Вопрос или проблема
Я новичок в таких панельных данных, где у меня есть несколько наблюдений для одного и того же идентификатора в разные кварталы, и я не уверен, какой машинный алгоритм обучения я могу применить.
У меня есть данные с Q1-18 по Q4-2020
У меня 2,000,000 строк и 200,000 уникальных идентификаторов и 20 столбцов
Для каждого идентификатора у меня есть только 6-8 значений за прошлые кварталы, максимальный квартал для каждого идентификатора составляет 8 кварталов, а для некоторых идентификаторов у меня есть всего 6 кварталов, где некоторые квартальные значения недоступны для этого идентификатора
Ниже приведена основная идея того, как выглядит мой набор данных
Квартал – соответствующий бизнес-квартал для этого года
Цель – это объем продаж в отношении
Я пытаюсь предсказать – столбец цели для квартала 2021 Q1
У меня есть 8-10 различных числовых столбцов, а также категории: штат, квартал и идентификатор
Я был бы признателен, если бы кто-то мог подсказать мне, какой тип моделирования можно выполнить
Ваши данные являются хорошим кандидатом для модели с смешанными эффектами.
У вас есть два потенциальных случайных эффекта, которые, похоже, пересекаются: я вижу идентификатор как один, а штат как другой, так как кажется, что любой идентификатор может принадлежать любому штату.
По сути, вы можете использовать тот факт, что некоторые штаты и некоторые идентификаторы будут иметь меньше данных, чем другие (и вообще, некоторые штаты и идентификаторы будут варьироваться больше, чем другие). Штаты и идентификаторы, exhibiting таких характеристик, будут иметь свои предсказания усилены другими штатами и идентификаторами (называемое частичным пуллингом). Вам также нужно использовать время как переменную (возможно, преобразовать квартал в 2019.25, 2019.5 и т.д. или использовать две временные переменные: год и квартал), потому что вы хотите предсказать следующий период.
Я думаю, что обобщенные линейные модели смешанных эффектов могут масштабироваться до 2 миллионов наблюдений. Существует также методы машинного обучения, которые допускают смешанные эффекты: случайные леса с смешанными эффектами (MixRF), градиентный бустинг с смешанными эффектами (GPBoost/mboost), и, конечно, вы также можете использовать полный Байесовский подход (хотя вам, вероятно, придется использовать метод аппроксимации, так как ваши данные велики). Модели машинного обучения могут лучше масштабироваться.
Ответ или решение
Выбор модели для панельных данных: рекомендации по прогнозированию объема продаж
При работе с панельными данными, где уникальный идентификатор (ID) имеет от 6 до 8 записей и в общей сложности имеется 2,000,000 записей, перед вами стоит задача прогнозирования целевой переменной — объема продаж — на первый квартал 2021 года. Давайте рассмотрим наиболее эффективные подходы к моделированию на основании представленных данных.
1. Понимание структуры данных
Ваша задача состоит в предсказании целевой переменной на основе исторических данных, собранных с Q1 2018 по Q4 2020. В данной задаче у вас есть:
- 200,000 уникальных ID
- 20 характеристик (переменных), включая категории, такие как "Штат" и "Квартал"
- Целевая переменная — объем продаж в соотношении
Каждый уникальный ID имеет только 6-8 квартальных записей, что создает определенные ограничения, но также предоставляет возможность анализа зависимостей во времени и по группам.
2. Выбор модели
a. Смешанные эффекты
Одним из наиболее подходящих методов является использование моделей смешанных эффектов. Это связано с тем, что:
- У вас есть изменчивость как по уникальным ID, так и по штатам, что позволяет использовать случайные эффекты.
- Данные о sales могут варьироваться как между ID, так и между штатами, что предоставляет возможность частичного объединения (partial pooling) для улучшения предсказаний.
Используйте обобщенную линейную модель смешанных эффектов (GLMM), где можно учитывать случайные эффекты для ID и штатов, а также фиксированные эффекты для других переменных. Это позволит учесть как постоянные, так и временные изменения.
b. Машинное обучение
Другим вариантом могут быть методы машинного обучения, которые способны работать с панельными данными. Рассмотрите:
- Случайные леса с смешанными эффектами (Mixed Effects Random Forest)
- Градиентный бустинг с смешанными эффектами (например, GPBoost или mboost)
Эти подходы способны обрабатывать большое количество данных и позволяют использовать категориальные переменные в качестве входных данных.
3. Преобразование временных переменных
Не забудьте преобразовать кварталы в числовые значения, что обеспечит более точное представление времени:
- Преобразуйте кварталы в формате, например, 2019.25, 2019.5 и т.д.
- Это поможет отобразить временные зависимости и использовать их в моделях.
4. Тактические рекомендации
- Обработка пропусков: Убедитесь, что в данных обработаны недостающие значения, так как они могут негативно повлиять на модели.
- Кросс-валидация: Применяйте кросс-валидацию для оценки качества модели и предотвращения переобучения.
- Гиперпараметры: Проведите настройку гиперпараметров для оптимизации производительности моделей.
5. В заключение
На основании вышеизложенного, рекомендуется воспользоваться обобщенной линейной моделью смешанных эффектов или методами машинного обучения с учетом смешанных эффектов. Эти подходы позволят вам учесть множество факторов и улучшить точность прогноза объема продаж на основе панельных данных.
Не забывайте, что каждое решение должно быть основано на тщательном анализе данных и тестировании различных моделей. Это обеспечит оптимальные результаты в рамках вашей задачи.