Prognózování

Statistické techniky v Tableau

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Korelace vs. autokorelace

Celosvětové vyhledávání „DIY" na Googlu v letech 2013–2021, po měsících, v % zájmu. Polynomická trendová čára třetího stupně zachycuje celkový trend, ale nezachytí opakující se vzory.

Celosvětové vyhledávání „DIY" na Googlu v letech 2013–2021, po měsících, v % zájmu. Zvýrazněn je každoročně se opakující vzor.

Statistické techniky v Tableau

Korelace vs. autokorelace

Celosvětové vyhledávání „DIY" na Googlu v letech 2013–2021, po měsících, v % zájmu.

  • Autokorelace: opakující se vzor koreluje sám se sebou
  • Časová řada: hodnota opakovaně měřená v čase v diskrétních intervalech
  • Analýza časových řad: obecný termín pro analýzu časových řad
Statistické techniky v Tableau

Prognózování

Celosvětové vyhledávání „DIY" na Googlu v letech 2013–2021, po měsících, v % zájmu, s prognózou na 23 měsíců.

  • Předpovědi budoucnosti na základě historických dat
  • Odhad: pravděpodobnost, kam spadnou budoucí hodnoty, pomocí intervalů spolehlivosti
  • Využití v oblastech
    • řízení dodavatelského řetězce
    • seismologie
    • hladiny hormonů
    • akciové trhy
    • sportovní výkonnost
    • počasí
Statistické techniky v Tableau

Naivní prognóza

$F_{t+1} = A_{t}$

Měsíc $_t$ Skutečnost $A$ Prognóza $F$
Leden 5
Únor 7 5
Březen 6 7
Duben 5 6
Květen 3 5
Červen 8 3
Červenec 2 8
Srpen 2

Naivní prognóza ukázkových dat.

  • Vhodná pro srovnávání výkonnosti
Statistické techniky v Tableau

Exponenciální vyhlazování

$F_{t+1} = F_t + \alpha(A_{t}-F_t)$

Měsíc $_t$ Skutečnost $A$ Prognóza $F$
Leden 5 5
Únor 7 5
Březen 6 4,6
Duben 5 4,32
Květen 3 4,184
Červen 8 4,4208
Červenec 2 3,70496
Srpen 5 4,045952
  • Předpovědi jsou více ovlivněny nedávnými změnami než vzdálenou minulostí

Prognóza ukázkových dat pomocí exponenciálního vyhlazování.

  • Tableau spustí více modelů a vybere nejlepší
Statistické techniky v Tableau

Střední absolutní chyba (MAE)

Měsíc Skutečnost Prognóza Chyba Absolutní chyba
Leden 5
Únor 7 5 2 2
Březen 6 7 -1 1
Duben 5 6 -1 1
Květen 3 5 -2 2
Červen 8 3 5 5
Červenec 2 8 -6 6
Srpen 5 2 3 3
Září 5 MAE 2,86
Statistické techniky v Tableau

Střední absolutní škálovaná chyba (MASE)

$MASE = \frac{MAE_{model}}{MAE_{naive}}$

  • MASE porovnává MAE modelu s MAE naivní prognózy
  • Typicky mezi 0 (dobré) a 1 (špatné), nebo vyšší (ještě horší)
  • Možnosti v Tableau lze přizpůsobit, výchozí prognóza je ale standardně přijatelná

Celosvětové vyhledávání „DIY" na Googlu v letech 2013–2021, po měsících, v % zájmu, jednou bez sezónnosti a jednou se sezónností. Sezónní model má vyšší hodnotu MASE.

Statistické techniky v Tableau

Pojďme si procvičit!

Statistické techniky v Tableau

Preparing Video For Download...