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大数据预测方法之时间序列分析

作者:张老师 浏览次数: 2020-08-31 17:16
大数据的价值之一,就是基于数据分析可以实现预测,预测未来某件事情发生的概率,从而提早做出准备,确保企业在下一阶段当中减少损失增加获益。在大数据预测的方法当中,时间序列分析无疑是非常重要的一种,今天我们来具体说一说。

大数据实现预测,主要是基于每一种非常规的变化事前一定有征兆,每一件事情都有迹可循,如果找到了征兆与变化之间的规律,就可以进行预测。预测的前提要承认不确定性的存在。大数据预测无法确定某件事情必然会发生,它更多是给出一个概率。

大数据预测方法

大数据预测精度取决于多重因素,在不同领域预测的不确定性大有不同。比如说在电商领域,
有用户行为预测、销量预测、物流仓库选址、配送路线规划等,帮助企业实现更优化的决策方案。

时间序列分析定义:

一种动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

时间序列分析主要方法:

移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型等。

时间序列预测法的应用:

系统描述:根据对系统进行观测得到的时间序列数据,用曲线拟合方法对系统进行客观的描述;

系统分析:当观测值取自两个以上变量时,可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化,从而深入了解给定时间序列产生的机理;

预测未来:一般用ARMA模型拟合时间序列,预测该时间序列未来值;

决策和控制:根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上,即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。

关于大数据预测方法,时间序列分析,以上就为大家做了一个简单的介绍了。在大数据预测当中,时间序列分析应用很多,掌握主要的时间序列分析方法,还是非常有用的。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发、大数据分析培训,本月正在招生中,课程大纲及试学视频,可联系客服领取!
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