이전 데이터 세트에 따라 미래 값 예측여러분 모두에게,
판매 날짜별로 2015년의 판매를 나타내는 데이터 테이블이 있습니다.
누적 요약 열을 추가한 후 2015년 "총 수익"의 최종 금액을 얻었습니다.
이 데이터에 따라(건강한 예측에 도움이 되는 경우 2012, 2013, 2014에 대해서도 동일합니다) "2016년 매출" 열을 매일 채워서 2016년 총 수익을 예측하려면 어떻게 해야 합니까?
메시지 편집자: Sait Copuroglu
두 번째 데이터 테이블에 "미래 값 예측 년 주"가 추가되었습니다.
Re: 이전 데이터 세트에 따라 향후 최종 값 예측<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />친애하는 케빈!
나는 좋은 것보다 운이 좋은 편이 훨씬 낫다.나는 내 일을 당신과 공유하지 않을 것입니다...나는 당신을 위해 일을 하는 것이 아니라 당신과 상의함으로써 당신을 도우려고 노력할 것입니다. 나는 훨씬 더 행복할 것이다. 게으른 데이터를 요청하지 않았지만 스스로 이해하려고 노력하여 시간을 할애했습니다.
제로는 빠지지 않는다!이집트 회계사는 기원전 1740년에 0을 나타내는 기호를 사용했습니다.귀하의 파일에서 누락된 데이터 대신 선사시대를 사용하여 선사시대를 존중해야 합니다. 예, 사실입니다. 통계적으로 누락되었으며 재정적으로 0입니다.
그러나 2014년 데이터의 그래프는 수익 데이터의 많은 수의 0(누락되었던)과 일치하지 않는 단조로운 증가를 보여줍니다.그래서 나는 이 새로운 정보에 더욱 혼란스러워하는 것 같다. 사실 누락된 수익 데이터가 표시되지 않는 데이터 테이블을 만들 수 있지만 매년 판매 날짜가 다르기 때문에 달력 날짜 열을 만들어 모두 쓸 수 있다고 생각했습니다. 이러한 상황에서 "올해의 주" 시간 변수를 만드는 것이 훨씬 더 나을 것이라고 생각합니다.
그래프의 기능적 모양은 모두 매년 비슷하게 보이며 매일 평균 기능을 사용하면 더 잘할 수 있습니다.그것은 분명히 내 접근 방식보다 더 인색할 것이며 더 정확할 수도 있습니다.기억하세요, 당신이 우리에게 준 것은 부분적인 2년이었습니다... 2016년 터키의 레저 및 관광이 2012년보다 2015년에 더 가능성이 높을 것으로 예측되고 내가 처리할 수 있다고 생각하므로 지수 평활 또는 가중 평균이 가장 좋을 것 같습니다.
나는 리조트 호텔 사업에 대해 거의 알지 못합니다.하지만 제게는 예를 들어 주말이 주중보다 유리하고, 여름 휴가가 겨울보다 유리하며, 새해 전날과 같은 휴일이 다른 날보다 더 많은 돈을 벌 수 있다는 등의 직관적인 이해가 있습니다. 실제로 당신이 설명하는 것은 다음의 특성입니다. "시티 호텔" 사업. 평균 숙박 일수가 12일이므로 주말이나 평일은 리조트 호텔 비즈니스에 관여하지 않습니다. 5월에 운영을 시작하여 11월에 종료합니다(크리스마스 없음). 그래서 DayOfYear, DayOfWeek, WeekOfYear, Year 등과 같은 변수를 만들었습니다.그런 다음 "괜찮은" Neural Net, Bootstrap Forest 및 Boosted Tree 모델을 이러한 변수를 Factor로 사용하여 Revenue 응답에 맞추고 예측 공식을 저장했습니다.세 가지 모델 예측의 평균을 요약한 변수를 만들었습니다. 그런 다음 2016년까지 날짜를 늘리고 일일 예측을 만들고 평균을 연도별로 합산했습니다.약간의 주제 지식으로 극적으로 개선될 수 있는 매우 순진한 접근 방식입니다. 리조트 호텔은 일반적으로 손님으로부터 직접 예약을 거의 받지 않지만 사전에 1년 내내 투어 오퍼레이터와 계약을 맺습니다. 전체 수익의 65%는 호텔이 운영되기 몇 달 전에 계약으로 거의 완료됩니다(이것이 특정 운영 연도의 판매 날짜가 전년도를 구성하는 이유입니다). 나머지 35%를 예측하는 것은 영업관리팀의 스킬인 '뜨거운 판매'에서 나온다. 어떤 시장에서 어떤 매출이 언제 발생할지 예측하고, 이를 "Revenue Budget"이라고 하는 Excel 파일에 입력하고 "Cost Management Team"은 Revenue Budget에서 제공하는 데이터에 따라 예상되는 비용을 계산하고 우리는 그것을 "비용 예산"이라고 부릅니다. 총 이익은 둘의 차이입니다. 내가 모니터링하고 싶은 것은 매일 판매 데이터가 유입될 때 수익 예산에서 실제 판매의 편차, 어떤 시장이 실적이 저조하거나 초과 실적인지, 수익 예산과 비교한 최종 실제 판매 금액은 얼마인지입니다.
먼저 시계열 및 Fit Model 및 Fit Y by X에 사용할 수 있는 형식으로 데이터 테이블을 준비해야 하지만 방법을 모르겠습니다. ( 처럼 마이클 앤더슨 "라고 언급 수익의 선형 추세에서 계절적 효과를 분리할 수 있습니다.이것은 또한 예측을 수행할 수 있는 능력을 제공합니다.")
데모 목적으로 더 나은 "Predicting Future Values Years Weeks" 데이터 테이블을 추가했습니다.
미리 감사드립니다.
Re: 이전 데이터 세트에 따라 향후 최종 값 예측안녕, 사이트!
나는 좋은 것보다 운이 좋은 편이 훨씬 낫다.나는 내 일을 당신과 공유하지 않을 것입니다...나는 당신을 위해 일을 하는 것이 아니라 당신과 상의함으로써 당신을 도우려고 노력할 것입니다.
제로는 빠지지 않는다!이집트 회계사는 기원전 1740년에 0을 나타내는 기호를 사용했습니다.귀하의 파일에서 누락된 데이터 대신 선사시대를 사용하여 선사시대를 기려야 합니다.
그러나 2014년 데이터의 그래프는 수익 데이터의 많은 수의 0(누락되었던)과 일치하지 않는 단조로운 증가를 보여줍니다.그래서 나는 이 새로운 정보에 더욱 혼란스러워하는 것 같다.
그래프의 기능적 모양은 모두 매년 비슷하게 보이며 매일 평균 기능을 사용하면 더 잘할 수 있습니다.그것은 확실히 내 접근 방식보다 더 인색할 것이며 더 정확할 수도 있습니다.기억하세요, 당신이 우리에게 준 것은 부분적인 2년이었습니다...
나는 리조트 호텔 사업에 대해 거의 알지 못합니다.하지만 예를 들어 주말이 주중보다 유리하고, 여름 휴가가 겨울보다 유리하고, 새해 전야와 같은 휴일이 다른 날보다 더 많은 돈을 벌 수 있다는 등의 직관적인 이해가 있습니다. DayOfYear, DayOfWeek, WeekOfYear, Year 등과 같은 일부 변수그런 다음 "괜찮은" Neural Net, Bootstrap Forest 및 Boosted Tree 모델을 이러한 변수를 Factor로 사용하여 Revenue 응답에 맞추고 예측 공식을 저장했습니다.세 가지 모델 예측의 평균을 요약한 변수를 만들었습니다. 그런 다음 2016년까지 날짜를 늘리고 일일 예측을 만들고 평균을 연도별로 합산했습니다.약간의 주제 지식으로 극적으로 개선될 수 있는 매우 순진한 접근 방식입니다.
Re: 이전 데이터 세트에 따라 향후 최종 값 예측Kevin이 보여준 누락된 데이터 문제가 있다고 가정하면 모델링에서 시계열 플랫폼을 사용하기에 좋은 선택일 수 있습니다.수익의 선형 추세에서 계절적 효과를 분리할 수 있습니다.이것은 또한 예측을 할 수 있는 능력을 제공합니다.
최상의,
중
Re: 이전 데이터 세트에 따라 향후 최종 값 예측친애하는 케빈,
귀하의 관심과 회신에 감사드립니다!
실제로 저는 이 예측이 매우 운이 좋다고 생각합니다. 지난 4년 데이터는 85% 신뢰 구간 내에서 움직이고 있습니다(삽입된 그림 참조).
내가 추천하는 것은 다음과 같습니다.
- 더 많은 데이터를 얻으십시오.동봉한 파일은 기본적으로 2년 분량입니다.이것은 계절 변수를 정확하게 예측하기에는 불충분합니다.
- 누락된 데이터를 이해합니다.Missing At Random이 아닌 것 같습니다.정말 없어졌나요?영?그들은 어떻게든 전가될 수 있습니까?어떻게? 누락된 데이터는 "해당 날짜에 판매되지 않음"이며 0을 의미합니다.
- 이것이 호텔 데이터라고 가정하고 요일, 연도, 연도, 공휴일, 회의 등 호텔 점유를 유도할 수 있는 것이 무엇인지 생각해 보십시오. 이러한 변수를 일부 교차 검증과 함께 사용하여 여러 우수하고 방어 가능한 모델을 구축하고 예측의 평균을 내십시오. 모델의.예측 공식의 평균을 사용하여 2016년의 매일을 예측하고 일수를 합산하여 총 수익을 얻습니다. 네 맞습니다. 이 데이터 세트는 리조트 호텔입니다. 몇 가지 방어 가능한 모델을 구축하는 방법을 이해하는 데 도움을 주시겠습니까? 교차 검증?
누락된 데이터를 무시하고 3개의 모델을 만들어 평균을 내서 2015년 540만 유로, 2016년 710만 유로를 예측했습니다. 더 나은 데이터는 더 나은 모델을 지원할 것입니다.더 나은 모델이 더 나은 예측을 지원할 수 있기를 바랍니다. 누락된 데이터를 무시하고, 모델을 만들고, 평균을 내고, 예측하는 방법을 이해하려고 노력할 수 있도록 작업을 공유해 주시겠습니까? 시계열로 했습니까 아니면 모형을 적합했습니까 아니면...?
Niels Bohr는 "예측은 어렵다, 특히 미래에 대해"라고 말한 것으로 유명합니다.
다시 한 번 감사드립니다.
Re: 이전 데이터 세트에 따라 향후 최종 값 예측안녕, 사이트!
좋은 질문입니다. 2016년 총 수익을 어떻게 예측하시겠습니까?
내가 추천하는 것은 다음과 같습니다.
- 더 많은 데이터를 얻으십시오.동봉한 파일은 기본적으로 2년 분량입니다.이것은 계절 변수를 정확하게 예측하기에는 불충분합니다.
- 누락된 데이터를 이해합니다.Missing At Random이 아닌 것 같습니다.정말 없어졌나요?영?그들은 어떻게든 전가될 수 있습니까?어떻게?
- 이것이 호텔 데이터라고 가정하고 요일, 연도, 연도, 공휴일, 회의 등 호텔 점유를 유도할 수 있는 것이 무엇인지 생각해 보십시오. 일부 교차 검증과 함께 이러한 변수를 사용하여 여러 우수하고 방어 가능한 모델을 구축하고 예측의 평균을 내십시오. 모델의.예측 공식의 평균을 사용하여 2016년의 매일을 예측하고 일수를 합산하여 총 수익을 얻습니다.
누락된 데이터를 무시하고 3개의 모델을 만들어 평균을 내서 2015년 540만 유로, 2016년 710만 유로를 예측했습니다. 더 나은 데이터는 더 나은 모델을 지원할 것입니다.더 나은 모델이 더 나은 예측을 지원할 수 있기를 바랍니다.
Niels Bohr는 "예측은 어렵다, 특히 미래에 대해"라고 말한 것으로 유명합니다.
행운을 빌어요!
