Predecir valores futuros en función del conjunto de datos anteriorEstimados,
Tengo una tabla de datos que presenta las ventas del año 2015 por fecha de ventas.
Después de agregar una columna de Resumen acumulativo, tengo la cantidad final del año 2015 "ingresos totales".
Dependiendo de estos datos (también tengo los mismos para 2012, 2013, 2014 si eso ayuda a una predicción más saludable) ¿cómo predeciré los ingresos totales de 2016 llenando la columna "Ventas para 2016" día a día?
El mensaje fue editado por: Sait Copuroglu
Segunda tabla de datos añadida "Predicción de valores futuros Años Semanas"
Re: Predicción de valores finales futuros según el conjunto de datos anterior<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¡Querido Kevin!
Prefiero tener suerte que ser bueno.No voy a compartir mi trabajo contigo... Voy a tratar de ayudarte consultándote, no haciendo el trabajo por ti. sería mucho más feliz. No solicité los datos para ser perezoso, sino para ahorrarle el tiempo que pueda tratando de entender por mi cuenta.
¡Cero no falta!Los contadores egipcios tenían un símbolo para el cero en 1740 a.Deberíamos honrar la prehistoria usándola en lugar de los datos que faltan en su archivo. Sí cierto, estadísticamente faltante, financieramente cero.
Pero su gráfico de los datos de 2014 muestra un aumento monótono que no concuerda con la gran cantidad de ceros (que solían faltar) en los datos de Ingresos.Así que supongo que estoy aún más confundido con esta nueva información. En realidad, podría hacer una tabla de datos sin mostrar los datos de ingresos que faltan, pero cada año la fecha de las ventas difiere, así que pensé que podría hacer una columna de fecha de calendario para barrer todo. En estas circunstancias, creo que hacer una variable de tiempo de "Semana del año" será mucho mejor.
Todas las formas funcionales en el gráfico se ven similares año tras año, y es posible que le vaya mejor simplemente usando el promedio de las funciones en cada día.Sin duda, eso sería más parco que mi enfoque, e incluso puede ser más preciso.Recuerda, todo lo que nos diste fueron dos años parciales... Supongo que el suavizado exponencial o el promedio ponderado sería lo mejor, ya que se predice que el ocio y el turismo en Turquía en 2016 será más probable en 2015 que en 2012 y creo que puedo manejarlo.
Sé muy poco sobre el negocio de los hoteles turísticos.Pero tiene cierto sentido intuitivo para mí que, por ejemplo, los fines de semana serían más lucrativos que los días de semana, que las vacaciones de verano serían más lucrativas que el invierno, que las vacaciones como la víspera de Año Nuevo generarían más dinero que otros días, etc. En realidad lo que estabas describiendo son las características de "hotel de ciudad" negocio. Los fines de semana o los días de semana no juegan en el negocio de Resort Hotel ya que la estadía promedio es de 12 noches. Comienza a operar en mayo y termina en noviembre (no navidad). Así que hice algunas variables como DayOfYear, DayOfWeek, WeekOfYear, Year, etc.Luego ajusté modelos "decentes" de red neuronal, bosque de arranque y árbol potenciado con la respuesta de Ingresos con esas variables como factores, y guardé las fórmulas de predicción.Hice una variable que resumía la media de esas tres predicciones del modelo. Luego incrementé las fechas hasta 2016, hice las predicciones diarias y sumé las medias por año.Es un enfoque muy ingenuo que probablemente podría mejorarse drásticamente con un poco de conocimiento del tema. Los hoteles turísticos suelen aceptar muy pocas reservas directas de sus huéspedes, pero hacen contratos con los operadores turísticos por adelantado para todo el año. El 65 por ciento de los ingresos totales se completa con los contratos meses antes de que el hotel comience a operar (es por eso que la fecha de venta para el año operativo dado también consiste en el año anterior). La predicción del 35 por ciento restante proviene de las "ventas calientes", que son las habilidades del equipo de gestión de ventas. Dan una predicción sobre qué mercado producirá qué cantidad de ventas y cuándo, que se coloca en un archivo de Excel y se denomina "Presupuesto de ingresos" y el "Equipo de gestión de costos" calcula los gastos esperados según los datos proporcionados por el Presupuesto de ingresos y nosotros llamarlo "Presupuesto de Gastos". El beneficio total es la diferencia de los dos. Lo que me gustaría monitorear es la desviación de las ventas reales del presupuesto de ingresos a medida que fluyen los datos de ventas todos los días, qué mercado tiene un rendimiento inferior o superior y cuál sería el monto final de las ventas reales en comparación con el presupuesto de ingresos.
Supongo que primero necesito preparar la tabla de datos en un formato que pueda usar para Series temporales y Ajustar modelo y Ajustar Y por X, pero no sé cómo... ( como miguel.anderson mencionado " Puede eliminar los efectos estacionales aislados de las tendencias lineales en los ingresos.Esto también da la capacidad de hacer pronósticos").
He agregado una tabla de datos "Predicción de valores futuros Años Semanas" Supongo que es mejor para fines de demostración.
Muchas gracias de antemano,
Re: Predicción de valores finales futuros según el conjunto de datos anterior¡Hola, Sait!
Prefiero tener suerte que ser bueno.No voy a compartir mi trabajo contigo... Voy a tratar de ayudarte consultándote, no haciendo el trabajo por ti.
¡Cero no falta!Los contadores egipcios tenían un símbolo para el cero en 1740 a.Deberíamos honrar la prehistoria usándola en lugar de los datos que faltan en su archivo.
Pero su gráfico de los datos de 2014 muestra un aumento monótono que no concuerda con la gran cantidad de ceros (que solían faltar) en los datos de Ingresos.Así que supongo que estoy aún más confundido con esta nueva información.
Todas las formas funcionales en el gráfico se ven similares año tras año, y es posible que le vaya mejor simplemente usando el promedio de las funciones en cada día.Sin duda, eso sería más parco que mi enfoque, e incluso puede ser más preciso.Recuerda, todo lo que nos diste fueron dos años parciales...
Sé muy poco sobre el negocio de los hoteles turísticos.Pero tiene cierto sentido intuitivo para mí que, por ejemplo, los fines de semana serían más lucrativos que los días de semana, que las vacaciones de verano serían más lucrativas que el invierno, que las vacaciones como la víspera de Año Nuevo generarían más dinero que otros días, etc. Así que hice algunas variables como DayOfYear, DayOfWeek, WeekOfYear, Year, etc.Luego ajusté modelos "decentes" de red neuronal, bosque de arranque y árbol potenciado con la respuesta de Ingresos con esas variables como factores, y guardé las fórmulas de predicción.Hice una variable que resumía la media de esas tres predicciones del modelo. Luego incrementé las fechas hasta 2016, hice las predicciones diarias y sumé las medias por año.Es un enfoque muy ingenuo que probablemente podría mejorarse drásticamente con un poco de conocimiento del tema.
Re: Predicción de valores finales futuros según el conjunto de datos anteriorSuponiendo que tenga el problema de datos faltantes que mostró Kevin, esta sería probablemente una buena opción para usar la plataforma de series temporales, bajo modelado.Puede eliminar los efectos estacionales aislados de las tendencias lineales en los ingresos.Esto también da la capacidad de hacer pronósticos.
Mejor,
METRO
Re: Predicción de valores finales futuros según el conjunto de datos anteriorEstimado Kevin,
Gracias por su atención y por su respuesta!
En realidad, siento que tengo mucha suerte con esta predicción, los datos de los últimos 4 años se mueven dentro de un intervalo de confianza del 85% (consulte la imagen insertada).
Esto es lo que recomiendo:
- Obtenga más datos.El archivo que adjunta es básicamente de dos años parciales.Esto es insuficiente para cualquier tipo de predicción precisa de una variable estacional.
- Comprender los datos que faltan.No parecen estar desaparecidos al azar.¿Están realmente desaparecidos?¿Cero?¿Se pueden imputar de alguna manera?¿Cómo? Los datos que faltan son "sin ventas en esa fecha", significa cero.
- Suponiendo que se trate de datos de hoteles, piense en lo que puede impulsar la ocupación hotelera... día de la semana, día del año, semana del año, feriados, conferencias, etc. Construya varios modelos buenos y defendibles utilizando esas variables con alguna validación cruzada y promedie las predicciones. de los modelosUse el promedio de las fórmulas de predicción para pronosticar todos los días de 2016 y sume los días para obtener los ingresos totales. Sí, tienes razón, este conjunto de datos es de un Resort Hotel. ¿Podría ayudarme a entender cómo construir varios modelos defendibles? ¿Validación cruzada?
Ignoré los datos que faltaban, hice tres modelos, los promedié y predije 5,4 millones de euros en 2015 y 7,1 millones de euros en 2016. Mejores datos respaldarán mejores modelos.Se espera que mejores modelos respalden mejores predicciones. ¿Podría compartir su trabajo para que trate de entender cómo ignorar los datos faltantes, construir modelos, promediarlos, predecir? ¿Lo hiciste por Serie temporal o Modelo de ajuste o...?
Se dice que Niels Bohr dijo: "La predicción es difícil, especialmente sobre el futuro".
Muchas gracias de nuevo.
Re: Predicción de valores finales futuros según el conjunto de datos anterior¡Hola, Sait!
Es una gran pregunta: ¿Cómo pronosticará los ingresos totales en 2016?
Esto es lo que recomiendo:
- Obtenga más datos.El archivo que adjunta es básicamente de dos años parciales.Esto es insuficiente para cualquier tipo de predicción precisa de una variable estacional.
- Comprender los datos que faltan.No parecen estar desaparecidos al azar.¿Están realmente desaparecidos?¿Cero?¿Se pueden imputar de alguna manera?¿Cómo?
- Suponiendo que se trate de datos de hoteles, piense en lo que puede impulsar la ocupación hotelera... día de la semana, día del año, semana del año, feriados, conferencias, etc. Construya varios modelos buenos y defendibles utilizando esas variables con alguna validación cruzada y promedie las predicciones. de los modelosUse el promedio de las fórmulas de predicción para pronosticar todos los días de 2016 y sume los días para obtener los ingresos totales.
Ignoré los datos que faltaban, hice tres modelos, los promedié y predije 5,4 millones de euros en 2015 y 7,1 millones de euros en 2016. Mejores datos respaldarán mejores modelos.Se espera que mejores modelos respalden mejores predicciones.
Se dice que Niels Bohr dijo: "La predicción es difícil, especialmente sobre el futuro".
¡Buena suerte!
