Описание
Временные ряды являются одним из самых базовых и универсальных математических инструментов, используемых в бизнесе для поддержки статистических моделей и состоят из серии точек данных, связанных с определенным моментом времени. Временные ряды часто используются для моделирования развития продаж компании, цен на продукты и сроков поставки на годовой, месячной, ежедневной или даже почасовой основе.
В терминологии прогнозирования временных рядов существует первичный уровень, называемый базовым уровнем, долгосрочная эволюция, называемая трендом, циклические или периодические вариации, называемые сезонностью, и другие случайные вариации, которые мы называем шумом. Это позволяет различать вариации данных, связанные с регулярными циклами, от основного убывающего или возрастающего тренда.
Однако, поскольку временные ряды являются очень упрощенным изображением реальности, часто возникают неправильные интерпретации данных. Например, календарный месяц является относительно произвольным способом разделения времени, и нельзя думать, что наши месяцы однородны с бизнес-точки зрения. Неравное количество дней и выходных в месяце может объяснить то, что на первый взгляд может показаться несоответствием в данных.
Знание того, как собираются данные, и осознание ограничений прогнозирования временных рядов является важным при выборе правильного метода прогнозирования.
