时间序列分析能预测过去吗？
时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计分析方法。它通过分析过去的数据模式和趋势来预测未来的发展趋势。但是时间序列分析本身不能预测过去，因为过去的数据已经确定并已发生，不再具有不确定性。时间序列分析的目的是通过对过去数据的分析来预测未来的发展趋势。
时间序列分析通常包括以下步骤：
- 数据收集：收集时间序列数据，如股票价格、销售量等。
- 数据预处理：对数据进行清洗和转换，包括去除异常值、填补缺失值等。
- 数据探索性分析：对数据进行可视化和统计分析，了解数据的特征和趋势。
- 模型选择：选择适合的时间序列模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等。
- 模型拟合：使用选定的模型对数据进行拟合，估计模型的参数。
- 模型评估：通过评估模型的拟合优度和预测精度来评估模型的质量。
- 模型预测：利用已拟合的模型进行未来的预测。
时间序列分析在许多领域具有广泛的应用，如金融市场预测、销售预测、天气预测等。在金融领域，时间序列分析可以帮助投资者预测股票价格的走势，从而做出投资决策。在销售预测中，时间序列分析可以帮助企业预测销售量，合理安排生产和供应链。在天气预测中，时间序列分析可以根据历史气象数据来预测未来的天气情况。
腾讯云提供了一系列与时间序列分析相关的产品和服务，如腾讯云时序数据库TSDB和腾讯云数据分析TDW。TSDB是一种高性能、高可靠的时序数据库，专门用于存储和查询时间序列数据。TDW是一种大数据分析平台，可以进行复杂的数据处理和时间序列分析。
更多关于腾讯云时间序列分析相关产品和服务的信息，可以参考腾讯云官网的以下链接：
- 腾讯云时序数据库TSDB：https://cloud.tencent.com/product/tcdb
- 腾讯云数据分析TDW：https://cloud.tencent.com/product/tdw
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1回答
我为这个新手的问题道歉，但我希望这里的人能给我指明正确的方向。
我想预测事件( X )发生的时间，因为我怀疑几个时间序列与X的时间相关。我的模型将接受完整的时间序列作为输入，并为事件X预测发生的时间输出一个值。请注意，我不是试图预测未来事件的时间，而是预测过去事件的时间。当使用该模型时，我将访问整个时间序列。下面简要介绍一下这些数据的外观：
📷
我的数据集包含许多示例，如上面的示例，即设置窗口中的几个时隙，以及事件发生的时间。
像LSTM模型这样的东西能被训练来完成这项任务吗？经过深入研究，LSTM和RNN模型看起来很适合预测时间序列中的下一个点，而不是像我所描述的那样输出事件的时间。
我能够
浏览 0提问于2020-09-04得票数 0
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两个值的毫升预测模型
、、、
我有一个96行的数据集。它包含日期、来源、支出和客户数量。我有4个不同的来源来生成客户，您可以在数据集中看到我在过去两年中按月花费了多少客户和收到了多少客户。我有一个2023年的预算，每个来源按月，我想知道我将得到多少客户为2023年。
示例数据集单击以查看数据
我尝试过一些模型，如多元线性回归，但效果并不好。有什么想法吗？谢谢
浏览 0提问于2023-01-30得票数 0
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我已经连接到Google Analytics API，并将过去两年的性能数据记录到本地数据库中。现在，我想使用这些过去的数据来预测未来的表现。我想写一些代码来完成这一切，但最好是使用Github上现有的库。我搜索了诸如“预测分析”、“时间序列预测”等术语，但我找不到任何好的东西，我找到了一些非常高级的机器学习项目，但这太高级了。当然，我不可能是第一个想要它的人，我可能只是使用了错误的术语来定位它
浏览 27提问于2019-09-01得票数 0
2回答
我是预测分析的新手，但我擅长编程(比如星火，R)。
我有10个变量，我知道他们的分数有很长一段时间。我想知道哪个变量将来会有高分？
如果它是一个线性图(在分数和变量的时间之间绘制)，我们可以外推这些值，并在这10个变量之间找到最大值(Future_score)。
但情节是非线性的(虽然是连续的)。
有什么建议吗？
谢谢你的帮忙?
浏览 0提问于2017-05-24得票数 0
1回答
时间序列术语
、、、、
术语Time Series Analysis、Time Series Forecasting和Time Series Modeling被广泛使用。但我看不出两者之间有什么明显的区别。时间序列分析指的是时间序列的统计分析。对时间序列进行建模和预测，处理时间序列的机器学习方法。有人能解释一下这些术语之间的区别吗？
浏览 0提问于2021-01-15得票数 0
1回答
比方说，我有过去的数据，显示出一些时间序列是如何计算出来的。现在，我也有了一个新的时间序列的开始，我希望在一个类似的趋势中出现一个旧的趋势。
我可以用什么一般的数据科学/机器学习/统计技术来预测新的时间序列的其余部分？如何使用某种在线模型迭代预测旧模型的趋势，然后以某种方式将其应用于新模型？
浏览 0提问于2020-03-15得票数 2
问题是:使用标签的过去作为特征是正常的/通常的/专业的吗？虽然这是一个基本的问题，但我找不到任何可靠的东西。
编辑:请注意，这不是一个时间序列问题，我已经删除了时间序列标签，我改变了问题。这个问题是关于功能，有规律的变化随着时间的推移，是的！但是我们没有从这个系列中创建一个时间序列，因为还有许多其他特性不像标签，也是模型中的重要特性。现在，请考虑使用过去的标签作为普通功能，而没有时间序列方法.。
我试着预测一个月的数据，这是一个月，因此一个时间序列，但我没有使用它作为一个时间序列，它只是每月的各种不同功能的数据。
这是一个分类模型，现在我想预测这个时间序列中选定月份的标签列。所选标签月份之前的
浏览 3提问于2019-12-02得票数 1
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我正在尝试将一条曲线拟合到这些曲线上，以获得新的数据点。基本上，这个图代表了食品在不同时间的销售速度。
在X轴上有剩余的生产时间(以分钟为单位)，在y轴上有累积的食物需求，我们在不同的日子得到不同的颜色线。
我试图找出的是给定特定日期的初始销售速度，我如何预测曲线的性质？
我想要一种能理解曲线模式的模型。并在给定初始销售速度的情况下预测曲线的性质。
因此，基本上，当模型看到新数据时，仅从一天开始时的销售速度的初始数据点，我们就可以预测曲线的性质。这样我们就可以预先知道要生产多少。
因此，随着更多数据的到来，我们可以更好地预测最终需求是多少。我想在每10分钟预测一次曲线是什么样子的？
有没有什么
浏览 1提问于2019-12-19得票数 1
2回答
我想模拟一家商店销售的演变过程。
以下是我掌握的数据：
📷
根据第一次购买的日期，将客户汇总为每月一组，例如:2015年1月进行第一次购买的客户属于第一组，2015年2月第一次购买的客户属于第二组。
销售:每月汇总*队列(第4组不可见，因为只有1条记录没有行)
📷
如果我们把所有的队列都放在同一个血统上：
📷
问题:如何预测未来两个月的支出：
队列1在其老化的5和6中的花费
队列2在老化4和5中的花费
队列3在老化3和4中的花费
队列4在老化2和3中的花费
但对于那些尚不存在的群体来说：
第5组在老化1和2中的花费
第6组在老化1中的花费
--我想到了两种方法，但不知道它们是否好：
用两个参数
浏览 0提问于2015-07-30得票数 4
我在最后一年的项目中使用statsmodels库分析了几种不同的时间序列预测方法，例如ARIMA和SARIMA。查看过去的文献，我发现回归算法也可以与滑动窗口等方法结合使用。然而，我不能澄清的是，时间序列预测属于哪种算法。我确信它不是无监督的，因此这是否意味着时间序列预测算法是有监督的算法？或者它是一种不同类型的机器学习？
浏览 255提问于2019-04-25得票数 1
1回答
我们计划将传感器时间序列数据存储在cassandra中，并使用spark/spark-ts应用机器学习算法。
与文档中不同的是，我们的时间序列数据是不规则的-- --因为传感器发送基于数据事件的数据。
但大多数算法和模型都需要有规律的时间序列。
spark-ts是否提供了将不规则时间序列转换为规则时间序列的函数(使用插值或时间加权平均值等)？
如果没有，建议采取什么办法来解决这个问题？
浏览 1提问于2016-05-31得票数 4
2回答
我建立了模型来预测某只股票的价格。我有这个股票在过去三年的每小时蜡烛数据，以及额外的功能。
现在，输入矢量形状是206, 72 ,9。72是3天，9是特征数。
我的第一个问题是，是否有一个最佳数量的蜡烛传递给第二维度？618,24,9有可能改进成果吗？
我的第二个问题是，现在数据1,2,3,4,5,6被传递为1,2,3,4,5,6，没有重叠的小时。将其改为1，2，3，2，3，4，4，5，5，6是否也有可能改善成果？
浏览 4提问于2020-01-28得票数 0
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1回答
我正试着预测另一个意甲的时间。我的方法是基于一个移动的窗户。我从以下特性预测serie的输出值:源serie的前一个值和6个过去值。
增加前一次意甲联赛的价值会有用吗？
我觉得我没有用曲线中包含的所有信息来预测期货价值。但是，我不知道如何使用所有以前的数据来预测一个值(首先，特性的数量将增长到低谷时间.)。
6个月时间窗法的警告是什么？
有关于时间序列特征选择的不同方法的论文吗？
浏览 0提问于2014-12-28得票数 5
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嗨，我有一个时间序列数据集如下所示。
当它被策划的时候，这就是我所认识的。
我被要求预测数据集中的时间序列。但是，我不确定需要做哪些预处理步骤，然后再将其提供给NN。我需要输入固定数据吗？因为在其他模型中，比如ARIMA，SAMIRMA有这样的步骤。
如何对数据进行预处理？
神经网络R功能可以用于MLP，因为我被要求使用吗？
当这种模式出现时，就会有季节性的影响。如何使用它们。
帮帮忙吧。我需要的是一个关于我需要关注的领域的基本想法，以及我需要遵循的步骤。尽可能期待你的好意
浏览 3提问于2020-11-18得票数 1
对于与时间相关的问题，例如股票预测：
假设我们有300天的数据，10个特性，还有一个目标:价格。
为什么，对于训练，我们只需要300天的价格？我知道这是LSTM模型的工作方式，但是考虑到其他299天模型的价格不是很有用吗？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
我正在做一个项目，在这个项目中，我必须预测商品/日销售总量。
作为一个模型，我想使用一个ARIMA (我正在使用R)，但我想得到一个确认这是否是一个好的选择。如果没有，我能得到ARIMA模型最有用的上下文吗？
浏览 0提问于2019-06-01得票数 0
1回答
如果在一行中给出1000个两位数的数字。你必须找到5个最可能的数字，将出现在1001位，使用历史模式。(如果我们也能找到发生的可能性，那就太好了)
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
1回答
我想找出时间序列回归的最佳神经网络类型。我会这样描述我的情景：
我有来自A，B，C，D，E和F传感器的一维时间序列数据。
我试图通过使用A传感器的数据为传感器F数据生成一个回归模型。
我知道对于一些传感器，我需要考虑最后X个小时的数据，才能有一个合适的模型。这个“延迟”对于每个传感器都是不同的(例如，我需要使用传感器A的最后6个小时，对use使用最后的30分钟)，但随着时间的推移保持一致。
我有一个最大“延迟”的近似估计，但我不知道每个传感器的精确(这使我无法预处理我的数据)。
我的目标是能够生成一个针对所有传感器数据的模型/网络，然后将其应用于case中的新数据，并将
浏览 1提问于2019-01-11得票数 0
2回答
资料:我有不同国家和因素的时间序列数据，例如从1972年到2007年的“阿富汗”出生率()。
目标:预测2008年和2012年的出生率
问:我熟悉线性回归，但在如何处理时间序列数据和预测未来值方面需要一些帮助。
您能告诉我示例或共享代码片段吗？
浏览 1提问于2016-05-31得票数 0
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1回答
我有一个特定疾病D患者的保险索赔数据。
在被诊断出患有D型疾病后，患者提出了各种治疗要求。对于每个索赔，都有关于诊断索赔发出后的天数、索赔金额以及其他一些分类变量的数据。
使用这些数据，我必须对每个患者在未来12个月内的索赔金额做出预测。
我在时间序列预测方面没有太多经验，因此我不确定如何做。我看过的所有教程都有数据集，其中包含每行数据的日期。
你能推荐使用哪种建模技术以及如何将我的数据放入其中吗？
样本数据图像
浏览 3提问于2017-10-29得票数 1
2回答
许多 有 所示利用神经网络对时间序列数据进行建模的有效性，并描述了这种方法所需的转换和局限性。R的forecast 套餐甚至在nnetar函数中实现了一种方法。
根据我的解读，所有这些方法都是基于过去的观察来建立一个单一的结果变量的模型，但是我很难找到一种基于神经网络的方法的描述，这种方法也包含独立的预测变量(一种神经网络的ARIMAx模拟)。我发现了对非线性自回归外生模型(NARX)的引用，这似乎是我所要寻找的，但我所读到的所有阅读资料中，我找到了更多关于将这种方法用于单变量序列的多步预测的讨论。
有人能为我指出正确的方向吗？关于加分，有人知道我在R中寻找的东西的实现吗？
浏览 0提问于2016-07-08得票数 4
1回答
星火流中的时间序列预测
、、、、
我对机器学习很陌生，所以我需要一些帮助。
我有星火流作业，它将用户用电消耗的数据输入Cassandra。我用这些数据填充了多个表，其中最重要的是"hourly_data"，它指定每个用户在特定时间内花费了多少电量。
我想要做的是，对用户在一天、月或年结束前的用电量进行预测。
我应该为此使用哪些库和模型？回归是我真正需要的吗？
我想我不能在流作业中做预测，但是我需要开始一个批处理过程吗？
另外，如果我能在某一天画出预期的用户行为，直到一天结束(月或一年相同.)，那就太好了。斯帕克的哪个图书馆能帮我做到这一点？有教程吗？
非常感谢
浏览 3提问于2016-05-10得票数 4
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商品的销售预测
、、、、
因此，我一直在尝试实现我的第一个算法来预测单个产品的(销售额/月)，我一直在使用线性回归，因为这是推荐给我的。我使用过去42个月的数据，前34个月作为培训集，其余8个月作为验证。
我一直在尝试使用四个特性来开始：
月数(1~12)
该产品在当月销售的平均价格
前一个月的发展次数
前一个月售出的数量
下面是具有比较真实数据x预测数据和误差x元素数图的图像：
📷
📷
到目前为止，结果并不理想(如上面的图像所示)，该算法甚至不能正确地得到训练集。我尝试用更高的多项式，正则化参数，这似乎使它更糟。
然后，我想知道是否有更好的方法来解决这个问题，或者我能做些什么来改善这个问题。
提前谢谢！
浏览 0提问于2017-03-23得票数 3
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1回答
贷款数据的时间序列分类
、、、、
我有多个专栏要分期偿还贷款。由于有一个月的还款领域，我想预测客户是否将支付下个月的分期付款。
由于我有多个变量和目标变量作为分期付款(Y/N)，尽管还款依赖于时间变量，即过去几个月支付的分期付款，我希望用时间序列分类来解决这个问题。
如有任何参考资料将不胜感激。
浏览 0提问于2020-01-07得票数 0
1回答
时间序列预测测试集
、、、
下面链接中的示例具有来自时间序列数据的培训和验证集。没有提到测试集。为什么没有时间序列数据集，而对实时生成时间序列数据的数据集有什么要求呢？
我有3小时的数据收集在1s间隔。我想在接下来的30分钟之前预测一下。火车/验证/测试拆分应该是什么样子的？测试集可以跳过吗？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 0
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1回答
如果我有下面的数据集，并且我想预测所有三个特性，我应该如何准备输出数据？
a b c
2265.0 8 21.3515625
2264.5 8 21.3515625
2268.0 8 21.3046875
2266.5 8 21.328125
2260.5 8 21.328125
2259.0 8 21.328125
我知道Keras需要3d输入。因此，需要重塑输入。作为well.So，除了数据集中的时间戳之外，输出/标签都是时间戳？
浏览 0提问于2018-06-27得票数 1
2回答
我有这样一个示例数据框架(日期列格式为mm-dd-YYYY)：
date count grp
01-09-2009 54 1
01-09-2009 100 2
01-09-2009 546 3
01-10-2009 67 4
01-11-2009 80 5
01-11-2009 45 6
我想使用ts()将此数据帧转换为时间序列，但问题是:当前的数据帧具有相同日期的多个值。在这种情况下，我们能应用时间序列吗？
浏览 0提问于2016-11-27得票数 1
1回答
我想预测数值(例如运输量)。作为输入数据，我有过去两年的数量。我已经对这些值做了一些时间序列预测，基本上遵循了关于和的说明。
我现在想更进一步，在预测中列入一些指标(例如经济指标)，看看这是否会提高预测的准确性。
这样做的正确方法是什么？环顾四周，我发现了这个，基本上描述了相同的用例。不幸的是，它没有得到任何回应。
一种方法可能是根据一个以当前卷和指标为特征、以未来卷为标签的模型进行“简单”预测。但是我会放松时间序列，也就是单个数据点之间的连接。
你有这样的预测经验吗？你的案子起什么作用了？请给我指出正确的方向！
浏览 6提问于2022-06-21得票数 -1
据我所知，最新的ANTLR4不再为lexer和解析器构建静态DFA表，而是在运行时使用。这是正确的吗？能请人解释一下ANTLR4的工作原理吗？
浏览 9提问于2015-07-17得票数 2
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我曾经使用"auto.arima“在R中运行arima模型，以确定符合数据的最佳arima模型。即使没有它，在R中也很容易编写一个函数来执行类似的任务。然而，我已经用谷歌搜索了几天，我在SAS中找不到类似的过程。谁知道SAS中有没有"auto.arima“？或者我必须自己写一个？谢谢!
编辑:经过几天的在线搜索，我能找到的最接近的是时间序列预测包中的自动模型选择。但是，该函数是使用GUI的函数，仍然需要手动选择所有不同的模型进行测试。有没有人知道一个命令行过程或包来做这件事？谢谢。
浏览 0提问于2012-07-24得票数 2
1回答
我的数据框如下所示：
Date Value
1 01/04/2012 26200
2 02/04/2012 81100
3 03/04/2012 89800
4 04/04/2012 116800
5 05/04/2012 111300
6 06/04/2012 142200
(以上数据只是整个数据集的head() )
我有500个日期的值，我想预测未来20个日期的值。我该怎么做呢？
我认为我应该对第2列应用线性回归，然后应用predict()，将第0列的下20个值(即501、502、503、...、520)保留为X，但我认为这是不准确的。我是R的新手，听说有一个用于时
浏览 0提问于2014-09-25得票数 0
假设我有一个.csv文件，它有两个属性，分别是日期和该日期的gms\收入值。有没有可能应用线性回归来预测特定日期的GMS值，或者这属于时间序列回归分析?我是机器学习的新手，所以任何帮助都将是appreciated.Thank你。this is the csv file and it has around 1800 records. Dates are continuous.
浏览 17提问于2019-03-14得票数 0
1回答
在R中，我正在研究一个月需求的时间序列，目前，我使用朴素方法来预测12个月(h=12)，它非常好，我只想预测一个月(h=1) (总是用朴素方法)，然后将这个预测值包含到时间序列中，并重复这个过程12次。例如：
预测2013年1月
将此预测值包含到时间序列中。
将朴素方法应用于新系列
我的时间序列不是固定的，有趋势和季节性。
我想做的是预测使用天真，但一步一步(逐个月)，更新我的时间序列每一步。我怎么能这么做？
浏览 9提问于2015-01-03得票数 0
1回答
通过对时间序列分析的研究，认为RMSE和MAPE是实时序列应用中使用模型的最佳评价指标。但我的查询如下，因为这是我在时间序列分析中的第一个实践应用程序项目：
如果我用过去一年的数据训练和预测未来30天，但我们将得到实际数据后，30天的实时。我们如何将这些RMSE和MAPE与时间序列应用集成起来？
正如我从一些数据科学家那里听到的，如果我跳过第一个培训周期，在下一个再培训周期中计算这些RMSE和MAPE，在过去的培训周期中，如果我有实际数据和预测数据，这种方法有用吗？
我关注计算的RMSE和MAPE可以帮助提高模型的实时性。
从生产的角度来看，每一次的评价指标都能计算出是否有用？
我预先表示感谢
浏览 0提问于2020-10-09得票数 1
1回答
在我们公司，我们每天都有大量的现金流入。对下一个工作日的现金流量有一个很好的预测将是非常有用的。
至于数据:我已经收到了过去两年的每一笔付款。每个事务都有付款的实际日期、我们期望收到付款的日期、支付的金额以及用户的唯一标识符。
当然，我们只对一天的累计付款感兴趣。由于我们的业务，我们在这个月的第一个工作日前后有很强的季节性，一年中的第一个工作日有一个更大的高峰。
你要怎么做那样的模特儿？我知道LSTM经常用于时间序列预测，但在我们的情况下，这也是一个好主意吗？或者，根据经验，您是否知道其他哪一种模型可能适合这项预测任务？
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
我对如何处理这个问题感到困惑：
我需要根据前几周的数据预测一个城市的粮食供应，订单数量，以及未来几周的粮食供应。我该怎么办？我需要使用时间相关的算法还是简单的算法？
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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2回答
预测客户活动缺失
、、、、
请你帮我回答以下问题好吗？
我有一个客户活动数据框架，如下所示：
📷
它包含至少500.000个客户和42个月的“时间序列”。1和0代表客户活动。如果某个客户在一个月内处于活动状态，那么就会有一个1；如果不是，则为- 0。我需要确定那些最有可能(+概率)在未来6个月(2018年7月至12月)不活跃的客户。
你能告诉我我应该用什么方法/模型来预测吗？我用Python。
提前感谢！
浏览 0提问于2018-06-16得票数 1
我不明白model.predict(...)是如何处理时间序列预测问题的。我通常将它与CNN一起使用，它非常简单，但对于时间序列，我不明白它返回了什么。 例如，我目前正在做一个练习，我必须使用LTSM根据数据预测功耗，我成功地训练了我的模型，但当我想知道明天的功耗是多少时(所以除了过去的数据之外没有数据)，我不知道使用什么输入。
浏览 27提问于2019-05-02得票数 0
3回答
预测和预测:有什么区别？
、、、、
我使用这两个术语如下：
预测模型以特征(可以是时间序列)作为输入，并给出一个固定长度的输出(可能是多个值，但在某种意义上是“原子”)。
示例：
狗对猫
垃圾邮件与无垃圾邮件
明天天气
下个月销售
预测模型以时间序列作为输入，输出单个时间序列。
示例：
航空客运量:你可以预测下个月的价值，但预测可以超过一个任意的时间框架(当然，质量在不断恶化)。
天气
销售量
我从未见过这些术语的教科书定义。你知道有什么来源可以比较这两个术语吗？
加分，如果你给我一个良好的德文翻译两个术语。到现在为止，我把这两个词都叫做"Vorhersage“--我的印象是没有别的德语词来形容它。
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
1回答
我有训练数据，包括一个数值的时间序列(例如，在网站上100天内的用户活动度量)。我也有一些用户的分类属性(人口学，浏览器类型，位置等)
对于新用户(例如在第50天)活动度量的未来值，作为数值还是类(低、中、高)，什么是一个很好的方法？
我可以想到以下方法：
对初始分类特征的大多数(或全部)组合分别执行时间序列回归或分类。
或
B.从时间序列中提取4至10个不同的数值和/或分类特征(例如高、低、平均、周末水平、周末与工作日的比率等)，然后对全部特征进行随机的forrest分类或回归。
或
还有别的事吗？
谢谢!
浏览 0提问于2016-10-05得票数 1
1回答
首先，感谢您的帮助或评论。我一直在阅读相关的文章，因为这是一个很好的讨论主题，但我没有发现任何帮助我。
我提出我的问题：
想象一下，在过去的10年里，你知道在你们国家5个城市的所有城市中，每月的住房销售平均价格的变化。如果我们考虑每个城市100个城市，它将导致500个单变量时间序列。
在这种情况下，我想建立一个神经网络模型，利用其中三个城市的城市，300个时间序列。目的是看看他如何把它推广到他不知道的另外两个城市。
我完全不知道一个模型如何能够同时训练出如此多的时间序列。
浏览 3提问于2021-02-05得票数 0
1回答
我已经阅读了一些关于时间序列的教程，他们都为时间序列购买了一只股票，并试图预测它。我的数据集包含这个时间段(每天)的许多股票。我是否需要选择一只股票，或者其中的一部分，或者所有的股票来训练模型？
浏览 0提问于2020-06-17得票数 2
2回答
考虑一下我需要根据过去的数据(带有时间戳的数据)预测某一特定事件何时发生的问题。
例如
假设一台特定的机器正在运行，并且我们在不同的时间戳上收集了从该特定机器和其他类似类型的机器收集的数据。这些数据包括从一台机器上收集的值，该机器在某些功能上失败，并且工作正常。
我需要做的是预测特定机器(或某些功能)何时会失败。
从问题上看，我所理解的是一个时间序列分析问题。我听说过生存分析，结果就是时间。但我不确定我还能尝试哪一种。
请有人解释一下，哪些模型可以用于特定的问题(假设我将比较各种模型的质量矩阵)。除时间序列外，还有其他方法，请告知(我的假设是生存分析是时间序列分析的一部分)。
将要使用的技术将
浏览 2提问于2016-05-11得票数 4
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1回答
我对机器学习和聚类的概念还很陌生。我已经安装了Weka，并且正在尝试弄清楚它是如何工作的。目前，我的训练数据如下。
@relation weather
@attribute year real
@attribute temperature real
@attribute warmer {yes,no}
@data
1956 , 68.98585 , yes
1957 , 67.52131 , yes
1958 , 65.853386 , no
1959 , 66.32705 , yes
1960 ,
浏览 2提问于2013-06-26得票数 0
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考虑一个具有数值输入和输出的预测模型。
假设数据按滴答插入，即当新数据可用时，就异步插入数据。当前输出取决于当前输入和过去的输入和输出。
通常，对于训练，输入/输出对被洗牌，因为不存在时间依赖性。
有了这样的时间依赖性，是否还应该对输入进行调整？
浏览 0提问于2019-08-20得票数 0
3回答
我是学习图像处理的初学者，我对空间和时间表征的概念有点困惑。那么，对于空间表征，它是否类似于包含有关地图的一些统计信息的2D地图？在时间表征方面，是关于时间的价值吗？这意味着什么?我们为什么要关心它？谢谢!
浏览 1提问于2013-12-29得票数 12
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1回答
我在一家银行工作。每个月我都会收到一份银行的10,000名客户的名单，其中包括每个客户的未偿贷款余额。我把它们加起来，每月报告未清余额总额。我有过去24个月的数据。
我被要求粗略预测下个月的未清余额总额。我不是统计学家，所以需要帮助。到目前为止，我有以下的想法，有人能评论每一个利弊吗？
根据总余额计算过去6个月的平均月增长率；将当前余额乘以%增长，以预测下个月的余额
在个人客户层面也这样做，这样我们就可以预测下个月的10,000个余额。把它们相加，得到总余额。
这里有什么时间序列技术可以使用吗？
我能通过一些模拟技术找到答案吗？
浏览 0提问于2018-06-21得票数 0
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