Прогнозирование

Статистические методы в Tableau

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Корреляция и автокорреляция

Мировой поиск в Google по запросу «DIY» с 2013 по 2021 год, по месяцам, в % от интереса. Линия тренда в виде полинома третьей степени пытается отразить общую тенденцию, но не улавливает повторяющиеся закономерности.

Мировой поиск в Google по запросу «DIY» с 2013 по 2021 год, по месяцам, в % от интереса. Выделены ежегодно повторяющиеся закономерности.

Статистические методы в Tableau

Корреляция и автокорреляция

Мировой поиск в Google по запросу «DIY» с 2013 по 2021 год, по месяцам, в % от интереса.

  • Автокорреляция: повторяющийся паттерн коррелирует сам с собой
  • Временной ряд: значение, измеряемое многократно во времени через дискретные интервалы
  • Анализ временных рядов: общий термин для методов анализа временных рядов
Статистические методы в Tableau

Прогнозирование

Мировой поиск в Google по запросу «DIY» с 2013 по 2021 год, по месяцам, в % от интереса, с прогнозом на 23 месяца вперёд.

  • Предсказания о будущем на основе исторических данных
  • Оценка: вероятность попадания будущих значений в диапазон с помощью доверительных интервалов
  • Применяется в
    • управлении цепочками поставок
    • сейсмологии
    • эндокринологии
    • фондовых рынках
    • спортивной аналитике
    • метеорологии
Статистические методы в Tableau

Наивный прогноз

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

Месяц $_t$ Факт $A$ Прогноз $F$
Январь 5
Февраль 7 5
Март 6 7
Апрель 5 6
Май 3 5
Июнь 8 3
Июль 2 8
Август 2

Наивный прогноз для выборки данных.

  • Полезен для бенчмаркинга
Статистические методы в Tableau

Экспоненциальное сглаживание

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

Месяц $_t$ Факт $A$ Прогноз $F$
Январь 5 5
Февраль 7 5
Март 6 4,6
Апрель 5 4,32
Май 3 4,184
Июнь 8 4,4208
Июль 2 3,70496
Август 5 4,045952
  • Прогноз больше зависит от недавних изменений, чем от давних данных

Прогноз экспоненциального сглаживания для выборки данных.

  • Tableau перебирает множество моделей и выбирает наилучшую
Статистические методы в Tableau

Средняя абсолютная ошибка (MAE)

Месяц Факт Прогноз Ошибка Абсолютная ошибка
Январь 5
Февраль 7 5 2 2
Март 6 7 -1 1
Апрель 5 6 -1 1
Май 3 5 -2 2
Июнь 8 3 5 5
Июль 2 8 -6 6
Август 5 2 3 3
Сентябрь 5 MAE 2,86
Статистические методы в Tableau

Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE)

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

  • MASE сравнивает MAE модели с MAE наивного прогноза
  • Обычно от 0 (хорошо) до 1 (плохо) или выше (ещё хуже)
  • Параметры Tableau можно настроить, однако прогноз по умолчанию вполне приемлем

Мировой поиск в Google по запросу «DIY» с 2013 по 2021 год, по месяцам, в % от интереса: без учёта сезонности и с учётом сезонности. MASE выше у сезонной модели.

Статистические методы в Tableau

Давайте потренируемся!

Статистические методы в Tableau

Preparing Video For Download...