數(shù)字化時(shí)代，時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)已經(jīng)從一種理論研究轉(zhuǎn)變?yōu)楦餍袠I(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中的關(guān)鍵工具，這種預(yù)測(cè)可以覆蓋廣泛的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，比如：

利用歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行未來(lái)銷(xiāo)售趨勢(shì)的預(yù)測(cè)
根據(jù)既往的電力消耗數(shù)據(jù)預(yù)估未來(lái)電力需求
基于過(guò)去的股市行情預(yù)測(cè)未來(lái)股價(jià)的走勢(shì)
......
時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)可以為企業(yè)提供強(qiáng)大的戰(zhàn)略支持，有助于實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的資源分配，提升經(jīng)營(yíng)效率，同時(shí)也能提高對(duì)未來(lái)變化的預(yù)見(jiàn)性，幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)不確定性，因此越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用這個(gè)方法來(lái)推動(dòng)自身的數(shù)字化進(jìn)程。但是在實(shí)際操作中，往往會(huì)面臨以下三個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)：
? 數(shù)據(jù)預(yù)處理工作量多：時(shí)序數(shù)據(jù)往往包含大量的噪聲、缺失值和異常值，對(duì)其進(jìn)行清洗和預(yù)處理需要大量時(shí)間和精力。同時(shí)，如何處理季節(jié)性和趨勢(shì)性等復(fù)雜特性，如何將原始的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)的分解與融合，需要專(zhuān)業(yè)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。
? 模型構(gòu)建專(zhuān)業(yè)度高：傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在處理簡(jiǎn)單線性問(wèn)題時(shí)效果良好，但在處理復(fù)雜、非線性的時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)較弱。而深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)的算法雖然能夠提供更高的預(yù)測(cè)精度，但它們需要專(zhuān)業(yè)的編程和算法知識(shí)，限制了大部分用戶的使用。
? 調(diào)度部署難度大：算法模型構(gòu)建完畢后，如何將其部署到實(shí)際業(yè)務(wù)中，并進(jìn)行有效的調(diào)度管理，往往需要繁復(fù)的代碼工作，并對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能要求很高。
如何高效、智能地解決這些問(wèn)題？美林?jǐn)?shù)據(jù)打造的「時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)一體化解決方案」也許能幫到你！
時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)一體化解決方案
在時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的過(guò)程中，涉及到從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建到調(diào)度部署的全流程，這其中的每個(gè)環(huán)節(jié)都面臨著繁瑣且復(fù)雜的工作量，往往需要多個(gè)部門(mén)的配合。
美林?jǐn)?shù)據(jù)提出的解決方案，通過(guò)Tempo智能化工具的支撐，將每個(gè)環(huán)節(jié)的準(zhǔn)備工作都變得更加高效，對(duì)于業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，只需要簡(jiǎn)單的三步，就可以完成時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
第一步、數(shù)據(jù)預(yù)處理
通過(guò)Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)處理能力，用戶只需要通過(guò)拖拉拽的方式，即可完成數(shù)據(jù)的清洗、填充、平滑、抽樣等預(yù)處理工作。

第二步、模型構(gòu)建
Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)內(nèi)置了豐富的時(shí)序類(lèi)算法，包括ARIMA、稀疏時(shí)間序列、X11、灰色預(yù)測(cè)、回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)等，支持自動(dòng)特征選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)，使得模型構(gòu)建變得更為簡(jiǎn)單高效。

第三步、調(diào)度部署
模型構(gòu)建完畢后，Tempo調(diào)度編排能夠幫助用戶實(shí)現(xiàn)模型的部署和調(diào)度管理，支持多種部署方式，同時(shí)可以靈活地調(diào)整調(diào)度頻率和順序，滿足不同業(yè)務(wù)的需求。

目前「時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)一體化解決方案」已經(jīng)運(yùn)用到燃?xì)庑铓饬款A(yù)測(cè)、電網(wǎng)售電量預(yù)測(cè)、采煤機(jī)滾筒高度預(yù)測(cè)、分布式光伏出力預(yù)測(cè)、風(fēng)機(jī)能效預(yù)測(cè)研究等領(lǐng)域，經(jīng)過(guò)大量的實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)積累，準(zhǔn)確率穩(wěn)定在90%以上，逐步實(shí)現(xiàn)了機(jī)器換人，賦能傳統(tǒng)制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造的改革與升級(jí)。

小T總結(jié)
從高效運(yùn)作的物流與供應(yīng)鏈系統(tǒng)，到金融市場(chǎng)中的投資決策，再到能源領(lǐng)域的需求預(yù)測(cè)，高精度的時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)在各行各業(yè)都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
無(wú)論你是不懂代碼的業(yè)務(wù)人員、專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是企業(yè)的決策者，美林?jǐn)?shù)據(jù)的「時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)一體化解決方案」都能幫助你輕松應(yīng)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，賦能企業(yè)降本增效，從而推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。