大数据Clouder认证：使用时间序列分解模型预测商品销量

商品销量预测介绍

商品销量预测是什么?
商品销量预测，在充分考虑未来各种影响因素的基础上，根据历史销量以及市场上对产品需求的变化情况，对未来一定时期内产品的销量变化所进行的科学预计和推测。

• 连贯性
• 相关性
• 混沌性

商品销量预测方法

常见预测方法-因果预测法
因果预测法
根据事物之间的因果关系来预测事物的发展和变化,通过对预测目标有直接或间接影响因素的分析找出其变化的规律，并根据这种变化规律来确定预测值。

常见预测方法一时间序列法
时间序列
也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。

时间序列预测法
通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。

• 移动平均法
• 简单平均法
• 季节趋势法
• 指数平滑法

ARIMA
定义
自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)时间序列预测法。记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行预测的模型

参数和数学形式
P--采用的时间序列数据本身的滞后数(lags),也叫Auto-Regressive项
d--时间序列变为平稳时所做的差分次数，也叫Integrated项
q--移动平均项数，也叫Moving Average项

原始序列11,12,13,14,15
差分序列1,1,1,1

基本思想
将预测对象随时间推移而形成的非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后对因变量的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。

时间序列分解

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