clementine自帶實例_時間序列(編輯修改稿)
2025-06-18 14:02 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 執(zhí)行 ? 把生成的模型連接到時間分區(qū)節(jié)點 ? 將模型輸出流連接到時間散點圖，做圖 ? Holts模型生成并展現(xiàn)了帶有上升趨勢特征的比簡單模型更為平滑的效果圖，但它依然沒有把季節(jié)性考慮進去，所以我們同樣可以舍棄這個模型。 ? 關(guān)閉散點圖，并將剛生成的建模節(jié)點從數(shù)據(jù)流區(qū)域中刪去 ? 你可能會想起，開始時畫的時間散點圖顯示，男裝銷售數(shù)據(jù)同時具有線性上升趨勢和乘數(shù)季節(jié)性。因此更合適的模型，是 Winters模型 ? 重新打開時間序列節(jié)點，在建模標(biāo)簽，確認(rèn)指數(shù)平滑依然被選中，點擊標(biāo)準(zhǔn) ? 選擇 Winters乘數(shù)法 ? 點擊確定，點擊執(zhí)行以生成新模型 ? 連接新模型至?xí)r間分區(qū)節(jié)點，連接時間散點圖至新模型節(jié)點 ? 這樣看起來更好一些吧 ~這個模型既反映了數(shù)據(jù)的趨勢性又反映了數(shù)據(jù)的季節(jié)性 ? 本數(shù)據(jù)集包含十年以及發(fā)生在每年十二月的季節(jié)性峰值。這十個峰值預(yù)測結(jié)果跟實際數(shù)據(jù)相當(dāng)吻合。 ? 然而，預(yù)測結(jié)果依然過于強調(diào)指數(shù)平滑的限制。觀察上升下降尖銳的部分，該模型還有一些顯著的結(jié)構(gòu)沒有考慮到。 ? 如果你首要關(guān)心的是模型的長期趨勢，再加上一點季節(jié)性波動，那么指數(shù)平滑可能是一個不錯的選擇。要建一個更復(fù)雜模型，我們可以考慮用 ARIMA（自回歸求和移動平均模式 autoregressive integrated moving average）過程 ? ARIMA過程能為時間序列創(chuàng)建細(xì)微調(diào)整的
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