Прогнозування

Статистичні методи в Tableau

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Кореляція vs автокореляція

Світовий пошук у Google за "DIY" з 2013 до 2021 року, помісячно, у % інтересу. Трендова лінія полінома третього степеня намагається відобразити загальний тренд, але не враховує повторювані патерни.

Світовий пошук у Google за "DIY" з 2013 до 2021 року, помісячно, у % інтересу. Річні повторювані патерни підсвічено.

Статистичні методи в Tableau

Кореляція vs автокореляція

Світовий пошук у Google за "DIY" з 2013 до 2021 року, помісячно, у % інтересу.

  • Автокореляція: повторюваний патерн корелює сам із собою
  • Часовий ряд: значення, що багаторазово вимірюють у часі, в дискретних інтервалах
  • Аналіз часових рядів: загальна назва аналізу часових рядів
Статистичні методи в Tableau

Прогнозування

Світовий пошук у Google за "DIY" з 2013 до 2021 року, помісячно, у % інтересу, з прогнозом на 23 місяці.

  • Прогнози майбутнього на основі історичних даних
  • Оцінка: імовірність, де будуть майбутні точки, із довірчими інтервалами
  • Використання в
    • управлінні ланцюгами постачання
    • землетрусах
    • рівнях гормонів
    • фондовому ринку
    • спортивних показниках
    • погоді
Статистичні методи в Tableau

Наївний прогноз

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

Місяць $_t$ Факт $A$ Прогноз $F$
January 5
February 7 5
March 6 7
April 5 6
May 3 5
June 8 3
July 2 8
August 2

Наївний прогноз для вибіркових даних.

  • Корисно для бенчмаркінгу
Статистичні методи в Tableau

Експоненційне згладжування

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

Місяць $_t$ Факт $A$ Прогноз $F$
January 5 5
February 7 5
March 6 4,6
April 5 4,32
May 3 4,184
June 8 4,4208
July 2 3,70496
August 5 4,045952
  • Останні зміни значень більше впливають на прогнози, ніж давніші

Прогноз експоненційного згладжування для вибіркових даних.

  • Tableau запускає багато моделей і обирає найкращу
Статистичні методи в Tableau

Середня абсолютна помилка (MAE)

Місяць Факт Прогноз Помилка Абсолютна помилка
January 5
February 7 5 2 2
March 6 7 -1 1
April 5 6 -1 1
May 3 5 -2 2
June 8 3 5 5
July 2 8 -6 6
August 5 2 3 3
September 5 MAE 2.86
Статистичні методи в Tableau

Масштабована середня абсолютна помилка (MASE)

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

  • MASE порівнює MAE вашої моделі з MAE наївного прогнозу
  • Зазвичай між 0 (краще) і 1 (гірше), або вище (ще гірше)
  • У Tableau можна налаштовувати параметри, але готовий прогноз зазвичай прийнятний

Світовий пошук у Google за "DIY" з 2013 до 2021 року, помісячно, у % інтересу: без сезонності та з нею. Значення MASE вище для сезонної моделі.

Статистичні методи в Tableau

Давайте потренуємось!

Статистичні методи в Tableau

Preparing Video For Download...