How much historical data do I need for a forecast?

Assez pour observer le modèle que vous voulez que le modèle apprenne. Capturer la saisonnalité annuelle de manière réaliste signifie plusieurs cycles complets, pas un seul. Les séries courtes peuvent toujours être modélisées, mais les intervalles d'incertitude seront larges et devraient être présentés de cette manière. Envoyez votre plage de dates réelle au Zinner avant de commander afin que les attentes soient fixées honnêtement dès le début.

What format should I supply my data in?

Un extrait CSV ou de base de données avec une colonne d'horodatage dans un format cohérent, la colonne de valeur et toutes les clés de regroupement telles que le produit ou la région. Incluez le fuseau horaire, indiquez l'intervalle et laissez les lacunes comme de véritables lacunes plutôt que de les remplir de zéros. Notez tout ce qui pourrait déformer la série, comme une panne ou une rupture de stock.

What deliverables come with a time series project?

Généralement le code ou le carnet d'analyse, la sortie de prévision sous forme de fichier de données, des graphiques avec des intervalles d'incertitude et un résumé écrit expliquant le modèle, sa précision sur les données de validation et ses hypothèses. Le déploiement en tant que tâche planifiée ou API est généralement un travail distinct, alors confirmez si l'annonce le couvre avant de commander.

How is time series analysis priced on Zinn Hub?

Chaque Zinner fixe et affiche son propre prix à l'avance en USD. La portée dépend généralement du nombre de séries à modéliser, de la propreté des données, de l'inclusion de variables externes et de la quantité de rapports dont vous avez besoin. Une série et mille séries au niveau du produit sont des projets très différents, alors indiquez le nombre de vos séries dans votre premier message.

How should I judge whether a forecast is good?

Comparez-le à une base de référence simple, telle que la répétition de la dernière période ou une prévision saisonnière naïve, en utilisant des données de validation que le modèle n'a jamais vues. Un modèle qui ne peut pas battre cette base de référence n'ajoute pas de valeur. Demandez les résultats du rétrotest et les métriques d'erreur plutôt que l'ajustement intra-échantillon, car bien ajuster le passé est facile et largement insignifiant.

Can a model account for promotions, holidays or weather?

Oui, les variables externes sont couramment incluses lorsque vous pouvez les fournir pour la période historique et l'horizon de prévision. Cette dernière partie est la contrainte: un facteur que vous ne pouvez pas connaître à l'avance ne peut pas être utilisé pour prévoir à l'avenir à moins qu'il ne soit lui-même prévu. Indiquez au Zinner les facteurs externes pour lesquels vous avez des données avant de commander.

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