Сравнение прогнозов моделей прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Были созданы следующие три модели:

• прогнозы для каждого сочетания региона и модели, основанные только на данных по конкретной модели и региону;

• глобальные прогнозы для всех моделей, основанные на статистических данных;

• прогнозы для модели M200 в Североамериканском регионе, основанные на статической модели.

В этой последней задаче будет выполнено сравнение прогнозов для каждой модели, чтобы оценить, как использование обобщенных моделей влияет на результаты.

Сравнение результатов прогнозов

Следует помнить, что исходная модель интеллектуального анализа данных показала значительный разрыв между некоторыми регионами и линейками моделей. Линия тренда для модели M200 имела значительный подъем, в то время как линии трендов для модели T1000 снижались и были достаточно пологими.

Можно создать диаграмму, которая включает в себя все прогнозы, путем экспортирования результатов и исходных данных в приложение Microsoft Excel, которое предоставляет больше сложных инструментов для вывода графиков и работы с несколькими рядами данных. На следующей схеме показаны линии трендов только для моделей продуктов M200 и выполнено сравнение прогнозов первой модели интеллектуального анализа данных с прогнозами, полученными с использованием статической модели.

Из данной диаграммы можно сделать вывод, что статическая модель интеллектуального анализа данных сглаживает колебания отдельных рядов данных. С целью упрощения сравнения в следующей таблице содержится часть рядов данных, используемых для создания диаграммы.

Ряды и модели интеллектуального анализа данных	25.07.2004	25.08.2004	25.09.2004	25.10.2004	25.11.2004
Статистические данные по модели M200 в Европе	143	126	115	119	94
Индивидуальные данные по модели M200 в Европе	121	142	152	149	154
Статистические данные по модели M200 в Северной Америке	208	150	149	151	172
Индивидуальные данные по модели M200 в Северной Америке	163	178	156	173	203
Статистические данные по модели M200 в Тихоокеанском регионе	89	80	71	77	57
Индивидуальные данные по модели M200 в Тихоокеанском регионе	46	44	42	42	38
Статистические данные по модели T1000 в Европе	65	51	54	53	48
Индивидуальные данные по модели T1000 в Европе	42	41	43	42	43
Статистические данные по модели T1000 в Северной Америке	103	84	79	85	68
Индивидуальные данные по модели T1000 в Северной Америке	82	78	78	83	83
Статистические данные по модели T1000 в Тихоокеанском регионе	68	52	48	56	44
Индивидуальные данные по модели T1000 в Тихоокеанском регионе	38	39	37	38	36

Заключение

Было изучено создание модели временных рядов, которая может использоваться для прогнозирования, и обобщенной модели, которая может применяться к различным рядам данных.

См. также

Основные понятия

Учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)