How much historical data do I need for a forecast?

Abbastanza per osservare il modello che vuoi che il modello impari. Catturare realisticamente la stagionalità annuale significa diversi cicli completi, non uno. Le serie brevi possono ancora essere modellate, ma gli intervalli di incertezza saranno ampi e dovrebbero essere presentati in questo modo. Invia il tuo intervallo di date effettivo allo Zinner prima di ordinare in modo che le aspettative siano stabilite onestamente all'inizio.

What format should I supply my data in?

Un'estrazione CSV o di database con una colonna timestamp in un formato coerente, la colonna del valore e qualsiasi chiave di raggruppamento come prodotto o regione. Includi il fuso orario, indica l'intervallo e lascia gli spazi come veri spazi anziché riempirli con zeri. Nota qualsiasi cosa che potrebbe distorcere la serie, come un'interruzione o un'esaurimento scorte.

What deliverables come with a time series project?

Tipicamente il codice o il notebook di analisi, l'output della previsione come file di dati, grafici con intervalli di incertezza e un riepilogo scritto che spiega il modello, la sua accuratezza sui dati non utilizzati per l'addestramento e le sue ipotesi. La distribuzione come lavoro pianificato o API è di solito un lavoro separato, quindi conferma se l'annuncio lo copre prima di ordinare.

How is time series analysis priced on Zinn Hub?

Ogni Zinner imposta e visualizza il proprio prezzo in anticipo in USD. L'ambito dipende generalmente da quante serie devono essere modellate, quanto sono puliti i dati, se sono incluse variabili esterne e quanta reportistica ti serve. Una serie e mille serie a livello di prodotto sono progetti molto diversi, quindi indica il numero delle tue serie nel tuo primo messaggio.

How should I judge whether a forecast is good?

Confrontala con una semplice linea di base, come l'ultimo periodo ripetuto o una previsione ingenua stagionale, utilizzando dati non utilizzati per l'addestramento che il modello non ha mai visto. Un modello che non riesce a battere quella linea di base non aggiunge valore. Chiedi i risultati del backtest e le metriche di errore piuttosto che l'adattamento in-sample, poiché adattare bene il passato è facile e in gran parte privo di significato.

Can a model account for promotions, holidays or weather?

Sì, le variabili esterne sono comunemente incluse dove puoi fornirle sia per il periodo storico che per l'orizzonte di previsione. Quest'ultima parte è il vincolo: un driver che non puoi conoscere in anticipo non può essere utilizzato per prevedere in avanti a meno che non sia esso stesso previsto. Dì allo Zinner per quali fattori esterni hai dati prima di ordinare.

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