Nous avons constaté qu'il est assez courant pour les analystes d'utiliser des modèles de séries chronologiques pour établir des prévisions. Il n'y a rien de mal en théorie à procéder ainsi, mais avez-vous parfois l'impression de ne pas tirer le meilleur parti de vos prévisions en vous fiant uniquement à ces modèles univariés ?
Alors que les modèles de séries chronologiques tels qu'Arima ont toujours été une méthode de prévision incontournable, il est désormais largement reconnu qu'il ne suffit pas de se fier uniquement à cette approche pour garder une longueur d'avance sur la concurrence.
En termes simples, s'appuyer sur l'ancienne méthode de veille d'Arima ne suffit plus.
Modèles de séries chronologiques univariés : ils supposent généralement que les propriétés statistiques sous-jacentes de vos données restent constantes dans le temps. Cela ne reflète pas la réalité.
De nombreuses études de cas ont montré que les entreprises qui ont mis en œuvre une stratégie de prévision plus complète en ont tiré des avantages significatifs.
Par exemple, une entreprise de vente au détail qui utilisait à la fois Arima et un logiciel de prévision automatisé a pu prévoir avec précision la demande de produits saisonniers et les stocks en conséquence. Cela a entraîné une augmentation significative des ventes et de la satisfaction des clients, car les clients ont pu acheter les produits souhaités sans être frustrés par les ruptures de stock.
Voici un autre cas. Une entreprise manufacturière avait du mal à établir des prévisions en raison de la complexité de ses gammes de produits. En intégrant un logiciel de prévision automatisé à leur stratégie, ils ont pu prendre en compte un nombre plus important de variables, voire utiliser prévisions hiérarchiques pour aligner leurs résultats de prévision, et obtenir des résultats beaucoup plus précis.
Cela leur a permis d'optimiser leurs processus de production et d'améliorer leurs résultats.
« Les modèles de séries chronologiques peuvent ne pas être en mesure de capturer une telle dynamique avec précision, ce qui entraîne des prévisions inexactes.
Ce que cela implique est il se peut que vous ne saisissiez pas les fluctuations ou les tendances à court terme, et même des changements dans les relations entre différentes variables susceptibles d'avoir un impact sur vos prévisions. »
Incapacité à saisir la dynamique du monde réel
De nombreuses données chronologiques présentent une non-stationnarité, par exemple des tendances, des tendances saisonnières ou des variations soudaines de la moyenne ou de la variance. Les modèles ARIMA peuvent ne pas être en mesure de capturer cette dynamique avec précision, ce qui entraîne des prévisions inexactes. Cela signifie que vous pourriez passer à côté des fluctuations ou des tendances à court terme, et même des changements dans les relations entre différentes variables susceptibles d'avoir un impact sur vos prévisions.
Ne prend en compte que les valeurs historiques d'une seule variable.
Nous vivons dans un environnement complexe et dynamique. Étant donné que les données peuvent être influencées par de multiples variables ou des facteurs macroéconomiques externes, dans quelle mesure est-il pertinent de ne prendre en compte que la valeur historique autonome d'une variable ?
C'est l'une des limites du fait de ne dépendre que de modèles univariés pour les prévisions. Si vous ne tenez pas compte de plusieurs variables, vous risquez de générer des prévisions incomplètes ou biaisées, car vous n'aurez qu'une image incomplète des moteurs de marché pertinents et de ce que cela implique pour vos prévisions.
C'est une bonne raison d'envisager d'élargir la portée de votre modèle. Si vous deviez aller encore plus loin et intégrer des modèles multivariés à l'équation, cela pourrait faire toute la différence dans les résultats de vos prévisions.
En analysant les interdépendances entre différentes variables, les modèles multivariés capturent la structure sous-jacente des données avec plus de précision et ont tendance à fournir des prévisions plus fiables. Elles ne devraient pas constituer la seule approche. L'intégration d'autres techniques, telles que l'apprentissage automatique ou les méthodes bayésiennes, et la mise à jour régulière du modèle avec de nouvelles données peuvent aider à saisir la valeur complète des données et à améliorer la précision des prévisions.
Voyons maintenant ce que vous obtiendrez si vous intégrez l'utilisation de modèles multivariés.
Améliorez la précision des prévisions
Étant donné que les modèles multivariés peuvent gérer davantage de données, ils sont optimisés pour prendre en compte plusieurs variables, par rapport aux modèles univariés comme Arima qui ne prennent généralement en compte qu'une seule variable prédictive. En incluant plusieurs prédicteurs, les modèles multivariés peuvent contrôler les variables de confusion susceptibles d'affecter la relation entre les variables indépendantes et dépendantes.
Cela augmente l'exactitude et la précision des estimations obtenues à partir du modèle. Le fait d'être mieux équipé pour saisir l'évolution de la relation entre les variables et les résultats ouvre la voie à des prévisions plus précises et plus robustes.
Générez des informations utiles et de meilleure qualité
L'avantage des modèles multivariés est leur capacité à gérer de multiples variables. Vous disposez de vos données de vente, de données internes et de renseignements sur votre secteur d'activité spécifique, et vous souhaitez également être en mesure d'intégrer des facteurs externes.
L'avantage des modèles multivariés réside dans leur capacité à gérer de multiples variables et à identifier vos principaux moteurs de marché significatifs. En examinant plusieurs variables simultanément, les modèles multivariés peuvent saisir des interactions et des relations complexes qui pourraient autrement être ignorées par les modèles univariés.
Voici un autre exemple. Un modèle univarié peut suggérer une relation positive entre deux variables, mais la force du modèle multivarié réside dans le fait qu'il révèle que cette relation n'est peut-être vraie que pour un certain sous-ensemble de la population, ou en identifiant que la relation est en fait négative lorsque d'autres variables sont prises en compte.
Attendez-vous à une robustesse accrue
Pourquoi est-ce important ? Les modèles multivariés sont souvent plus robustes que les modèles univariés ; ils sont conçus pour gérer les valeurs aberrantes, les données manquantes et tout autre problème lié à vos données. Même en présence de données bruyantes ou incomplètes. Indicio le fait en un clic.
Saviez-vous que les modèles multivariés ont également la capacité de traiter les données manquantes plus efficacement que les modèles univariés ? En incorporant des informations provenant d'autres variables, ces modèles peuvent utiliser les données disponibles de manière plus efficace et fournir des estimations plus précises.
Cela dit, nous ne vous rendrions pas service si nous ne vous faisions pas remarquer le « travail nécessaire » lié au passage des modèles univariés aux modèles multivariés.
Combien de données avez-vous sous la main ?
Les modèles multivariés nécessitent généralement plus de données que les modèles univariés, ce qui n'est pas surprenant. L'obtention de données pour toutes les variables peut également représenter un défi. À cela s'ajoute le fait que les données peuvent être incomplètes, incohérentes ou indisponibles.
Dans Indicio, nous avons une pléthore de fournisseurs de données pris en charge dans notre bibliothèque. Cela signifie que si vous recherchez des données sur les matières premières ou l'IPC dans Refinitiv, ou des données sur les indices des prix à la production (PPI) dans FRED, vous pouvez facilement inclure ce point de données aux côtés d'autres données internes ou indicateurs de pointe dans vos prévisions.
Quelle est la qualité de vos données ?
Pour que les modèles multivariés puissent fonctionner comme par magie, une qualité des données inférieure à la normale est un incontournable. Au contraire, un obstacle. La précision des prévisions dépend du fait que vous disposiez de données exemptes d'erreurs, de valeurs aberrantes et de valeurs manquantes.
En moins de 5 minutes, Indicio traite automatiquement vos données importées, en testant la saisonnalité, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes. Si l'un d'entre eux est détecté, vous pouvez choisir d'ajuster les données comme il convient.
Temps de calcul = Très élevé. De combien de temps disposez-vous ?
Pour que les modèles multivariés puissent fonctionner comme par magie, une qualité des données inférieure à la normale est un incontournable. Au contraire, un obstacle. La précision des prévisions dépend du fait que vous disposiez de données exemptes d'erreurs, de valeurs aberrantes et de valeurs manquantes.
En moins de 5 minutes, Indicio traite automatiquement vos données importées, en testant la saisonnalité, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes. Si l'un d'entre eux est détecté, vous pouvez choisir d'ajuster les données comme il convient.
La création de modèles multivariés peut prendre beaucoup de temps par rapport aux modèles univariés. Et pour cause. Il y a plusieurs raisons principales à cela. Passons au premier facteur :
Complexité du modèle
Le temps nécessaire à l'exécution du modèle augmente avec le nombre de variables. Les variables exactes qui peuvent avoir une valeur contributive élevée à votre prévision finale.
Les modèles multivariés sont également techniquement plus complexes que les modèles univariés.
De plus, il peut être difficile de déterminer les relations entre les variables, ce qui peut entraîner des difficultés au niveau de la sélection des modèles, de l'estimation des paramètres et de l'interprétation.
Sélection et validation des modèles
Choisir le bon modèle parmi un grand nombre de modèles multivariés peut s'avérer difficile. Cela nécessite une expertise en matière de statistiques et des connaissances spécifiques à un domaine.
La bonne nouvelle, c'est qu'il existe un moyen de contourner ce problème.
Dans Indicio, il n'est pas seulement facile d'exécuter un grand nombre de modèles, quelle que soit la complexité des calculs. C'est rapide. Vous ou le data scientist de votre équipe pourriez même être en mesure de créer et de tester plus de 50 modèles en 15 minutes. Découvrez comment procéder ici.
Les modèles multivariés peuvent être plus difficiles à interpréter que les modèles univariés car ils impliquent de multiples variables qui interagissent de manière complexe. Comment expliquez-vous les résultats de vos modèles à un public non spécialisé ? Comment expliquez-vous à vos parties prenantes que c'est exactement le prix du pétrole qui a eu un impact sur les ventes ? Quel est le meilleur moyen d'atteindre une explicabilité élevée ?
Si vous avez entendu parler des valeurs de Shapley, vous avez probablement une idée de la façon dont elles peuvent être un excellent outil pour étayer vos prévisions, c'est-à-dire le pourquoi du résultat prévu, essentiellement la contribution de chaque variable à la valeur prévisionnelle, à un moment donné.
En utilisant les valeurs additives Shapley intégrées dans Indicio, vous pouvez mieux articuler et justifier vos prévisions auprès de vos parties prenantes.
Bien que les modèles de séries chronologiques univariés aient toujours été la méthode de prédilection pour les prévisions, il se peut que s'appuyer uniquement sur eux ne soit pas suffisant pour garder une longueur d'avance sur la concurrence, ni même pour générer des résultats fiables.
Les arguments en faveur de l'incorporation de modèles multivariés sont solides, malgré le fait que les modèles multivariés nécessitent généralement plus de données et que l'obtention de données pour toutes les variables peut être un défi.
Lorsque les données sont en place (via des sources internes ou externes), la mise en place de ces modèles est multipliée par mille.
La question qui se pose à un million de dollars est la suivante : saisissez-vous la pleine valeur de vos données et pouvez-vous vous permettre de n'avoir que des solutions univariées dans un monde multivarié ?
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