Abbiamo visto che è piuttosto comune per gli analisti utilizzare modelli di serie temporali per le previsioni. In teoria non c'è nulla di sbagliato nell'andare avanti così, ma a volte si ha la sensazione di non ottenere il massimo dalle proprie previsioni affidandosi esclusivamente a questi modelli univariati?
Sebbene i modelli di serie temporali come Arima siano stati tradizionalmente un metodo di riferimento per le previsioni, è ormai ampiamente riconosciuto che affidarsi esclusivamente a questo approccio non è sufficiente per rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza.
In poche parole, affidarsi al vecchio metodo di standby di Arima non è più sufficiente.
Modelli di serie temporali univariate: tradizionalmente presuppongono che le proprietà statistiche sottostanti dei dati rimangano costanti nel tempo. Questo non riflette la realtà.
Numerosi casi di studio hanno dimostrato che le aziende che hanno implementato una strategia di previsione più completa hanno ottenuto vantaggi significativi.
Ad esempio, una società di vendita al dettaglio che utilizzava sia Arima che un software di previsione automatizzato è stata in grado di prevedere con precisione la domanda di prodotti stagionali e le scorte di magazzino di conseguenza. Ciò ha comportato un aumento significativo delle vendite e della soddisfazione dei clienti, in quanto i clienti sono stati in grado di acquistare i prodotti desiderati senza la frustrazione dell'esaurimento delle scorte.
Ecco un altro caso. Un'azienda manifatturiera aveva difficoltà a fare previsioni a causa della complessità delle sue linee di prodotti. Integrando un software di previsione automatizzato nella propria strategia, l'azienda è stata in grado di tenere conto di un numero più significativo di variabili, persino di impiegare previsione gerarchica per allineare i risultati delle previsioni, e ottenere risultati molto più accurati.
Ciò ha consentito loro di ottimizzare i processi di produzione e migliorare i profitti.
«I modelli delle serie temporali potrebbero non essere in grado di catturare tali dinamiche con precisione, portando a previsioni imprecise.
Ciò che questo implica è potresti perdere l'occasione di cogliere le fluttuazioni o le tendenze a breve terminee persino cambiamenti nelle relazioni tra diverse variabili che potrebbero avere un impatto sulla previsione».
Incapacità di catturare le dinamiche del mondo reale
Una buona parte dei dati delle serie temporali non mostra alcuna stazionarietà, ad esempio tendenze, modelli stagionali o cambiamenti improvvisi nella media o nella varianza. I modelli ARIMA potrebbero non essere in grado di catturare tali dinamiche in modo accurato, con conseguenti previsioni imprecise. Ciò implica che potresti perdere l'opportunità di cogliere le fluttuazioni o le tendenze a breve termine e persino i cambiamenti nelle relazioni tra diverse variabili che potrebbero avere un impatto sulla tua previsione.
Considera solo i valori storici di una singola variabile.
Viviamo in un ambiente complesso e dinamico. Dato che i dati possono essere influenzati da più variabili o fattori macroeconomici esterni, quanto è importante prendere in considerazione solo il valore storico autonomo di una variabile?
Questo è uno dei limiti del dipendere solo da modelli univariati per le previsioni. Non prendere in considerazione più variabili potrebbe significare generare previsioni incomplete o distorte, in quanto si ha solo un quadro incompleto di quali siano i fattori trainanti del mercato rilevanti e di cosa ciò implichi per la previsione.
Questo è un buon motivo per considerare di ampliare l'ambito del modello. Se doveste fare un ulteriore passo avanti e inserire modelli multivariati nell'equazione, potreste potenzialmente fare una grande differenza nei risultati delle vostre previsioni.
Analizzando le interdipendenze tra diverse variabili, i modelli multivariati acquisiscono la struttura sottostante dei dati in modo più accurato e tendono a fornire previsioni più affidabili. Non dovrebbero essere l'unico approccio. L'integrazione di altre tecniche, come l'apprendimento automatico o i metodi bayesiani, e l'aggiornamento regolare del modello con nuovi dati possono aiutare a cogliere l'intero valore dei dati e a migliorare l'accuratezza della previsione.
Ora, analizziamo cosa otterrai se incorpori l'uso di modelli multivariati.
Ottieni una migliore precisione delle previsioni
Dato che i modelli multivariati possono gestire più dati, sono ottimizzati per considerare più variabili, rispetto ai modelli univariati come Arima che in genere considerano solo una variabile predittiva. Includendo più predittori, i modelli multivariati possono controllare le variabili confondenti che possono influenzare la relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti.
Ciò aumenta l'accuratezza e la precisione delle stime ottenute dal modello. Essere più attrezzati per cogliere i cambiamenti nella relazione tra le variabili e il risultato apre la strada a previsioni più accurate e affidabili.
Genera informazioni migliori e utili
Il vantaggio dei modelli multivariati è la loro capacità di gestire più variabili. Disponi dei tuoi dati di vendita, dei dati interni e delle informazioni sul tuo settore specifico e vuoi essere in grado di integrare anche fattori esterni.
Il vantaggio dei modelli multivariati è la loro capacità di gestire più variabili e identificare i principali fattori di mercato significativi. Esaminando più variabili contemporaneamente, i modelli multivariati possono catturare interazioni e relazioni complesse che altrimenti potrebbero passare inosservate dai modelli univariati.
Ecco un altro esempio. Un modello univariato potrebbe suggerire una relazione positiva tra due variabili, ma il punto di forza del modello multivariato sta nel rivelare che questa relazione potrebbe essere vera solo per un determinato sottoinsieme della popolazione o nell'identificare che la relazione è effettivamente negativa quando si prendono in considerazione altre variabili.
Aspettatevi una maggiore robustezza
Perché è importante? I modelli multivariati sono spesso più robusti dei modelli univariati; sono preparati per gestire valori anomali, dati mancanti e qualsiasi altra sfida relativa ai dati. Anche in presenza di dati rumorosi o incompleti. Indicio lo fa con un clic.
Sapevi che i modelli multivariati hanno anche la capacità di gestire i dati mancanti in modo più efficace rispetto ai modelli univariati? Incorporando informazioni provenienti da altre variabili, questi modelli possono utilizzare i dati disponibili in modo più efficiente e fornire stime più accurate.
Detto questo, non vi faremmo alcun favore se non indicassimo il «lavoro necessario» relativo al passaggio dai modelli univariati a quelli multivariati.
Quanti dati hai a portata di mano?
I modelli multivariati richiedono generalmente più dati rispetto ai modelli univariati, non c'è da stupirsi. Ottenere dati per tutte le variabili può anche essere una sfida. Inoltre, i dati potrebbero essere incompleti, incoerenti o non disponibili.
In Indicio, abbiamo una miriade di fornitori di dati supportati nella nostra libreria: ciò significa che se stai cercando dati sulle materie prime o l'IPC in Refinitiv o i dati PPI (Producer Price Index) in FRED, puoi facilmente includere questo dato insieme ad altri dati interni o indicatori leader di mercato nella tua previsione.
Quanto sono validi i tuoi dati?
Affinché i modelli multivariati facciano la loro magia, una qualità dei dati inferiore alla media è un must. Semmai, un ostacolo. L'accuratezza della previsione dipende dalla disponibilità di dati privi di errori, valori anomali e valori mancanti.
In meno di 5 minuti, Indicio elabora automaticamente i dati importati, verificando stagionalità, valori mancanti e valori anomali. Se viene rilevato uno di questi, puoi scegliere di modificare i dati in modo appropriato.
Tempo di calcolo = Molto alto. Quanto tempo hai a disposizione?
Affinché i modelli multivariati facciano la loro magia, una qualità dei dati inferiore alla media è un must. Semmai, un ostacolo. L'accuratezza della previsione dipende dalla disponibilità di dati privi di errori, valori anomali e valori mancanti.
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La creazione di modelli multivariati può richiedere notoriamente molto tempo, rispetto ai modelli univariati. E per una buona ragione. Ci sono alcune ragioni principali per questo. Passiamo al primo fattore:
Complessità del modello
Il tempo necessario per eseguire il modello aumenta con il numero di variabili. Le variabili esatte che potrebbero avere un valore elevato nella previsione finale.
I modelli multivariati sono inoltre tecnicamente più complessi dei modelli univariati.
Inoltre, può essere difficile determinare le relazioni tra le variabili, il che può portare a difficoltà nella selezione del modello, nella stima e nell'interpretazione dei parametri.
Selezione e convalida del modello
La scelta del modello giusto tra un gran numero di modelli multivariati può essere difficile. Richiede esperienza in statistica e conoscenze specifiche di dominio.
La buona notizia è che c'è un modo per aggirare questo problema.
In Indicio, non è solo facile eseguire una grande serie di modelli, indipendentemente dalla complessità computazionale. È veloce. Tu o il data scientist del tuo team potreste persino essere in grado di creare e testare più di 50 modelli in 15 minuti. Scoprite come fare qui.
I modelli multivariati possono essere più difficili da interpretare rispetto ai modelli univariati perché coinvolgono più variabili che interagiscono in modi complessi. Come spiegate i risultati dei vostri modelli a un pubblico non tecnico? Come potete evitare di spiegare ai vostri stakeholder che sono stati proprio i prezzi del petrolio ad avere un impatto sulle vendite? Qual è il modo migliore per ottenere un'elevata spiegabilità?
Se hai sentito parlare dei valori di Shapley, probabilmente hai un'idea di come possa essere un ottimo strumento per confermare i numeri previsti - il perché alla base del risultato previsto, essenzialmente il contributo di ciascuna variabile al valore previsto - in un dato momento.
Utilizzando i valori additivi Shapley integrati in Indicio, puoi articolare e giustificare meglio i numeri previsti ai tuoi stakeholder.
Sebbene i modelli di serie temporali univariate siano stati tradizionalmente il metodo di previsione preferito, basarsi esclusivamente su di essi potrebbe non essere sufficiente per rimanere un passo avanti alla concorrenza, o addirittura essere sufficiente per generare risultati affidabili.
La necessità di incorporare modelli multivariati è forte, nonostante il fatto che i modelli multivariati generalmente richiedono più dati e ottenere dati per tutte le variabili può essere una sfida.
Quando i dati sono a posto (tramite fonti interne o esterne), l'utilizzo di tali modelli si ripaga mille volte.
La domanda da un milione di dollari è: state catturando l'intero valore dei vostri dati e potete permettervi di avere solo soluzioni univariate in un mondo multivariato?
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