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讓人頭疼的時序數(shù)據(jù)預測,這個方案居然三步就搞定了?

美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司
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2023-06-13 19:19
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時序數(shù)據(jù)預測

數(shù)字化時代,時序數(shù)據(jù)預測已經(jīng)從一種理論研究轉(zhuǎn)變?yōu)楦餍袠I(yè)實際運營中的關(guān)鍵工具,這種預測可以覆蓋廣泛的業(yè)務領(lǐng)域,比如:
利用歷史銷售數(shù)據(jù)進行未來銷售趨勢的預測
根據(jù)既往的電力消耗數(shù)據(jù)預估未來電力需求
基于過去的股市行情預測未來股價的走勢
......

時序數(shù)據(jù)預測可以為企業(yè)提供強大的戰(zhàn)略支持,有助于實現(xiàn)更精準的資源分配,提升經(jīng)營效率,同時也能提高對未來變化的預見性,幫助企業(yè)更好地應對不確定性,因此越來越多的企業(yè)開始使用這個方法來推動自身的數(shù)字化進程。但是在實際操作中,往往會面臨以下三個常見的挑戰(zhàn):
圖片
? 數(shù)據(jù)預處理工作量多:時序數(shù)據(jù)往往包含大量的噪聲、缺失值和異常值,對其進行清洗和預處理需要大量時間和精力。同時,如何處理季節(jié)性和趨勢性等復雜特性,如何將原始的序列數(shù)據(jù)進行趨勢的分解與融合,需要專業(yè)的技術(shù)和經(jīng)驗。
? 模型構(gòu)建專業(yè)度高:傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法在處理簡單線性問題時效果良好,但在處理復雜、非線性的時序數(shù)據(jù)預測問題時表現(xiàn)較弱。而深度學習等先進的算法雖然能夠提供更高的預測精度,但它們需要專業(yè)的編程和算法知識,限制了大部分用戶的使用。
? 調(diào)度部署難度大:算法模型構(gòu)建完畢后,如何將其部署到實際業(yè)務中,并進行有效的調(diào)度管理,往往需要繁復的代碼工作,并對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能要求很高。
如何高效、智能地解決這些問題?美林數(shù)據(jù)打造的「時序數(shù)據(jù)預測一體化解決方案」也許能幫到你!
時序數(shù)據(jù)預測一體化解決方案
在時序數(shù)據(jù)預測的過程中,涉及到從數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建到調(diào)度部署的全流程,這其中的每個環(huán)節(jié)都面臨著繁瑣且復雜的工作量,往往需要多個部門的配合。
美林數(shù)據(jù)提出的解決方案,通過Tempo智能化工具的支撐,將每個環(huán)節(jié)的準備工作都變得更加高效,對于業(yè)務人員來說,只需要簡單的三步,就可以完成時序數(shù)據(jù)預測。
第一步、數(shù)據(jù)預處理
通過Tempo機器學習平臺強大的數(shù)據(jù)預處理能力,用戶只需要通過拖拉拽的方式,即可完成數(shù)據(jù)的清洗、填充、平滑、抽樣等預處理工作。
時序是據(jù)預測
第二步、模型構(gòu)建
Tempo機器學習平臺內(nèi)置了豐富的時序類算法,包括ARIMA、稀疏時間序列、X11、灰色預測、回聲狀態(tài)網(wǎng)絡等,支持自動特征選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu),使得模型構(gòu)建變得更為簡單高效。
時序數(shù)據(jù)預測
第三步、調(diào)度部署
模型構(gòu)建完畢后,Tempo調(diào)度編排能夠幫助用戶實現(xiàn)模型的部署和調(diào)度管理,支持多種部署方式,同時可以靈活地調(diào)整調(diào)度頻率和順序,滿足不同業(yè)務的需求。
時序數(shù)據(jù)預測
目前「時序數(shù)據(jù)預測一體化解決方案」已經(jīng)運用到燃氣需氣量預測、電網(wǎng)售電量預測、采煤機滾筒高度預測、分布式光伏出力預測、風機能效預測研究等領(lǐng)域,經(jīng)過大量的實踐與經(jīng)驗積累,準確率穩(wěn)定在90%以上,逐步實現(xiàn)了機器換人,賦能傳統(tǒng)制造企業(yè)實現(xiàn)智能制造的改革與升級。

小T總結(jié)
從高效運作的物流與供應鏈系統(tǒng),到金融市場中的投資決策,再到能源領(lǐng)域的需求預測,高精度的時序數(shù)據(jù)預測在各行各業(yè)都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
無論你是不懂代碼的業(yè)務人員、專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家,還是企業(yè)的決策者,美林數(shù)據(jù)的「時序數(shù)據(jù)預測一體化解決方案」都能幫助你輕松應對時序數(shù)據(jù)預測的挑戰(zhàn),實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,賦能企業(yè)降本增效,從而推動企業(yè)的數(shù)字化進程。

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原文標題: 讓人頭疼的時序數(shù)據(jù)預測,這個方案居然三步就搞定了?

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