Преобразование данных к скользящему окну

Когда требуется прогнозировать временной ряд, тем более, если налицо его периодичность (сезонность), то лучшего результата можно добиться, учитывая значения факторов не только в данный момент времени, но и, например, за аналогичный период прошлого года. Такую возможность можно получить после трансформации данных к скользящему окну. То есть, например, при сезонности продаж с периодом 12 месяцев, для прогнозирования количества продаж на месяц вперед можно в качестве входного фактора указать не только значение количества продаж за предыдущий месяц, но и за 12 месяцев назад.

Обработка создает новые столбцы путем сдвига данных исходного столбца вниз и вверх (глубина погружения и горизонт прогноза).

У аналитика имеются данные о месячном количестве проданного товара за несколько лет. Ему необходимо, основываясь на этих данных, сказать, какое количество товара будет продано через неделю и через две.

Запустим Мастер обработки, выберем в качестве обработчика скользящее окно и перейдем на следующий шаг.

Можно использовать обработчик "Автокорреляция" и убедиться в наличии годовой сезонности. В связи с этим строить прогноз на месяц вперед можно, основываясь на данных за 1, 2, 11 и 12 месяцев назад. Поэтому необходимо, назначив поле "Количество" используемым, выбрать глубину погружения 12. Тогда данные трансформируются к скользящему окну так, что аналитику будут доступны все требуемые факторы для построения прогноза.

Рисунок 3.13 – Настройка параметров преобразования к скользящему окну

Просмотреть полученные данные можно в виде таблицы.

Рисунок 3.14 – Данные, подготовленные для регрессионного анализа

Как видно, теперь в качестве входных факторов можно использовать "Количество-12", "Количество-11" - данные по количеству 12 и 11 месяцев назад (относительно прогнозируемого месяца) и остальные необходимые факторы. В качестве результата прогноза будет указан столбец "Количество".