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# Einführung
Zeitreihenprognosen sind überall im Geschäft. Unabhängig davon, ob Sie den Umsatz für das nächste Quartal vorhersagen, die Inventarnachfrage schätzen oder Finanzbudgets planen, können genaue Prognosen strategische Entscheidungen treffen oder brechen.
Die klassischen Zeitreihenansätze-wie eine sorgfältige Arima-Tuning-sind jedoch kompliziert und zeitaufwändig.
Dies zeigt ein Dilemma für viele Datenwissenschaftler, Analysten und BI -Fachkräfte: Präzision versus Praktikabilität.
Hier kommt die Denkweise eines faulen Datenwissenschaftlers ins Spiel. Warum Weeks feinabstimmungsmodelle verbringen, wenn moderne Python-Vorhersagebibliotheken und Automl eine angemessene Lösung in weniger als einer Minute bieten können?
In diesem Leitfaden lernen Sie, wie Sie einen automatisierten Prognoseansatz anwenden, der eine schnelle, angemessene Genauigkeit ohne Schuld liefert.
# Was ist Zeitreihenprognose?
Die Zeitreihenprognose bezieht sich auf den Prozess der Vorhersage zukünftiger Werte aus einer Abfolge historischer Daten. Zu den gemeinsamen Anwendungen gehören unter anderem Umsatz, Energiebedarf, Finanzen und Wetter.
Vier Schlüsselkonzepte Drive -Zeitreihen:
- Pattern: Die langfristige Tendenz, die durch Erhöhungen oder Abnahmen über einen längeren Zeitraum dargestellt wird.
- Saisonalität: Muster, die sich innerhalb eines Jahres regelmäßig wiederholen (täglich, wöchentlich, monatlich) und mit dem Kalender verbunden sind.
- Zyklisch: Wiederholende Bewegungen oder Schwingungen, die mehr als ein Jahr dauern, oft angetrieben von makroökonomischen Bedingungen.
- Unregelmäßiges oder Rauschen: Zufällige Schwankungen, die wir nicht erklären können.
Um die Zeitreihen weiter zu verstehen, sehen Sie dies Leitfaden zu Zeitreihen mit Pandas.
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# Der faule Ansatz zur Prognose
Der „faule“ Ansatz ist einfach: Hören Sie auf, das Rad neu zu erfinden. Verlassen Sie sich stattdessen auf Automatisierung und vorgefertigte Modelle, um Zeit zu sparen.
Dieser Ansatz priorisiert Geschwindigkeit und Praktikabilität gegenüber der perfekten Feinabstimmung. Betrachten Sie es wie die Verwendung von Google Maps: Sie kommen am Ziel an, ohne sich Sorgen darüber zu machen, wie das System jede Straße und Verkehrsbedingung berechnet.
# Wesentliche Werkzeuge für die faule Vorhersage
Nachdem wir festgestellt haben, wie der faule Ansatz aussieht, lassen Sie ihn in die Praxis umsetzen. Anstatt Modelle von Grund auf zu entwickeln, können Sie intestine getestete Python-Bibliotheken und Automl-Frameworks nutzen, die den größten Teil der Arbeit für Sie erledigen.
Einige Bibliotheken wie Prophet Und Auto Arimaeignen sich hervorragend für Plug-and-Play-Vorhersagen mit sehr wenig Abstimmung, während andere mögen SKTime Und DartsStellen Sie ein Ökosystem mit großer Vielseitigkeit zur Verfügung, bei der Sie alles von klassischer Statistiken bis hin zu Deep Studying tun können.
Lassen Sie uns sie aufschlüsseln:
// Fb Prophet
Prophet ist eine Plug-and-Play-Bibliothek, die von Fb (META) erstellt wurde und besonders intestine darin ist, Developments und Saisonalität in den Geschäftsdaten zu erfassen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Prognosen erstellen, die Unsicherheitsintervalle enthalten, ohne dass eine starke Parameterabstimmung erforderlich ist.
Hier ist ein Beispielcode -Snippet:
from prophet import Prophet
import pandas as pd
# Load information (columns: ds = date, y = worth)
df = pd.read_csv("gross sales.csv", parse_dates=("ds"))
# Match a easy Prophet mannequin
mannequin = Prophet()
mannequin.match(df)
# Make future predictions
future = mannequin.make_future_dataframe(durations=30)
forecast = mannequin.predict(future)
# Plot forecast
mannequin.plot(forecast)// Auto Arima (pmdarima)
ARIMA-Modelle sind ein traditioneller Ansatz für Zeitreihenvorhersagen. jedoch ihre Parameter einstellen (pAnwesend dAnwesend q) braucht Zeit. Auto Arima in der PMDarima -Bibliothek automatisiert diese Auswahl, sodass Sie eine zuverlässige Basisprognose ohne Vermutung erhalten können.
Hier ist ein Code zum Einstieg:
import pmdarima as pm
import pandas as pd
# Load time collection (single column with values)
df = pd.read_csv("gross sales.csv")
y = df("y")
# Match Auto ARIMA (month-to-month seasonality instance)
mannequin = pm.auto_arima(y, seasonal=True, m=12)
# Forecast subsequent 30 steps
forecast = mannequin.predict(n_periods=30)
print(forecast)// SKTime und Darts
Wenn Sie über klassische Methoden hinausgehen möchten, bieten Bibliotheken wie SKTime und Darts Ihnen einen Spielplatz, um Dutzende von Modellen zu testen: von einfachen Arima bis hin zu erweiterten Deep -Studying -Prognostern.
Sie sind großartig, um mit maschinellem Lernen für Zeitreihen zu experimentieren, ohne alles von Grund auf neu zu codieren.
Hier ist ein einfaches Code -Beispiel, um loszulegen:
from darts.datasets import AirPassengersDataset
from darts.fashions import ExponentialSmoothing
# Load instance dataset
collection = AirPassengersDataset().load()
# Match a easy mannequin
mannequin = ExponentialSmoothing()
mannequin.match(collection)
# Forecast 12 future values
forecast = mannequin.predict(12)
collection.plot(label="precise")
forecast.plot(label="forecast")// Automl -Plattformen (H2O, Autogluon, Azure Automl)
In einer Enterprise -Umgebung gibt es Momente, in denen Sie nur Prognosen möchten, ohne so viel Automatisierung wie möglich zu produzieren.
Automl -Plattformen mögen H2O AutomlAnwesend Autogluonoder Azure Automl Kann Rohzeitreihendaten aufnehmen, mehrere Modelle testen und das bestmögliche Modell liefern.
Hier ist ein kurzes Beispiel mit Autogluon:
from autogluon.timeseries import TimeSeriesPredictor
import pandas as pd
# Load dataset (should embody columns: item_id, timestamp, goal)
train_data = pd.read_csv("sales_multiseries.csv")
# Match AutoGluon Time Collection Predictor
predictor = TimeSeriesPredictor(
prediction_length=12,
path="autogluon_forecasts"
).match(train_data)
# Generate forecasts for a similar collection
forecasts = predictor.predict(train_data)
print(forecasts)# Wenn „faul“ nicht genug ist
Die automatisierte Prognose funktioniert die meiste Zeit sehr intestine. Sie sollten jedoch immer berücksichtigen:
- Domänenkomplexität: Wenn Sie Werbeaktionen, Feiertage oder Preisänderungen haben, benötigen Sie möglicherweise benutzerdefinierte Funktionen.
- Ungewöhnliche Umstände: Pandemien, Lieferkettenschocks und andere seltene Ereignisse.
- Missionskritische Genauigkeit: Für hochrangige Szenarien (Finanzen, Gesundheitswesen usw.) möchten Sie anspruchsvoll sein.
„Faul“ bedeutet nicht nachlässig. Überprüfen Sie Ihre Vorhersagen immer, bevor Sie sie in Geschäftsentscheidungen verwenden.
# Finest Practices für faule Vorhersagen
Selbst wenn Sie den faulen Weg nach draußen nehmen, folgen Sie folgenden Tipps:
- Visualisieren Sie immer Prognosen und Konfidenzintervalle.
- Vergleichen Sie mit einfachen Baselines (letzter Wert, gleitender Durchschnitt).
- Automatisieren Sie die Wiederherstellung mit Pipelines (Luftstrom, Präfekt).
- Speichern Sie Modelle und Berichte, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
# Einpacken
Die Zeitreihenvorhersage muss nicht beängstigend oder erschöpfend sein.
Sie können genaue, interpretierbare Prognosen in Minuten mit Python -Prognose -Bibliotheken wie Prophet oder Auto Arima sowie Automl -Frameworks erhalten.
Denken Sie additionally daran: Ein „fauler“ Datenwissenschaftler zu sein, bedeutet nicht, dass Sie nachlässig sind. Es bedeutet, dass Sie effizient sind.
Josep Ferrer ist ein Analyseingenieur aus Barcelona. Er absolvierte das Physik -Engineering und arbeitet derzeit im Bereich Knowledge Science, der für die menschliche Mobilität angewendet wurde. Er ist ein Teilzeit-Inhaltsersteller, der sich auf Datenwissenschaft und -technologie konzentriert. Josep schreibt über alle Dinge KI und deckt die Anwendung der laufenden Explosion vor Ort ab.