Prévisions de séries chronologiques par compteNous essayons de dépanner les prévisions de séries temporelles dans JMP. Nous avons des données qui représentent la consommation d'eau (WTR_CCF) par compte (SP_ID) pour chaque mois et année de 2010 à 2021 ; la table de données a plus de 59 millions de lignes. Nous voulons prévoir la demande en eau au niveau du compte, mais nous continuons à rencontrer une erreur lorsque nous utilisons le modèle de prévision des séries chronologiques qui dit « pas de périodes de temps uniques » Nous utilisons la colonne M/Y ; Cependant, comme nous avons le même M/Y pour chaque compte, le modèle ne s'exécutera pas. Quelqu'un peut-il aider à résoudre ce problème ? Nous avons également créé un modèle de régression en utilisant les autres variables du tableau et avons enregistré une fonction de prédiction dans le tableau de données… mais comment l'utilisons-nous ensuite pour prédire 30 ans et enregistrer les estimations en tant que valeurs prévues dans le tableau des séries chronologiques ?
Nous avons joint un petit tableau de données de sous-ensemble et des images pour la configuration du modèle prédictif et la formule résultante.
AnalytiqueRe : Prévision de séries chronologiques par compteQuel message d'erreur la plateforme Time Series Forecasting affiche-t-elle ? Est-ce quelque chose comme dans cette capture d'écran? Si c'est le cas, cela signifie que votre série a probablement des horodatages en double, par exemple 07/2015 apparaît deux fois ou plus dans la série du client Y. Même une série ou plus a un problème, la plateforme devrait être capable d'analyser d'autres séries qui n'ont pas de problème.
La qualité des données est un défi lors de la prévision de nombreuses séries. Le résumé de groupe du temps et le résumé de groupe des données peuvent aider à révéler des problèmes difficiles à repérer.
Re : Prévision de séries chronologiques par compteNous essayions de faire des prévisions pour chaque client qui disposait de données pour chaque mois.Ce n'est juste pas possible. Donc, oui, les erreurs étaient définitivement liées à des données non uniques pour des dates particulières.Nous avons réussi à obtenir une prévision de série chronologique en agrégeant les clients individuels par catégorie de clients et par mois.Cela a également résolu le problème posé dans mon post du 31/08/2021 : https://community.jmp.com/t5/Discussions/Time-Series-Forecast-Nothing-Happens/mp/414283
Merci.
