R语言预测实战（第二章--预测方法论）

Posted 2020-11-22 fd-682012

2.1预测流程

　　从确定预测主题开始，一次进行数据收集、选择方法、分析规律、建立模型、评估效果直到发布模型。

 

2.2.1确定主题

　　（1）指标：表达的是数量特征，预测的结果也通常是通过指标的取值来体现。

　　（2）主体：预测研究的对象。

　　（3）精度：预测能够达到的准确水平。

　　（4）周期：在预测工作开始前，需要明确预测结果的时间跨度，或叫做周期。

　　（5）用户：

　　（6）成本：

　　（7）数据：

 

2.1.2收集数据

　　内容划分 

 

　　收集原则 ：全面覆盖、质量良好、周期一致、粒度（粒度可以理解为事物的层次）对称、持续生产

　　数据整合：通常按时间、周期、粒度、对象这几个维度对数据进行整合。

2.1.3选择方法

　　按预测涉及对象的数量及预测相关指标的数量把预测的数据情况分成简单型、丰富型、多样型、复杂型这四类。

　　（1）简单型

　　

　　

 

 

 

　　（2）丰富型