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資料科學 - 透過機器學習進行時間序列預測
什麼是時間序列預測？
要理解這個概念，首先要了解我們談論時間序列時 白俄羅斯電話號碼數據 的意義。時間序列（也稱為時間序列）是按固定時間間隔測量並按時間順序排列的一組資料。事實上，這種時間順序正是它們與其他類型資料的差異。從這個意義上說，數據可以是每小時、每天、每月或每年。因此，應用於時間序列的預測或預報將成為預測重複季節性模式的一種方法。
時間序列的特殊之處有兩個面向：
它們的季節性：它們通常在特定時間段內具有某種增長或下降的趨勢。讓我們想像一下一家泳裝店，其夏季三個月的銷量比一年中的其他時間要多得多。
它們對時間的依賴性：它們與線性迴歸完全相反，線性迴歸是獨立的。
時間序列可以是單變量也可以是多變量，通常用時間序列表示的一些例子是：
公司的月銷售額或日銷售額。
每六個月收穫一次的產量（以公斤為單位）。
公司股票每分鐘的價值。
飯店每天入住的房間數量。
預測產品的需求。例如，麥當勞開發了一種產品推薦系統，該系統考慮了每個餐廳每小時和每天的需求和生成能力。
時間序列特別用於零售業和電子商務。
為什麼時間序列預測很重要？
時間序列預測最有趣的應用之一，也是公司最常使用的，是透過需求預測來預測市場需求。如果我們有足夠的數據，例如商店的客流量或銷售數量，就可以做出非常有力的預測。
儘管這些季節性模式可能是由一年中的季節、時間或假期（例如聖誕節、情人節或黑色星期五）引起的，但預測和時間序列可以幫助我們了解城市或實體店最繁忙的時間是否存在模式。
簡而言之，時間序列預測對於規劃未來的行動和基於數據做出可靠的決策非常有用。實施它的公司可以預測市場需求並確保為客戶提供他們真正想要的東西。
