О чём рассказывается в презентации:
Презентация посвящена методам экспоненциального сглаживания, которые играют ключевую роль в анализе временных рядов и адаптивном прогнозировании. Она охватывает принципы работы с различными методами, включая простое сглаживание, метод Хольта и Хольта-Уинтерса, а также их применение в бизнесе для повышения точности прогнозов. Эксперты узнают, как использовать эти методы для создания эффективных прогнозных моделей в условиях ограниченных данных.
Оглавление
Экспоненциальное сглаживание как инструмент определения прогнозных значений
Экспоненциальное сглаживание — ключевой метод анализа временных рядов
Адаптивность к изменениям обеспечивает точность прогноза
Истоки метода: от разработок 1950-х до современных стандартов
Простое экспоненциальное сглаживание (SES) для стабильных рядов
Метод Хольта расширяет возможности при работе с трендами
Метод Хольта-Уинтерса учитывает циклические сезонные колебания
Настройка коэффициентов как способ минимизации прогнозов
Аддитивная против мультипликативной сезонности
Преимущества и ограничения метода для бизнеса
Интеграция в современные архитектуры машинного обучения
Пример: простой прогноз для ряда без очевидного тренда
Пример: учет тренда методом Хольта
Пример: Хольта-Уинтерс при наличии сезонности
Резюме: когда стоит применять классические методы
Итоги и ключевые выводы
Спасибо за внимание
