在机器学习中，目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测，这次介绍的DeepAR模型也不例外，不过不同的是，DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做的好处有两点：
拿到市场分析的数据源后就要明确知道，分析市场最主要的价值就在于“先知”，即比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作后，不用迷茫，预测是它的价值所在。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。
演讲者在进行介绍基于机器学习的带宽预测和拥塞控制方法之前，先介绍了当前 webRTC 中应用的基于 Google 拥塞控制机制的带宽预测方法（GCC）。
时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据，而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中，时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外，还可用作异常检测的第一步，以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
侯淑芳，2016年加入携程机票大数据团队，负责数据分析和挖掘项目，目前主要负责航变预测和话务预测及排班优化。
解决痛点：“还有一个月就春节了，老板希望预测春节的订单量，该如何预测呢？”本文以预测的价值为出发点，和大家分享不同场景所适用的预测方式，并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
目的是对于所学习的技术，大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者以后选型时能够做到心里有数，顺便也可以梳理清楚自己的知识体系。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
HI~!最近过得好吗？零一可是忙死了，呵呵。今天继续跟大家分享。我的微信号是start_data。 上次跟大家说过数据分析的4个任务，今天讲第一个任务，预测。 预测这个任务在很多场景可以应用到。比如 预测某行业未来的市场走势 预测买家会不会响应我们的营销主张 预测股票走势/预测福利彩票开奖号码 预测我们自己的体重/身高 大家可以发现，无论是商业还是生活都可以应用到，作为一名【业务】数据分析师而言（以下简称数据分析师，但特指业务数据分析师），当然不会什么事情都去做分析，那么，是什么因素决定了我们
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践，帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序：
人工智能、机器学习已经火了有一阵了，很多程序员也想换到这方向，目前有关于深度学习基础介绍的材料很多，但很难找到一篇简洁的文章提供实施机器学习项目端到端的指南，从头到尾整个过程的相关指南介绍。因此，个人在网上搜集到了许多有关于实施机器学习项目过程的文章，深入介绍了如何实现机器学习/数据科学项目的各个部分，但更多时候，我们只需要一些概括性的经验指导。 在我不熟悉机器学习和数据科学的时候，我曾经寻找一些指导性的文章，这些文章清楚地阐述了在项目的某些步骤时候我需要做什么才能很好地完成我的项目。本文将介绍一些文章，旨在为成功实现机器学习项目提供一份端到端的指南。 基于此，闲话少叙，下面让我们开始吧 简而言之，机器学习项目有三个主要部分：第一部分是数据理解、数据收集和清理，第二部分是模型的实现，第三部分是进行模型优化。一般而言，数据理解、收集和清理需要花费整个项目60-70％的时间。为此，我们需要该领域专家。
doublering，携程高级算法工程师，关注自然语言处理、LLMs、时序预测等领域。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。
如果你正在处理时间序列数据，那么就跟云朵君一起学习如何根据预测性能来比较和选择时间序列模型。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法。
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。
“今晚吃什么？”——这是经常困惑人们的问题之一。而Meal Kit 烹饪食材配送服务 则完美解决了人们的这一问题，为人们提供了一条非常便捷的方式，使得人们能够不用特意制定用餐计划和外出购物，就能够直接在家完成烹饪。Meal Kit 烹饪食材配送服务目前已经是一个15亿美元的市场，而且呈不断增长的趋势。四分之一的美国人都表示曾经使用过 Meal Kit 烹饪食材配送服务。
在这里，我们讨论统计模型的一般应用情况。不管他们是否源自数据科学，运筹学，工程学，机器学习或统计学，如决策树，logistic回归，贝叶斯模型，马尔可夫模型，数据压缩和特征选择等。我们不会讨论其具体的算法，相反,我们讨论的是这些技术和算法如何去解决实际生活中的问题。下面大部分条目都可以在维基百科里找到，除了我个人写的一些外,我还引用少量来自于维基百科中相应文章的定义和摘要。 1、空间模型 空间倚赖性是指地理空间内属性的协同作用：在近端位置特征似乎是相关的，要么正相关,要么负相关。在统计学中,空间的依赖性
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来，随着电商增速的放缓，市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求，而物流则首当其冲，一方面需要满足用户更高的服务质量要求，而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心，满足企业运作的效益需求。面对这个现况，苏宁物流研发运用大数据技术，分析历史数据，预测未来趋势，运用最优化算法来合理调度资源，安排计划，以系统性的提升整体物流运营效率，降低运营成本，从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效，而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
ACM SIGKDD（Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的国际会议，由 ACM（Association of Computing Machinery，计算机学会）的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）负责协调筹办，被中国计算机协会荐为A类会议。
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
本文探讨了如何使用向量自回归模型（VAR）进行时间序列预测，并提出了基于矩阵分解和并行计算的优化方法。首先，介绍了VAR模型的基本原理和常见应用。然后，详细阐述了如何利用基于优化的方法来找到最佳参数，并使用QR分解来加速计算。最后，探讨了如何进一步改进VAR模型以增强其性能和灵活性。
我们将使用一个名为“来自美国夏威夷Mauna Loa天文台的连续空气样本的大气二氧化碳”的数据集，该数据集从1958年3月至2001年12月期间收集了二氧化碳样本。我们可以提供如下数据：
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时
TimeGPT是首个时间序列基础大模型，能准确预测多样化数据集。评估显示，TimeGPT推理在性能、效率和简单性上优于统计、机器学习和深度学习方法。
---- 本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的特征不随时间而变化，就称此过程是平稳的。 下图所示，左边非稳定，右边
我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。
填补后卫星的观测和计量经济学建模方法推断出的全球气溶胶的变异性，可预测性和不确定性
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
我最近读了一篇非常有趣的论文，叫做 Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case。我认为这可能是一个有趣的项目，他的实现是从头开始的，并且可以帮助你了解更多关于时间序列预测。
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