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时间序列预测占据着非常重要的地位，如果我们将其应用于公司的话也是如此。在本文中，我们将告诉您它们的含义以及为什么您对在业务中实施它们感兴趣。

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数据科学 - 通过机器学习进行时间序列预测



什么是时间序列预测？
要理解这个概念，首先要了解我们谈论时间序列时的含义。时间序列（也称为时间序列）是按固定时间间隔测量并按时间顺序排列的一组数据。事实上，这种时间顺序正是它们与其他类型数据的区别所在。从这个意义上说，数据可以是每小时、每天、每月或每年。因此，应用于时间序列的预测或预测将是预测重复季节性模式的一种方法。

时间序列的特殊之处有两个方面：

它们的季节性：它们通常在特定时间段内具有某种增长或下降的趋势。让我们想象一下一家泳装店，其夏季三个月的销量比一年中的其他时间要多得多。
它们对时间的依赖性：它们与线性回归完全相反，线性回归是独立的。
时间序列可以是单变量也可以是多变量，通常用时间序列表示的一些例子是：

公司的月销售额或日销售额。
每六个月收获一次的产量（以公斤为单位）。
公司股票每分钟的价值。
酒店每天入住的房间数量。
预测产品的需求。例如，麦当劳开发了一种产品推荐系统，该系统考虑了每个餐厅每小时和每天的需求和生成能力。
时间序列特别用于零售行业和电子商务。



为什么时间序列预测很重要？
时间序列预测最有趣的应用之一，也是公司最常使用的，是通过需求预测来预测市场需求。如果我们有足够的数据，例如商店的客流量或销售数量，就可以做出非常有力的预测。

尽管这些季节性模式可能是由一年中的季节、时间或假期（例如圣诞节、情人节或黑色星期五）引起的，但预测和时间序列可以帮助我们了解城市或实体店最繁忙的时间是否存在模式。预测未来几个月的新订阅量。

简而言之，时间序列预测对于规划未来的行动和基于数据做出可靠的决策非常有用。实施它的公司可以预测市场需求并确保为客户提供他们真正想要的东西。

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预测数据从哪里来？
为了受益于数据科学及其预测的力量，您的业务数字化至关重要。与传统企业不同，电子商务企业的优势在于可以生成大量有关客户及其购买过程的数据和信息。这意味着他们不仅可以获得有关销售的信息，还可以获得有关网站访问频率、销售随时间的变化以及用户浏览网站的方式等方面的信息。

所有这些信息以及预测，将让您了解您的销售额如何随日期、季节和年份波动，并预测您公司的发展，甚至能够预测您需要的库存，以免超出或超出功亏一篑。



时间序列预测算法
时间序列预测算法有很多，但总的来说可以分为两类：

统计模型：绝大多数假设数据之间的关系是线性的，但不是全部。
神经网络模型：它们是最适合和最广泛用于时间序列预测的模型。