazione lineare a un algoritmo di Deep Learning
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Dati di serie temporali

Una serie di punti dati in sequenza temporale

  • Prezzi delle azioni
  • Prezzi del gas
  • Tassi di disoccupazione
  • Frequenza cardiaca
  • Livelli di CO2
  • Altezza delle maree oceaniche

Time series icon

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Rappresentazione grafica dei dati di serie temporali

Canadian unemployment rates

Data Tasso
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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Stagionalità nelle serie temporali

Weather time series

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Stagionalità nelle serie temporali

Weather time series

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Previsione delle serie temporali

  • Esempi:
    • Quanta pioggia cadrà il mese prossimo?
    • Il traffico diminuirà nella prossima mezz’ora?
    • Come si muoverà il mercato azionario nelle prossime sei ore?
    • Quale sarà la popolazione della Terra tra 20 anni?
  • Ricava un modello dai dati storici per generare delle previsioni
  • I metodi di modellazione utilizzano una combinazione di metodi statistici e Machine Learning
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Pea Prices in Rwanda

Comprendere la Data Science

Forecasted Pea Prices

$$

Intervalli di confidenza

Il modello è sicuro al X% che il valore reale rientrerà in quest'area

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Esercitiamoci!

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