or
To ćwiczenie jest częścią kursu
Pierwszym krokiem w każdej analizie danych jest wizualizacja. Wykresy pozwalają dostrzec wiele cech danych: wzorce, nietypowe obserwacje i zmiany w czasie. Wszystko, co uda się zaobserwować na wykresach, powinno być – w miarę możliwości – uwzględnione w stosowanych metodach prognozowania.
Bieżące ćwiczenie
W tym rozdziale poznasz ogólne narzędzia przydatne w różnych sytuacjach prognozowania. Omówione zostaną metody prognozowania referencyjnego, metody sprawdzania, czy dana metoda prognozowania w pełni wykorzystuje dostępne informacje, a także metody mierzenia dokładności prognoz. Każde z tych narzędzi będzie wielokrotnie stosowane w kolejnych rozdziałach, podczas gdy będziesz rozwijać i zgłębiać różne metody prognozowania.
Prognozy uzyskiwane metodami wygładzania wykładniczego są ważonymi średnimi przeszłych obserwacji, przy czym wagi maleją wykładniczo wraz ze starszymi obserwacjami. Innymi słowy, im nowsza obserwacja, tym większa przypisana jej waga. To podejście pozwala szybko uzyskiwać wiarygodne prognozy dla szerokiej gamy szeregów czasowych, co stanowi jego dużą zaletę i ma kluczowe znaczenie w zastosowaniach biznesowych.
Modele ARIMA to kolejne podejście do prognozowania szeregów czasowych. Wygładzanie wykładnicze i modele ARIMA to dwie najszerzej stosowane metody prognozowania szeregów czasowych – uzupełniają się nawzajem. O ile modele wygładzania wykładniczego opierają się na opisie trendu i sezonowości w danych, o tyle modele ARIMA mają na celu opisanie autokorelacji w danych.
Modele szeregów czasowych omówione w poprzednich rozdziałach sprawdzają się w wielu przypadkach, ale często nie są odpowiednie dla danych tygodniowych lub godzinowych i nie uwzględniają dodatkowych informacji – takich jak wpływ świąt, aktywności konkurencji czy zmian przepisów prawa. W tym rozdziale przyjrzysz się metodom obsługującym bardziej złożoną sezonowość i zobaczysz, jak rozszerzyć modele ARIMA, aby możliwe było uwzględnienie w nich dodatkowych informacji.