Tau ntau xyoo, tib neeg tau kwv yees huab cua, kev lag luam thiab kev nom kev tswv thiab cov txiaj ntsig ntawm kev ua kis las, tsis ntev los no cov npe dav dav no tau rov ua dua nrog cryptocurrencies. Rau kev kwv yees ntau yam xwm txheej, muaj ntau txoj hauv kev los tsim kev kwv yees. Piv txwv li, kev xav, kev xav, cov kws tshaj lij, siv cov txiaj ntsig yav dhau los los sib piv nrog cov kev txheeb cais ib txwm muaj, thiab kev kwv yees ntawm lub sijhawm tsuas yog ib qho ntawm lawv, thaum niaj hnub thiab raug hom kev kwv yees nrog ntau yam kev siv.
Sijhawm series txoj kev
Ib lub sij hawm series (TS) txoj kev yog cov ntaub ntawv uas sau cov ntaub ntawv nyob rau lub sijhawm. Muaj txoj hauv kev tshwj xeeb rau kev rho tawm hom no:
- linear thiab non-linear;
- parametric thiab tsis-parametric;
- ib-dimensional thiab multidimensional.
Tshaj tawm lub sijhawmseries coj nrog nws cov txheej txheem tshwj xeeb kom tau raws li cov kev cov nyom niaj hnub no. Kev ua qauv yog nyob ntawm kev kawm los tsim kom muaj lub zog tsav tom qab hloov cov ntaub ntawv. Cov txheej txheem los ntawm cov kev hloov mus sij hawm ntev, kev cuam tshuam rau lub caij nyoog, lossis kev hloov pauv tsis tu ncua uas yog tus yam ntxwv ntawm TS thiab tsis pom hauv lwm hom kev tshuaj xyuas.
Kev kawm tshuab yog ib ceg ntawm kev tshawb fawb hauv computer uas algorithms tau muab tso ua ke los ntawm cov ntaub ntawv thiab suav nrog kev sib txuas ntawm cov neural, kev kawm tob, kev sib koom tes, cov ntoo txiav txim siab, kev kawm ntxiv, thiab Bayesian tes hauj lwm. Ntau yam algorithms muab cov kev xaiv los daws cov teeb meem, thiab txhua tus muaj nws tus kheej cov cai thiab kev lag luam tawm ntawm cov ntaub ntawv tawm tswv yim, ceev, thiab qhov tseeb ntawm cov txiaj ntsig. Cov no, nrog rau qhov tseeb ntawm qhov kev kwv yees zaum kawg, yuav hnyav thaum tus neeg siv txiav txim siab seb qhov twg yuav ua haujlwm zoo tshaj plaws rau qhov xwm txheej hauv kev kawm.
Lub sijhawm kwv yees kwv yees qiv los ntawm kev txheeb cais, tab sis muab txoj hauv kev tshiab rau kev tsim qauv teeb meem. Qhov teeb meem tseem ceeb rau kev kawm tshuab thiab lub sij hawm series yog tib yam - los kwv yees cov txiaj ntsig tshiab raws li cov ntaub ntawv paub dhau los.
Lub hom phiaj ntawm kev twv ua qauv
TS yog ib pawg ntawm cov ntaub ntawv cov ntsiab lus sau los ntawm ib ntus. Lawv raug tshuaj xyuas los txiav txim siab txog qhov sib txawv mus sij hawm ntev, kwv yees lub neej yav tom ntej, lossis ua lwm yam kev tshuaj ntsuam. Muaj 2 yam uas ua rau TS txawv ntawm qhov teeb meem kev rov qab los ib txwm:
- Lawv nyob ntawm lub sijhawm. Yog liqhov kev xav ntawm tus qauv linear regression uas cov kev soj ntsuam yog ywj siab tsis tuav nyob rau hauv cov ntaub ntawv no.
- Nrog rau kev nce lossis txo qis, feem ntau TSs muaj qee hom kev caij nyoog, piv txwv li kev hloov pauv uas tshwj xeeb rau qee lub sijhawm.
Lub hom phiaj ntawm lub sijhawm kwv yees tus qauv yog muab qhov kev kwv yees raug raws li qhov xav tau. Lub sij hawm series muaj lub sij hawm (t) raws li qhov sib txawv ntawm tus kheej thiab lub hom phiaj nyob ntawm qhov sib txawv. Feem ntau, qhov kev kwv yees yog qhov tshwm sim tshwj xeeb, piv txwv li, tus nqi muag ntawm ib lub tsev, kev ua kis las ntawm kev sib tw, cov txiaj ntsig ntawm kev lag luam ntawm cov khoom lag luam. Qhov kev kwv yees sawv cev rau qhov nruab nrab thiab qhov nruab nrab thiab suav nrog lub sijhawm kev ntseeg siab uas qhia txog qib kev ntseeg siab hauv thaj tsam ntawm 80-95%. Thaum lawv raug kaw nyob rau ib ntus, cov txheej txheem hu ua lub sij hawm series thiab tau hais nyob rau hauv ob txoj kev:
- ib-dimensional nrog lub sij hawm ntsuas uas tsim ib qho kev txiav txim implicit;
- ib txheej nrog ob qhov ntev: lub sijhawm nrog qhov sib txawv ntawm tus kheej thiab lwm qhov sib txawv.
Tsim cov yam ntxwv yog ib qho tseem ceeb tshaj plaws thiab siv sij hawm ua haujlwm hauv kev siv tshuab kev kawm. Txawm li cas los xij, kev kwv yees lub sij hawm series tsis tsim cov yam ntxwv, yam tsawg kawg tsis yog nyob rau hauv cov kev xav ib txwm muaj. Qhov no yog qhov tseeb tshwj xeeb tshaj yog thaum koj xav kwv yees qhov tshwm sim ob peb kauj ruam tom ntej, thiab tsis yog tus nqi tom ntej xwb.
Qhov no tsis tau txhais hais tias cov yam ntxwv ua tsis taus kiag li. Lawv tsuas yog yuav tsum tau siv ceev faj rau cov laj thawj hauv qab no:
- Tsis paub meej tias yav tom ntej tiag tiagcov nqi yuav yog rau cov yam ntxwv no.
- Yog tias cov khoom tuaj yeem kwv yees tau thiab muaj qee tus qauv, koj tuaj yeem tsim tus qauv kwv yees rau txhua tus ntawm lawv.
Txawm li cas los xij, nco ntsoov tias kev siv cov txiaj ntsig kwv yees raws li cov yam ntxwv yuav nthuav tawm qhov yuam kev rau hauv lub hom phiaj sib txawv thiab ua rau muaj qhov tsis raug lossis tsis ncaj ncees rau kev kwv yees.
Sijhawm series Cheebtsam
Txoj kev muaj tshwm sim thaum koob nce, txo qis lossis tseem nyob rau theem tas mus li lub sijhawm, yog li nws raug coj los ua haujlwm. Seasonality yog hais txog cov cuab yeej ntawm ib lub sij hawm series uas qhia cov qauv raws sij hawm uas rov ua dua ntawm qhov zaus (m), piv txwv li, m=12 txhais tau tias tus qauv rov ua dua txhua kaum ob lub hlis.
Dummy hloov pauv zoo ib yam li lub caij nyoog tuaj yeem muab ntxiv ua haujlwm binary. Koj tuaj yeem, piv txwv li, coj mus rau hauv tus account hnub so, cov xwm txheej tshwj xeeb, kev tshaj tawm kev lag luam, tsis hais tus nqi yog txawv teb chaws lossis tsis. Txawm li cas los xij, koj yuav tsum nco ntsoov tias cov kev hloov pauv no yuav tsum muaj qee yam qauv. Txawm li cas los xij, tus naj npawb ntawm cov hnub tuaj yeem suav tau yooj yim txawm tias lub sijhawm yav tom ntej thiab cuam tshuam rau lub sijhawm kwv yees, tshwj xeeb tshaj yog hauv cheeb tsam nyiaj txiag.
Lub voj voog yog lub caij uas tsis tshwm sim ntawm tus nqi ruaj khov. Piv txwv li, tus cwj pwm ntawm kev yug me nyuam txhua xyoo ntawm Canada lynx muaj kev cuam tshuam raws caij nyoog thiab kev sib tw. Lawv tsis rov ua dua ib ntus thiab tuaj yeem tshwm sim txawm tias qhov zaus yog 1 (m=1).
Lagged muaj nuj nqis -lagging qhov tseem ceeb ntawm qhov sib txawv tuaj yeem suav nrog ua tus kwv yees. Qee cov qauv, xws li ARIMA, Vector Autoregression (VAR), lossis Autoregressive Neural Networks (NNAR), ua haujlwm li no.
Cov khoom ntawm qhov sib txawv ntawm qhov kev txaus siab yog qhov tseem ceeb heev rau lub sijhawm tsom xam thiab kev kwv yees, kom nkag siab txog lawv tus cwj pwm, qauv, thiab muaj peev xwm xaiv tus qauv tsim nyog.
Data set attributes
Koj yuav raug siv los nkag mus rau ntau txhiab, lab tus, thiab ntau lab ntawm cov ntaub ntawv cov ntsiab lus rau hauv cov qauv kev kawm, tab sis qhov no tsis tas yuav tsum tau ua rau lub sijhawm. Qhov tseeb, nws tuaj yeem ua haujlwm nrog TS me thiab nruab nrab, nyob ntawm qhov zaus thiab hom kev hloov pauv, thiab qhov no tsis yog qhov tsis zoo ntawm txoj kev. Ntxiv mus, muaj ntau qhov zoo rau txoj hauv kev no:
- Cov ntaub ntawv zoo li no yuav ua raws li lub peev xwm ntawm lub khoos phis tawj hauv tsev.
- Qee zaum, ua lub sijhawm tsom xam thiab kev kwv yees siv tag nrho cov ntaub ntawv teeb tsa, tsis yog tus qauv xwb.
- TS ntev yog qhov tseem ceeb rau kev tsim cov duab uas tuaj yeem txheeb xyuas. Qhov no yog ib qho tseem ceeb heev vim hais tias cov programmers cia siab rau cov duab nyob rau hauv lub sij hawm tsom xam. Qhov no tsis tau txhais hais tias lawv tsis ua hauj lwm nrog lub sij hawm loj loj, tab sis thaum xub thawj lawv yuav tsum muaj peev xwm ua tau me me TS.
- Txhua cov ntaub ntawv uas muaj lub sijhawm hais txog thaj chaw tuaj yeem tau txais txiaj ntsig los ntawm kev tshuaj xyuas lub sijhawm thiab kev kwv yees. Txawm li cas los xij, yog tias tus programmer muaj cov ntaub ntawv loj dua, DB (TSDB)tej zaum yuav tsim nyog dua.
Ib txhia ntawm cov khoom no yog los ntawm cov xwm txheej sau nrog lub sijhawm, cov ntaub ntawv kaw lus, thiab cov ntaub ntawv nyiaj txiag. Txij li thaum TSDB ua haujlwm ib txwm nyob nrog lub sijhawm series, qhov no yog lub sijhawm zoo los siv cov txheej txheem no rau cov ntaub ntawv loj loj.
Machine learning
Kev kawm tshuab (ML) tuaj yeem ua tau zoo dua li cov txheej txheem kev kwv yees lub sijhawm. Muaj ntau ntau cov kev tshawb fawb tawm muaj sib piv cov kev kawm tshuab rau ntau cov txheej txheem kev txheeb cais ntawm TS cov ntaub ntawv. Neural networks yog ib qho ntawm cov thev naus laus zis uas tau tshawb fawb dav dav thiab siv TS txoj hauv kev. Cov txheej txheem kev kawm tshuab coj cov qeb duas rau kev sau cov ntaub ntawv raws li lub sijhawm. Cov txheej txheem no tau ua pov thawj tias muaj txiaj ntsig zoo, ua tau zoo dua TS dawb tiv thaiv M3 lossis Kaggle.
MO muaj nws tus kheej cov teeb meem tshwj xeeb. Tsim cov yam ntxwv lossis tsim cov kev kwv yees tshiab los ntawm cov ntaub ntawv teev tseg yog ib kauj ruam tseem ceeb rau nws thiab tuaj yeem muaj kev cuam tshuam loj rau kev ua tau zoo thiab yog ib txoj hauv kev tsim nyog los daws cov teeb meem sib txawv thiab caij nyoog ntawm TS cov ntaub ntawv. Tsis tas li ntawd, qee cov qauv muaj teeb meem txog qhov lawv haum cov ntaub ntawv zoo npaum li cas, thiab yog tias lawv tsis ua, lawv yuav plam qhov sib txawv loj.
Lub Sijhawm series thiab kev kawm tshuab yuav tsum tsis txhob muaj nyob hauv kev sib cais ntawm ib leeg. Lawv tuaj yeem ua ke ua ke los muab cov txiaj ntsig ntawm txhua txoj hauv kev. Forecasting txoj kev thiab lub sij hawm series tsom xam yog zoo ntawm decomposing cov ntaub ntawv mus rau hauv trend thiab raws caij nyoog cov ntaub ntawv.cov ntsiab lus. Qhov kev soj ntsuam no tuaj yeem siv los ua cov tswv yim rau tus qauv ML uas muaj cov ntaub ntawv sib txawv thiab caij nyoog hauv nws cov algorithm, muab qhov zoo tshaj plaws ntawm ob lub ntiaj teb.
Kev nkag siab qhov teeb meem nqe lus
Piv txwv li, xav txog TS ntsig txog kev kwv yees tus naj npawb ntawm cov neeg caij tsheb ntawm kev pabcuam kev tsheb ciav hlau tshiab. Piv txwv li, koj muaj 2 xyoo cov ntaub ntawv (Lub yim hli ntuj 2016 - Cuaj hlis 2018) thiab nrog rau cov ntaub ntawv no koj yuav tsum kwv yees tus naj npawb ntawm cov neeg caij tsheb rau 7 lub hlis tom ntej, muaj 2 xyoo ntawm cov ntaub ntawv (2016-2018) nyob rau hauv ib teev nrog rau cov ntaub ntawv. tus naj npawb ntawm cov neeg caij tsheb mus ncig, thiab yuav tsum kwv yees tus naj npawb ntawm lawv yav tom ntej.
Subset ntawm cov ntaub ntawv rau kev kwv yees nrog lub sijhawm:
- Tsim lub tsheb ciav hlau thiab cov ntaub ntawv xeem rau simulation.
- Thawj 14 lub hlis (Lub Yim Hli 2016 - Lub Kaum Hli 2017) yog siv los ua cov ntaub ntawv qhia, thiab 2 lub hlis tom ntej (Nov 2017 - Dec 2017) yog cov ntaub ntawv xeem.
- Sau cov ntaub ntawv txhua hnub.
Ua cov ntaub ntawv pom pom pom tias nws hloov pauv li cas hauv lub sijhawm.
Naive Approach siv txoj kev
Lub tsev qiv ntawv siv rau qhov no rau TS kev kwv yees yog statsmodels. Nws yuav tsum tau muab ntsia ua ntej ib qho ntawm cov txheej txheem no tuaj yeem siv tau. Tej zaum statsmodels twb tau teeb tsa hauv Python ib puag ncig, tab sis nws tsis txhawb txoj hauv kevkev twv ua ntej, yog li koj yuav tsum tau clone nws los ntawm qhov chaw cia khoom thiab nruab nws los ntawm qhov chaw.
Rau qhov piv txwv no, nws txhais tau hais tias cov nyiaj npib mus txawv tebchaws nyob ruaj khov txij thaum pib thiab thoob plaws lub sijhawm tag nrho. Txoj kev no xav tias qhov xav tau tom ntej no yog sib npaug rau qhov kawg tau pom thiab hu ua Naive Approach.
Tam sim no xam tus qauv sib txawv los ntsuas qhov tseeb ntawm tus qauv ntawm cov ntaub ntawv xeem. Los ntawm tus nqi RMSE thiab cov duab saum toj no, peb tuaj yeem txiav txim siab tias Naive tsis haum rau cov kev xaiv tsis hloov pauv siab, tab sis yog siv rau cov khoom ruaj khov.
Simple medium style
Yuav ua kom pom cov qauv, ib daim duab kos, piv txwv tias Y-axis sawv cev tus nqi thiab X-axis sawv cev rau lub sijhawm (hnub).
Los ntawm nws peb tuaj yeem txiav txim siab tias tus nqi nce thiab txo qis qis nrog cov npoo me me, kom tus nqi nruab nrab tseem nyob tas li. Hauv qhov no, koj tuaj yeem kwv yees tus nqi ntawm lub sijhawm tom ntej, zoo ib yam li qhov nruab nrab rau tag nrho cov hnub dhau los.
Tus qauv ntawm kev kwv yees nrog qhov xav tau nruab nrab ntawm cov ntsiab lus pom yav dhau los yog hu ua txoj kev nruab nrab yooj yim.
Nyob rau hauv cov ntaub ntawv no, yav tas los paub qhov tseem ceeb yog coj, qhov nruab nrab yog xam thiab muab raws li tus nqi tom ntej. Tau kawg, qhov no yuav tsis yog qhov tseeb, tab sis nws zoo nkauj ze, thiab muaj cov xwm txheej uas cov qauv no ua haujlwm zoo tshaj plaws.
Raws li cov txiaj ntsig tau tshwm sim hauv daim duab, txoj kev no ua haujlwm zoo tshaj plaws thaum tus nqi nruab nrab ntawm txhua lub sijhawm tseem nyob tas li. Txawm hais tias txoj kev naive zoo dua qhov nruab nrab, tab sis tsis yog rau tag nrho cov datasets. Nws raug nquahu kom sim txhua tus qauv ib kauj ruam thiab saib seb nws txhim kho qhov txiaj ntsig lossis tsis tau.
Moving Average Model
Raws li daim ntawv qhia no, peb tuaj yeem xaus tias tus nqi tau nce ntau zaus yav dhau los los ntawm qhov dav, tab sis tam sim no ruaj khov. Txhawm rau siv txoj kev nruab nrab yav dhau los, koj yuav tsum coj qhov nruab nrab ntawm tag nrho cov ntaub ntawv dhau los. Tus nqi ntawm thawj lub sijhawm yuav cuam tshuam rau kev kwv yees ntawm lub sijhawm tom ntej. Yog li ntawd, raws li kev txhim kho ntawm qhov yooj yim nruab nrab, siv qhov nruab nrab ntawm cov nqi tsuas yog rau ob peb lub sijhawm dhau los.
Cov txheej txheem kev kwv yees no yog hu ua cov txheej txheem txav nruab nrab, qee zaum hu ua "n" loj "qhov rais txav". Siv tus qauv yooj yim, tus nqi tom ntej hauv TS yog kwv yees los xyuas qhov tseeb ntawm txoj kev. Kom meej meej Naive ua tau zoo tshaj qhov nruab nrab thiab Kev Hloov Pauv rau cov ntaub ntawv no.
Muaj qhov sib txawv ntawm kev kwv yees los ntawm txoj kev yooj yim exponential smoothing. Hauv txoj kev txav nruab nrab, qhov kev soj ntsuam "n" yav dhau los yog qhov hnyav sib npaug. Hauv qhov no, koj tuaj yeem ntsib cov xwm txheej uas txhua qhov yav dhau los 'n' cuam tshuam rau kev kwv yees hauv nws txoj kev. Qhov kev hloov pauv no, uas ntsuas qhov ntsuas yav dhau los sib txawv, yog hu ua txoj kevhnyav txav nruab nrab.
Extrapolation of patterns
Ib qho ntawm cov khoom tseem ceeb tshaj plaws uas xav tau los txiav txim siab lub sijhawm kwv yees algorithms yog lub peev xwm los nthuav tawm cov qauv sab nraud ntawm cov ntaub ntawv kawm. Ntau lub ML algorithms tsis muaj qhov peev xwm no vim lawv zoo li txwv rau thaj tsam uas tau txhais los ntawm cov ntaub ntawv qhia. Yog li ntawd, lawv tsis haum rau TS, lub hom phiaj ntawm qhov project yog qhov tshwm sim rau yav tom ntej.
Lwm yam khoom tseem ceeb ntawm TS algorithm yog qhov ua tau kom tau txais kev ntseeg siab ib ntus. Thaum qhov no yog lub neej ntawd khoom ntiag tug rau TS qauv, feem ntau ML qauv tsis muaj peev xwm no vim lawv tsis yog tag nrho raws li cov ntaub ntawv faib tawm.
Tsis txhob xav tias tsuas yog cov txheej txheem yooj yim tsuas yog siv los twv TS. Nws tsis zoo li ntawd kiag li. Muaj ntau txoj hauv kev uas tuaj yeem ua tau zoo heev hauv cov xwm txheej tshwj xeeb. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH), Bayesian thiab VAR tsuas yog qee qhov ntawm lawv.
Tseem muaj cov qauv neural network uas tuaj yeem siv rau lub sijhawm uas siv cov kev kwv yees lag luam thiab tuaj yeem ua haujlwm xws li neural network autoregression (NNAR). Muaj txawm tias lub sij hawm ua qauv qiv los ntawm kev kawm nyuaj, tshwj xeeb tshaj yog nyob rau hauv tsev neeg neural network, xws li LSTM thiab GRU networks.
Kev kwv yees Metrics thiab Residual Diagnostics
Cov kev ntsuas kev kwv yees ntau tshaj plaws yogrms txhais tau tias, uas ntau tus neeg siv thaum daws teeb meem regression:
- MAPE vim tias nws yog qhov ntsuas kev ywj pheej thiab sawv cev rau qhov sib piv ntawm qhov yuam kev rau qhov tseeb qhov tseem ceeb raws li feem pua;
- MASE, uas qhia tau hais tias qhov kev twv ua ntej ua tau zoo npaum li cas piv rau qhov kev kwv yees nruab nrab tsis zoo.
Thaum ib txoj kev kwv yees tau raug hloov kho, nws yog ib qho tseem ceeb los ntsuas seb nws puas tuaj yeem ntes cov qauv. Txawm hais tias cov kev ntsuas ntsuas pab txiav txim siab seb qhov txiaj ntsig ze npaum li cas rau tus nqi tiag tiag, lawv tsis ntsuas seb tus qauv haum rau TS. Cov khoom seem yog ib txoj hauv kev zoo los ntsuas qhov no. Txij li thaum tus programmer tab tom sim siv TS qauv, nws tuaj yeem cia siab tias yuav raug coj zoo li "lub suab nrov" vim tias lawv sawv cev rau qee yam uas tsis tuaj yeem ntes los ntawm tus qauv.
"White suab" yuav tsum muaj cov khoom nram qab no:
- Residuals uncorrelated (Acf=0)
- Cov seem ua raws li ib txwm faib nrog xoom txhais tau tias (tsis pom zoo) thiab qhov sib txawv tsis tu ncua.
- Yog ob qho ntawm ob qho khoom ploj lawm, muaj chaw rau kev txhim kho hauv tus qauv.
- Cov cuab yeej zero txhais tau yooj yim sim siv T-test.
- Cov khoom ntawm qhov qub thiab qhov sib txawv tsis tu ncua yog kev pom kev tswj xyuas siv cov histogram ntawm cov seem lossis qhov kev ntsuas qhov tsim nyog tsis raug cai.
ARIMA Model
ARIMA - AutoRegressive Integrated Moving-Average qauv, yog ib txoj hauv kev nrov tshaj plaws siv hauv TS kev kwv yees, feem ntaulos ntawm cov ntaub ntawv autocorrelation los tsim cov qauv zoo.
Thaum ntsuas ARIMA coefficients, qhov kev xav tseem ceeb yog tias cov ntaub ntawv nyob ruaj khov. Qhov no txhais tau hais tias qhov sib txawv thiab lub caij nyoog tsis tuaj yeem cuam tshuam qhov sib txawv. Qhov zoo ntawm tus qauv tuaj yeem ntsuas tau los ntawm kev sib piv lub sijhawm cov phiaj xwm ntawm cov nqi tiag tiag nrog cov nqi kwv yees. Yog tias ob qho tib si nkhaus nyob ze, ces nws tuaj yeem xav tias tus qauv haum rau cov ntaub ntawv txheeb xyuas. Nws yuav tsum nthuav tawm txhua qhov sib txawv thiab caij nyoog, yog tias muaj.
Kev tshuaj xyuas cov seem yuav tsum tau qhia yog tias tus qauv haum: random residuals txhais tau tias nws yog. Fitting ARIMA nrog qhov tsis muaj (0, 1, 1) yuav muab cov txiaj ntsig zoo ib yam li exponential smoothing, thiab siv qhov ntsuas (0, 2, 2) yuav muab ob npaug rau exponential smoothing tau.
Koj tuaj yeem nkag mus rau ARIMA nqis hauv Excel:
- Start Excel.
- Nrhiav XL MINER ntawm lub toolbar.
- Nyob ntawm kab, xaiv ARIMA los ntawm cov ntawv qhia zaub mov.
Cov ntsiab lus ntawm ARIMA Tus Qauv Muaj Peev Xwm:
- ARIMA - Autoregressive Integrated Moving Average.
- Forecasting qauv siv nyob rau hauv lub sij hawm series tsom xam.
- ARIMA parameter syntax: ARIMA (p, d, q) qhov twg p=tus naj npawb ntawm cov ntsiab lus autoregressive, d=tus naj npawb ntawm cov caij nyoog sib txawv, thiab q=tus naj npawb ntawm cov ntsiab lus nruab nrab.
Algorithms hauv SQL Server
Kev kwv yees hla yog ib qho tseem ceebcov yam ntxwv ntawm lub sijhawm series hauv kev kwv yees cov haujlwm nyiaj txiag. Yog tias siv ob txoj kev sib raug zoo, tus qauv tsim tuaj yeem siv los kwv yees cov txiaj ntsig ntawm ib qho raws li tus cwj pwm ntawm lwm tus.
SQL Server 2008 muaj lub zog tshiab lub sijhawm ua haujlwm los kawm thiab siv. Cov cuab yeej siv tau yooj yim TS cov ntaub ntawv, ib qho yooj yim-rau-siv interface rau simulating thiab reproducing algorithm functions, thiab ib tug piav qhia qhov rais nrog ib tug txuas mus rau server-sab DMX queries ces koj yuav to taub dab tsi tshwm sim nyob rau hauv.
Lub sijhawm ua lag luam yog thaj chaw dav uas cov qauv kev kawm tob thiab cov txheej txheem tuaj yeem siv tau. Cov tsev txhab nyiaj, cov tuam txhab thiab cov nyiaj tam sim no tau sim nrog lawv cov kev xa tawm ntawm kev tshuaj ntsuam thiab kev kwv yees rau cov ntsuas, cov nqi pauv, yav tom ntej, tus nqi cryptocurrency, tsoomfwv cov khoom lag luam thiab ntau dua.
Nyob rau hauv lub sijhawm kwv yees, lub neural network pom cov qauv kev kwv yees los ntawm kev kawm cov qauv thiab cov qauv ntawm kev lag luam thiab muab lus qhia rau cov tub lag luam. Cov tes hauj lwm no tseem tuaj yeem pab txheeb xyuas qhov tsis txaus ntseeg xws li qhov siab tshaj plaws, kev poob, kev hloov pauv thiab qib hloov. Ntau tus qauv kev txawj ntse yog siv rau kev kwv yees nyiaj txiag.
