Une note d'information sur l'industrie
Qu'est-ce que la prévision des données ?
Sightline possède une expertise dans la collecte, la conservation et l'analyse des données de séries temporelles pour mettre en œuvre la prévision des données.
Qu'est-ce qu'une "série chronologique" ?
Les données de séries temporelles sont une collection de quantités rassemblées sur des intervalles de temps réguliers et ordonnées chronologiquement. Les caractéristiques statistiques des données de séries temporelles vont souvent à l'encontre des hypothèses des méthodes statistiques conventionnelles. Pour cette raison, l'analyse des données de séries temporelles nécessite un ensemble unique d'outils et de méthodes, connu sous le nom d'analyse de séries temporelles.
La prévision est l'un des moyens d'analyser les séries temporelles afin de déterminer les tendances futures des données d'entrée données.
Il existe deux catégories de techniques populaires de prévision des données
Séries temporelles univariées : Une seule variable varie dans le temps. Par exemple, les données collectées par un capteur mesurant la vitesse d'un moteur toutes les secondes. Par conséquent, chaque seconde, vous n'aurez qu'une valeur unidimensionnelle, à savoir la vitesse.
Séries temporelles multivariées : Plusieurs variables varient dans le temps. Par exemple, un accéléromètre tri-axial. Il y a trois accélérations, une pour chaque axe (x, y, z) et elles varient simultanément dans le temps.
Chaque technique comporte plusieurs méthodes ou formules de prévision. GARCH, SARIMA, etc. sont des exemples de techniques univariées. VAR, VECM, etc. sont des exemples de techniques multivariées.
Comment choisir le bon modèle de prévision des données ?
Outre les techniques univariées ou multivariées, la structure (ou le comportement) des données influence le choix du "modèle" ou de la "formule de prévision" appropriés. Parmi les éléments qui influencent le comportement des données, on peut citer : la saisonnalité, la tendance (linéaire ou non linéaire), etc.
Par exemple, en utilisant des données univariées, SARIMA avec des paramètres appropriés pourrait être un bon modèle à utiliser pour traiter des données de séries temporelles avec saisonnalité. S'il n'y a pas de saisonnalité dans les données, ARIMA peut être une bonne approche.
SARIMA : Il s'agit de l'ARIMA saisonnier. série avec composante saisonnière qui n'ont pas été gérées d'une manière ou d'une autre. Dans ce cas, nous devons fournir 7 paramètres où 3 pour ARIMA (AR, I, MA) et 3 pour ARIMA saisonnier (Season AR, Season I, Season MA) et un pour la durée de la saisonnalité (12 mois, 6 mois selon les données).
ARIMA : Il est Régression automatique Moyenne mobile intégrée. Ici, le terme intégré se réfère à la différenciation, c'est-à-dire que, par exemple, si l'on calcule le 5e terme à l'ordre 3, il s'agira du 4e + (4e-3e)+(3e-2e) termes.
Les capacités analytiques de Sightline EDM traitent les prévisions de données de séries temporelles afin d'aider les clients à identifier les tendances futures des données de leurs machines en utilisant les techniques décrites ci-dessus. L'avantage de Sightline EDM est qu'il analyse automatiquement les données pour identifier la saisonnalité/stationnarité des données et applique les méthodes de prévision appropriées pour identifier les tendances futures.
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Brandon Witte est le PDG de Sightline Systems, un leader mondial des logiciels de surveillance et d'analyse des performances en temps réel. Depuis près de vingt ans à la tête de Sightline, Brandon a stimulé l'innovation dans tous les secteurs, et s'est récemment lancé dans l'aquaculture avec le lancement d'AQUA Sightline.
Cadre expérimenté, titulaire d'une licence en sciences de gestion du Pamplin College of Business de Virginia Tech, Brandon a acquis au cours de sa carrière une expertise dans les domaines des logiciels d'entreprise, de la stratégie informatique et des services professionnels.
Sous la direction de Brandon, Sightline a acquis la réputation de fournir des informations exploitables par le biais d'analyses avancées, permettant aux entreprises d'optimiser leurs opérations pour obtenir des marges bénéficiaires plus élevées et des opérations quotidiennes plus réussies.