Widzieliśmy, że analitycy często stosują modele szeregów czasowych podczas prognozowania. Teoretycznie nie ma nic złego, aby to kontynuować, ale czasami, czy masz wrażenie, że możesz nie czerpać maksymalnego wykorzystania swoich prognoz, polegając wyłącznie na tych jednowymiarowych modelach?
Chociaż modele szeregów czasowych, takie jak Arima, tradycyjnie były metodą prognozowania, obecnie powszechnie uznaje się, że poleganie wyłącznie na tym podejściu jest niewystarczające, aby wyprzedzić konkurencję.
Mówiąc najprościej, poleganie na starej metodzie gotowości Arima po prostu już jej nie ogranicza.
Jednowymiarowe modele szeregów czasowych - tradycyjnie zakładają, że podstawowe właściwości statystyczne danych pozostają stałe w czasie. To nie odzwierciedla rzeczywistości.
Liczne studia przypadków wykazały, że firmy, które wdrożyły bardziej kompleksową strategię prognozowania, odnotowały znaczne korzyści.
Na przykład firma detaliczna, która korzystała zarówno z oprogramowania Arima, jak i automatycznego prognozowania, była w stanie dokładnie przewidzieć popyt na produkty sezonowe i odpowiednio zapasy zapasów. Doprowadziło to do znacznego wzrostu sprzedaży i satysfakcji klientów, ponieważ klienci mogli kupować pożądane produkty bez frustracji z powodu braku zapasów.
Oto kolejny przypadek. Firma produkcyjna borykała się z prognozowaniem ze względu na złożoność linii produktów. Włączając do swojej strategii oprogramowanie do automatycznego prognozowania, byli w stanie uwzględnić znaczącą liczbę zmiennych, a nawet zastosować hierarchiczne prognozowanie w celu dostosowania wyników prognozowania, i osiągać znacznie dokładniejsze wyniki.
Pozwoliło im to zoptymalizować procesy produkcyjne i poprawić wyniki finansowe.
„Modele szeregów czasowych mogą nie być w stanie dokładnie uchwycić takiej dynamiki, prowadzące do niedokładnych prognoz.
Oznacza to, że możesz przegapić uchwycenie krótkoterminowych wahań lub trendów, a nawet zmiany w relacjach między różnymi zmiennymi, które mogą mieć wpływ na twoją prognozę”.
Niemożność uchwycenia dynamiki świata rzeczywistego
Sporo danych szeregów czasowych wykazuje niestacjonarność, taką jak trendy, wzorce sezonowe lub nagłe zmiany średniej lub wariancji. Modele ARIMA mogą nie być w stanie dokładnie uchwycić takiej dynamiki, co prowadzi do niedokładnych prognoz. Oznacza to, że możesz przegapić uchwycenie krótkoterminowych wahań lub trendów, a nawet zmian w relacjach między różnymi zmiennymi, które mogą mieć wpływ na Twoją prognozę.
Uwzględnia tylko historyczne wartości pojedynczej zmiennej.
Żyjemy w złożonym, dynamicznym środowisku. Biorąc pod uwagę, że na dane mogą wpływać wiele zmiennych lub zewnętrznych czynników makroekonomicznych - jak istotne jest uwzględnienie tylko samodzielnej wartości historycznej zmiennej?
Jest to jedno z ograniczeń polegających na prognozowaniu tylko od modeli jednowymiarowych. Brak uwzględnienia wielu zmiennych może oznaczać generowanie niekompletnych lub stronniczych prognoz, ponieważ masz tylko niepełny obraz tego, jakie są odpowiednie czynniki rynkowe i co to oznacza dla twojej prognozy.
Jest to dobry powód, aby rozważyć rozszerzenie zakresu modelu. Jeśli miałbyś pójść o krok dalej i wprowadzić modele wielowymiarowe do równania, może to potencjalnie zmienić wyniki prognozowania.
Analizując współzależności między różnymi zmiennymi, modele wielowymiarowe dokładniej rejestrują podstawową strukturę danych i mają tendencję do dostarczania bardziej wiarygodnych prognoz. Nie powinny być jedynym podejściem. Włączenie innych technik, takich jak uczenie maszynowe lub metody bayesowskie, oraz regularne aktualizowanie modelu o nowe dane może pomóc w uchwyceniu pełnej wartości danych i poprawie dokładności prognozy.
Teraz zanurzmy się w to, co otrzymasz, jeśli uwzględnisz użycie modeli wielowymiarowych.
Uzyskaj lepszą dokładność prognozy
Biorąc pod uwagę, że modele wielowymiarowe mogą obsługiwać więcej danych, są zoptymalizowane pod kątem uwzględnienia wielu zmiennych, w porównaniu z modelami jednozmiennymi, takimi jak Arima, które zazwyczaj uwzględniają tylko jedną zmienną predykcyjną. Uwzględniając wiele predyktorów, modele wielowymiarowe mogą kontrolować zmienne mylące, które mogą wpływać na związek między zmiennymi niezależnymi i zależnymi.
Zwiększa to dokładność i precyzję oszacowań uzyskanych z modelu. Bardziej przygotowane do uchwycenia zmian w zależności między zmiennymi a wynikiem toruje drogę do dokładniejszych i solidniejszych prognoz.
Generuj lepsze, użyteczne spostrzeżenia
Zaletą modeli wielowymiarowych jest ich zdolność do obsługi wielu zmiennych. Masz dane sprzedażowe, dane wewnętrzne i informacje dotyczące konkretnej branży, a także chcesz mieć możliwość wplecienia czynników zewnętrznych.
Zaletą modeli wielowymiarowych jest ich zdolność do obsługi wielu zmiennych i identyfikacji znaczących kluczowych czynników rynkowych. Badając jednocześnie wiele zmiennych, modele wielowymiarowe mogą uchwycić złożone interakcje i relacje, które w przeciwnym razie mogłyby zostać pominięte przez modele jednowymienne.
Oto kolejny przykład. Model jednozmienny może sugerować dodatnią zależność między dwiema zmiennymi, ale siła modelu wielowymiarowego polega na ujawnieniu, że ta zależność może być prawdziwa tylko dla pewnego podzbioru populacji, lub zidentyfikowaniu, że związek jest faktycznie ujemny, gdy brane są pod uwagę inne zmienne.
Spodziewaj się poprawy wytrzymałości
Dlaczego jest to ważne? Modele wielowymiarowe są często bardziej wytrzymałe niż modele jednowymienne; są przygotowane do obsługi wartości odstających, brakujących danych i wszelkich innych wyzwań związanych z danymi. Nawet w obecności hałaśliwych lub niekompletnych danych. Indicio robi to jednym kliknięciem.
Czy wiesz, że modele wielowymiarowe mogą również skuteczniej obsługiwać brakujące dane niż modele jednowymienne? Włączając informacje z innych zmiennych, modele te mogą efektywniej wykorzystywać dostępne dane i dostarczać dokładniejszych szacunków.
To powiedziawszy, nie wyświadczylibyśmy ci żadnych przysług, gdybyśmy nie wskazali na „niezbędną pracę” wokół przejścia z modeli jednozmiennych na wielowymiarowe.
Ile danych masz pod ręką?
Modele wielowymiarowe na ogół wymagają więcej danych niż modele jednowymienne, nic dziwnego. Uzyskanie danych dla wszystkich zmiennych może być również wyzwaniem. W związku z tym dane mogą być niekompletne, niespójne lub niedostępne.
W Indicio mamy w naszej bibliotece mnóstwo obsługiwanych dostawców danych - oznacza to, że jeśli szukasz danych o towarach lub CPI w Refinitiv lub danych wskaźników cen producentów (PPI) w FRED, możesz łatwo uwzględnić ten punkt danych obok innych danych wewnętrznych lub wiodących na rynku wskaźników w swojej prognozie.
Jak dobre są twoje dane?
Aby modele wielowymiarowe działały na swoją magię, jakość danych poniżej par to brak. Jeśli cokolwiek, to przeszkoda. Dokładność prognozy zależy od posiadania danych wolnych od błędów, wartości odstających i brakujących wartości.
W mniej niż 5 minut Indicio automatycznie przetwarza importowane dane, testując pod kątem sezonowości, brakujących wartości i wartości odstających. Jeśli którykolwiek z nich zostanie wykryty, możesz odpowiednio dostosować dane.
Czas obliczenia = bardzo wysoki. Ile masz czasu?
Aby modele wielowymiarowe działały na swoją magię, jakość danych poniżej par to brak. Jeśli cokolwiek, to przeszkoda. Dokładność prognozy zależy od posiadania danych wolnych od błędów, wartości odstających i brakujących wartości.
W mniej niż 5 minut Indicio automatycznie przetwarza importowane dane, testując pod kątem sezonowości, brakujących wartości i wartości odstających. Jeśli którykolwiek z nich zostanie wykryty, możesz odpowiednio dostosować dane.
Tworzenie modeli wielowymiarowych może być bardzo czasochłonne w porównaniu z modelami jednowymiarowymi. I nie bez powodu. Jest ku temu kilka kluczowych powodów. Przejdźmy do pierwszego czynnika:
Złożoność modelu
Czas potrzebny do uruchomienia modelu wzrasta wraz z liczbą zmiennych. Dokładne zmienne, które mogą mieć wysoki wkład w twoją ostateczną prognozę.
Modele wielowymiarowe są również technicznie bardziej złożone niż modele jednowymienne.
Ponadto określenie relacji między zmiennymi może być trudne, co może prowadzić do trudności w wyborze modelu, szacowaniu parametrów i interpretacji.
Wybór i walidacja modelu
Wybór odpowiedniego modelu spośród wielu modeli wielowymiarowych może być wyzwaniem. Wymaga specjalistycznej wiedzy w zakresie statystyki i wiedzy specyficznej dla danej dziedziny.
Dobra wiadomość jest taka, że jest sposób na obejście tego.
W Indicio nie tylko łatwo jest uruchomić duży zestaw modeli - niezależnie od złożoności obliczeniowej. Jest szybki. Ty lub analityk danych w twoim zespole możesz nawet zbudować i przetestować ponad 50 modeli w 15 minut. Dowiedz się, jak to zrobić tutaj.
Modele wielowymiarowe mogą być trudniejsze do interpretacji niż modele jednowymienne, ponieważ obejmują wiele zmiennych, które oddziałują w złożony sposób. Jak wyjaśniasz wyniki swoich modeli odbiorcom nietechnicznym? Jak się poruszać wyjaśniając swoim interesariuszom, że to właśnie ceny ropy miały wpływ na sprzedaż? Jaki jest najlepszy sposób na osiągnięcie wysokiej wytłumaczalności?
Jeśli słyszałeś o wartościach Shapleya, prawdopodobnie masz pojęcie, w jaki sposób może to być świetnym narzędziem do uzasadnienia prognozowanych liczb - dlaczego stoi za prognozowanym wynikiem, zasadniczo wkładem każdej zmiennej w przewidywaną wartość - w danym momencie.
Dzięki zastosowaniu zintegrowanych wartości dodatków Shapley w Indicio, możesz lepiej sformułować i uzasadnić swoje przewidywane liczby swoim interesariuszom.
Chociaż jednowymienne modele szeregów czasowych były tradycyjnie metodą prognozowania, poleganie wyłącznie na nich może nie wystarczyć, aby wyprzedzić konkurencję, a nawet wystarczyć w generowaniu wyników, którym można zaufać.
Argument dotyczący włączenia modeli wielowymiarowych jest mocny, pomimo faktu, że modele wielowymiarowe na ogół wymagają więcej danych, a uzyskanie danych dla wszystkich zmiennych może być wyzwaniem.
Kiedy masz dane na miejscu (za pośrednictwem źródeł wewnętrznych lub zewnętrznych), posiadanie tych modeli opłaca się tysiąckrotnie.
Pytanie warte milion dolarów brzmi: Czy przechwytujesz pełną wartość swoich danych i czy możesz sobie pozwolić na posiadanie rozwiązań jednowymiarowych tylko w wielowymiarowym świecie?
Poznaj łatwość i dokładność automatycznej platformy prognozowania Indicio z pierwszej ręki. Kliknij, aby rozpocząć wirtualną wersję demonstracyjną już dziś i dowiedzieć się, w jaki sposób nasze najnowocześniejsze narzędzia mogą usprawnić proces podejmowania decyzji.
Zapewniamy oprogramowanie do automatycznego prognozowania, które łączy najnowocześniejsze metody akademickie z wiodącymi wskaźnikami specyficznymi dla rynku. Dzięki temu Twoja organizacja osiąga najwyższy poziom dokładności prognozowania.
© 2025 Indicio Technologies Wszelkie prawa zastrzeżone
