以前のデータセットに基づいて将来の値を予測する親愛なるみんな、
2015 年の売上を販売日ごとに示すデータテーブルがあります。
Cumulative Summary 列を追加すると、2015 年の最終的な「総収益」が得られます。
このデータに応じて (より健全な予測に役立つ場合は、2012、2013、2014 についても同じデータを使用します)、「2016 年の売上」列に毎日入力して、2016 年の総売上をどのように予測しますか?
メッセージ編集者: Sait Copuroglu
2 番目のデータ テーブル「将来の値の予測、年、週」を追加しました。
Re: 以前のデータセットに応じた将来の終了値の予測<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />親愛なるケビン！
私は幸運よりもむしろ幸運を望みます。私の仕事をあなたと共有するつもりはありません...私はあなたのために仕事をするのではなく、あなたと相談することであなたを助けようとします。 もっと幸せです。 データを怠惰にするよう要求したのではなく、私が自分で理解しようとしてできるだけ時間を割くように要求しました。
ゼロは欠けてないよ！エジプトの会計士は紀元前 1740 年にゼロの記号を使用していました。ファイル内の欠落データの代わりに先史を使用することで、先史を尊重する必要があります。 はい、本当です。統計的には欠落しており、経済的にはゼロです。
しかし、2014 年のデータのグラフは単調増加を示しており、収益データ内の多数のゼロ (かつては欠落していた) とは一致しません。なので、この新しい情報にはさらに混乱していると思います。 実際には、欠落している収益データを表示しないデータ テーブルを作成することもできますが、売上の日付は毎年異なるため、すべてを網羅するカレンダー日付列を作成できると考えました。 このような状況では、「今年の週」の時間変数を作成する方がはるかに優れていると思います。
グラフ上の関数の形状はすべて前年比で同様に見えるため、毎日の関数の平均を使用するだけでより良い結果が得られる可能性があります。それは確かに私のアプローチよりも節約的であり、より正確である可能性さえあります。覚えておいてください、あなたが私たちに与えてくれたのはわずか 2 年間だけでした... 2016 年のトルコのレジャーと観光は 2012 年よりも 2015 年になる可能性が高いと予測されているため、指数平滑法または加重平均が最適だと思いますが、私はそれに対処できると思います。
リゾートホテル業界についてはほとんど知りません。しかし、たとえば、平日よりも週末の方が儲かる、冬よりも夏休みの方が儲かる、大晦日のような休日は他の日よりも儲かる、などは直感的に納得できます。実際にあなたが説明していたのは、 「シティホテル」仕事。 平均宿泊日数は12泊であるため、週末や平日はリゾートホテルのビジネスには影響しません。 5月に運行を開始し、11月に終了します（クリスマスはありません）。 そこで、DayOfyear、DayOfWeek、WeekOfyear、 Year などの変数を作成しました。次に、これらの変数を因子として使用して、「まともな」ニューラル ネット、ブートストラップ フォレスト、およびブースト ツリー モデルを収益の応答に適合させ、予測式を保存しました。これら 3 つのモデル予測の平均を要約する変数を作成しました。 次に、2016 年まで日付を増分し、毎日の予測を行い、年ごとの平均値を合計しました。これは非常に素朴なアプローチですが、ある程度の主題知識があればおそらく劇的に改善できるでしょう。 リゾートホテルは通常、ゲストからの直接予約はほとんど受け付けませんが、1 年前からツアーオペレーターと契約を結びます。 全収益の 65 パーセントは、ホテルの営業開始の数か月前に契約でほぼ完了しています (そのため、特定の営業年の販売日は前年となります)。 残りの 35% は、営業管理チームのスキルである「熱い販売」によるものであると予測します。 彼らは、どの市場がいつどのくらいの売上を生み出すかについての予測を与えます。それは Excel ファイルに入力され、「収益予算」と呼ばれます。「コスト管理チーム」は、収益予算によって与えられたデータに基づいて予想される経費を計算します。それを「経費予算」と呼びます。 合計利益は両者の差です。 私が監視したいのは、毎日の販売データが流入する中での実際の売上と収益予算との乖離、どの市場のパフォーマンスが劣っているのか、それともパフォーマンスが高すぎるのか、そして収益予算と比較した最終的な実際の売上高はいくらになるのかということです。
まず、時系列、モデルの適合、Y by X の適合に使用できる形式でデータ テーブルを準備する必要があると思いますが、方法がわかりません。 （ としてマイケル・アンダーソン言及された "収益の線形傾向から季節的影響を分離できます。これにより、予測を行うこともできます。」)
データテーブル「予測将来値年週」を追加しました。これはデモンストレーション目的に適していると思います。
よろしくお願いいたします。
Re: 以前のデータセットに応じた将来の終了値の予測こんにちは、サイトさん！
私は幸運よりもむしろ幸運を望みます。私の仕事をあなたと共有するつもりはありません...私はあなたのために仕事をするのではなく、あなたと相談することであなたを助けようとします。
ゼロは欠けてないよ！エジプトの会計士は紀元前 1740 年にゼロの記号を使用していました。ファイル内の欠落データの代わりに先史を使用することで、先史を尊重する必要があります。
しかし、2014 年のデータのグラフは単調増加を示しており、収益データ内の多数のゼロ (かつては欠落していた) とは一致しません。なので、この新しい情報にはさらに混乱していると思います。
グラフ上の関数の形状はすべて前年比で同様に見えるため、毎日の関数の平均を使用するだけでより良い結果が得られる可能性があります。それは確かに私のアプローチよりも節約的であり、より正確である可能性さえあります。覚えておいてください、あなたが私たちに与えてくれたのはわずか 2 年間だけでした...
リゾートホテルのビジネスについてはほとんど知りません。しかし、たとえば、平日よりも週末のほうが儲かる、冬よりも夏休みのほうが儲かる、大晦日のような休日は他の日よりも儲かる、などは直感的に理解できるので、私はこうしました。 DayOf Year、DayOfWeek、WeekOfyear、 Year などのいくつかの変数。次に、これらの変数を因子として使用して、「まともな」ニューラル ネット、ブートストラップ フォレスト、およびブースト ツリー モデルを収益の応答に適合させ、予測式を保存しました。これら 3 つのモデル予測の平均を要約する変数を作成しました。 次に、2016 年まで日付を増やし、毎日の予測を行い、年ごとの平均値を合計しました。これは非常に素朴なアプローチですが、ある程度の主題知識があればおそらく劇的に改善できるでしょう。
Re: 以前のデータセットに応じた将来の終了値の予測Kevin が示したデータ欠落の問題が発生したと仮定すると、モデリングの下で時系列プラットフォームを使用する場合、これはおそらく良い選択となるでしょう。収益の線形傾向から季節的影響を分離することができます。これにより、予測を行う機能も提供されます。
一番、
M
Re: 以前のデータセットに応じた将来の終了値の予測親愛なるケビン様
ご清聴いただき、ご返信いただきありがとうございます。
実際、私はこの予測が非常に幸運だったと感じています。過去 4 年間のデータは 85% の信頼区間内で推移しています (挿入された写真を参照してください)。
私がお勧めするのは次のとおりです。
- さらに多くのデータを取得します。あなたが同封したファイルは、基本的に 2 年間の一部のものです。これでは、季節変数を正確に予測するには不十分です。
- 欠損データを理解します。ランダムに行方不明になっているわけではないようです。本当に行方不明なのでしょうか？ゼロ？何らかの形でそれらを帰属させることはできるでしょうか？どうやって？ 欠落しているデータは「その日の売上はありません」であり、ゼロを意味します。
- これらがホテルのデータであると仮定して、曜日、曜日、週、休日、会議など、何がホテルの占有率を左右する可能性があるかを考えます。これらの変数を使用していくつかの相互検証を行い、予測を平均化する、適切で防御可能なモデルをいくつか構築します。モデルの。予測式の平均を使用して 2016 年の毎日を予測し、日数を合計して総収益を取得します。 はい、そのとおりです。このデータセットはリゾート ホテルのものです。 いくつかの防御可能なモデルを構築する方法を理解するのを手伝っていただけますか? 相互検証?
私は欠損データを無視して 3 つのモデルを作成し、それらを平均して、2015 年に 540 万ユーロ、2016 年に 710 万ユーロを予測しました。より良いデータはより良いモデルをサポートします。より良いモデルは、より良い予測をサポートすることが期待されます。 欠損データを無視し、モデルを構築し、平均し、予測する方法を理解したいので、あなたの成果を共有していただけますか? 時系列やモデルの適合、あるいは...?
ニールス・ボーアは「予測は難しい、特に将来については難しい」と述べたと言われている。
改めて感謝申し上げます。
Re: 以前のデータセットに応じた将来の終了値の予測こんにちは、サイトさん！
素晴らしい質問です。2016 年の総収益をどのように予測しますか?
私がお勧めするのは次のとおりです。
- さらに多くのデータを取得します。あなたが同封したファイルは、基本的に 2 年間の一部のものです。これでは、季節変数を正確に予測するには不十分です。
- 欠損データを理解します。ランダムに行方不明になっているわけではないようです。本当に行方不明なのでしょうか？ゼロ？何らかの形でそれらを帰属させることはできるでしょうか？どうやって？
- これらがホテルのデータであると仮定して、曜日、曜日、週、休日、会議など、何がホテルの稼働率を左右するのかを考えます。これらの変数を使用していくつかの相互検証を行い、予測を平均化する、適切で防御可能なモデルをいくつか構築します。モデルの。予測式の平均を使用して 2016 年の毎日を予測し、日数を合計して総収益を取得します。
私は欠損データを無視して 3 つのモデルを作成し、それらを平均して、2015 年に 540 万ユーロ、2016 年に 710 万ユーロを予測しました。より良いデータはより良いモデルをサポートします。より良いモデルは、より良い予測をサポートすることが期待されます。
ニールス・ボーアは「予測は難しい、特に将来については難しい」と述べたと言われている。
幸運を！
