- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Как работать с очень маленькими наборами данных в прогнозировании временных рядов?
- 1. Применение модели Prophet
- Как использовать Prophet с небольшими данными:
- 2. Применение альтернативных подходов
- a. Простые статистические методы
- b. Использование экспертных оценок
- 3. Рассмотрение структуры данных
- 4. Создание новых источников данных
- Вывод
Вопрос или проблема
У меня есть набор данных о расходах, по которому мне нужно прогнозировать на 5 лет вперед с очень ограниченными данными (только 10 данных за 5 лет). Мне нужно предсказать каждый период в году, где январь-июнь (первый срок) и июль-декабрь (второй срок). Я планирую использовать Prophet, но если количество данных меньше или равно 10, подходит ли эта модель для использования? Или у вас есть другие предложения?
Подходит ли этот тип данных для прогнозирования временных рядов?
Заранее спасибо за помощь.
Ответ или решение
Как работать с очень маленькими наборами данных в прогнозировании временных рядов?
Проблема нехватки данных для прогнозирования временных рядов является распространенной задачей для аналитиков и специалистов в области ИТ. Вы упомянули, что у вас есть всего 10 наблюдений за пять лет для прогнозирования на предстоящие 5 лет с учетом периодов полугодия, что влечет за собой серьезные ограничения. Ниже приведены рекомендации и стратегии, которые могут помочь вам в этой ситуации.
1. Применение модели Prophet
Prophet — это сильный инструмент для прогнозирования временных рядов, разработанный Facebook, который демонстрирует хорошие результаты даже при наличии неполных данных. Однако его эффективность в вашем случае ограничена, поскольку он требует достаточного объема данных для выявления тенденций и сезонных паттернов.
Как использовать Prophet с небольшими данными:
- Настройка параметров: Изучите возможность настройки параметров модели, таких как сезонность и изменчивость. Возможно, потребуется установить более короткие циклы сезонности для более четкой интерпретации.
- Дополнительные регрессоры: Если у вас есть внешние независимые переменные, которые могут повлиять на ваши расходы, вы можете добавить их в модель.
- Кросс-валидация: Попробуйте использовать кросс-валидацию, чтобы оценить точность модели на имеющихся данных. Это поможет вам понять, насколько эффективно работает модель.
Тем не менее, следите за тем, чтобы не полагаться исключительно на Prophet, так как это может привести к неадекватным прогнозам из-за ограниченного объема данных.
2. Применение альтернативных подходов
a. Простые статистические методы
-
Скользящее среднее: Рассмотрите возможность использования метода скользящего среднего для сглаживания данных и выявления тенденций. Это может дать вам представление о направлении изменений, даже если у вас всего несколько точек.
-
Экспоненциальное сглаживание: Это метод хорошо работает с небольшими наборами данных, так как он придает больший вес последним наблюдениям, позволяя вам делать предсказания на основе последних трендов.
b. Использование экспертных оценок
Когда объем данных крайне мал, полезно также привлечь экспертное мнение. Попросите специалистов в области финансов или управления, которые могут предоставить свои оценки и предположения о будущих расходах. Это может подкрепить ваши прогнозы and придаст больше уверенности.
3. Рассмотрение структуры данных
Убедитесь, что структура ваших данных позволяет проводить анализ. Например, важно, чтобы ваш набор данных был непрерывным и стабильным. Также учитывайте влияние сезонных факторов — наличие или отсутствие таких факторов может значительно изменить подход к прогнозированию.
4. Создание новых источников данных
Если возможно, попробуйте расширить набор данных. Возможно, вы сможете получить информацию от схожих компаний или отраслей, что может помочь в создании прогнозов. Альтернативно, исследуйте открытые данные или базы данных в своей области.
Вывод
Предсказания на основе небольших наборов данных — это сложная задача, которая требует вдумчивого подхода. Хотя Prophet может быть использован, его возможности будут ограничены из-за недостатка данных. Совмещение различных методов, а также привлечение экспертного мнения и использование вспомогательных статистических методов может повысить качество ваших прогнозов. Экспериментируйте с подходами и настраивайте модели, чтобы найти наиболее подходящее решение для ваших потребностей.
При отсутствии достоверных данных важно сохранять гибкость в подходах и не бояться использовать экспертные оценки, чтобы улучшить точность ваших прогнозов.