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SAP Predictive Analytics

SAP Predictive Analytics良好的回归模型在时间序列预测中没有用

2020-09-06 16:58发布

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大家好，

我的名字叫Rene，我目前正在使用SAP Predictive Analytics进行项目。 我的目标是为销售预测生成有效的模型。 在开始使用该程序时，我遇到一些对我来说没有意义的"问题"。

我为所售产品（目标变量）以及其他解释性变量（如价格和天气）创建了一个自动回归模型。 结果非常有希望，预测能力为0,9269，预测置信度为0,9676。 该模型排除了所有变量，除了一个变量占模型的大约11％。

然后对该销售数据集进行了自动时间序列预测，此时不包括任何解释变量。 该模型的MAPE为0，619。为了改进模型，我向模型中添加了相同的变量 预测。 不幸的是，没有组合变量或单个解释变量可以改善预测。

这使我想到了我的问题。 这些变量即使对自动回归模型做出了显着贡献，如何对时间序列预测也没有影响？

感谢您的帮助

最好的问候蕾妮

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我为所售产品（目标变量）以及其他解释性变量（如价格和天气）创建了一个自动回归模型。 结果非常有希望，预测能力为0,9269，预测置信度为0,9676。 该模型排除了所有变量，除了一个变量占模型的大约11％。

然后对该销售数据集进行了自动时间序列预测，此时不包括任何解释变量。 该模型的MAPE为0，619。为了改进模型，我向模型中添加了相同的变量 预测。 不幸的是，没有组合变量或单个解释变量可以改善预测。

这使我想到了我的问题。 这些变量即使对自动回归模型做出了显着贡献，如何对时间序列预测也没有影响？

感谢您的帮助

最好的问候蕾妮

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1条回答
浮生未央
1楼 · 2020-09-06 17:29.采纳回答

Hello Rene，回归自动化技术和时间序列自动化技术在使用提供的变量的方式上无法真正进行比较。

用更多的数据科学家的话来说，回归是关于"插值"的，而时间序列是关于"外推的"的。 例如，必须为需要预测的未来事件提供时间序列变量。 我建议您详细阅读这两篇公共参考文章，以了解有关回归与时间序列的总体过程的更多信息。

分类/回归

https://blogs.sap.com/2015/07/01/自动化分析如何自动创建预测模型背后的魔术/

时间序列

https://blogs.sap.com/2017/05/31/looking-under-the-hood-of-automated-time-series-from-sap-predictive-analytics/

如果您正在寻找在场景中产生准确预测的最佳方法，那么我认为您可能想测试这两种技术，以及它们将为您提供的知识，这些知识将为您提供已知且未用于培训的结果。 时间序列可以产生多个预测，而回归可以预测一个唯一点。

感谢与问候

Antoine Chabert

增强分析/SAP PA产品管理

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