Преобразование данных к скользящему окну

Линейная регрессия необходима тогда, когда предполагается, что зависимость между входными факторами и результатом линейная. Достоинством ее можно назвать быстроту обработки входных данных и простоту интерпретации полученных результатов.

Рассмотрим применение линейной регрессии на примере данных по продажам, находящихся в файле «Trade.txt».

Когда требуется прогнозировать временной ряд, тем более, если налицо его периодичность (сезонность), то лучшего результата можно добиться, учитывая значения факторов не только в данный момент времени, но и, например, за аналогичный период прошлого года. Такую возможность можно получить после трансформации данных к скользящему окну. То есть, например, при сезонности продаж с периодом 12 месяцев, для прогнозирования количества продаж на месяц вперед можно в качестве входного фактора указать не только значение количества продаж за предыдущий месяц, но и за 12 месяцев назад.

Обработка создает новые столбцы путем сдвига данных исходного столбца вниз и вверх (глубина погружения и горизонт прогноза).

У аналитика имеются данные о месячном количестве проданного товара за несколько лет. Ему необходимо, основываясь на этих данных, сказать, какое количество товара будет продано через неделю и через две.

Выполните импорт данных из файла «Trade.txt», не забыв указать в Мастере, чтобы в качестве разделителя дробной и целой части была точка, а не запятая. Запустите Мастер обработки «Скользящее окно» (рис. 7.1).

Рис. 7.1

Как видно, теперь в качестве входных факторов можно использовать "Количество - 12", "Количество - 11" – данные по количеству 12 и 11 месяцев назад (относительно прогнозируемого месяца) и остальные необходимые факторы. В качестве результата прогноза будет указан столбец "Количество" (рис. 7.2).

Рис. 7.2

Поиск по сайту: