هوش تجاری (Business Intelligence)

هوش تجاری (Business Intelligence)

به اشتراک بگذاریم برای یادگیری، یاد بگیریم برای به اشتراک گذاری
هوش تجاری (Business Intelligence)

هوش تجاری (Business Intelligence)

به اشتراک بگذاریم برای یادگیری، یاد بگیریم برای به اشتراک گذاری

سری‌های زمانی ماکروسافت(Microsoft Time Series )

الگوریتم سری‌های زمانی (Time Series) یک الگوریتم پیش بینی بر جسته است. در واقع ترکیبی از رگرسیون اتوماتیک و تکنیک‌های درخت تصمیم می‌باشد. این الگوریتم را ART (Auto Regression Tree) هم می‌نامند. به مثال زیر توجه کنید:

 

فرض کنید که مالک یک فروشگاه هستید و قصد دارید پیش بینی فروش چند هفته آینده را برای هر گروه از محصولات بدانید، تا بتوانید موجودی کالاهایتان را مدیریت نمایید. نمی‌خواهید ‌موجودی بیشتری در انبار داشته باشید و همچنین کالاها را بیش از اندازه در انبار نگه دارید. از طرفی هم می‌دانید که در تعطیلات، فروش برخی از کالاها ممکن است افزایش یابد و می‌خواهید بدانید که چه زمانی و به چه مقدار از هر کدام از این محصولات باید سفارش دهید و در انبار داشته باشید.

الگوریتم سری‌های زمانی ماکروسافت به منظور پاسخ به این نوع سوالات طراحی شده است.


معرفی الگوریتم سری‌های زمانی


سری‌های زمانی شامل یک سری اطلاعات از افزایش‌های متوالی در طول زمان یا سایر شاخص های متوالی که در یک دوره زمانی  جمع آوری شده‌اند؛ می باشد. دنیای پیرامون ما ثابت نیست و متغیرهای بسیاری با تغییر زمان ارزش خود را تغییر می‌دهند و در نهایت ترتیب ارزش‌های یک متغیر در طول زمان یک سری زمانی را تشکیل می دهد.

به عنوان مثال قیمت نهایی سهام ماکروسافت که  به صورت روزانه می باشد در  یک سری زمانی نمایش داده شده است.

 فروش ماهانه شرکت پیسی یک سری زمانی را تشکیل می‌دهد و همچنین در آمد هر فصل یک شرکت نیز یک سری زمانی است. در سری‌های زمانی بیشتر اوقات ارزش و مقدار متعلق به یک زمان، به ارزش در زمان قبل بستگی دارد. .به عنوان مثال قیمت نهایی سهام میکروسافت در 10 می(May) شدیدا به قیمت تمام شده آن در 8 و 9 می بستگی دارد.

مقادیر مشاهده شده در سری‌های زمانی ممکن است پیوسته و یا گسسته باشند. ما تنها سری‌های زمانی‌ای را که مقادیر آنها پیوسته می‌باشند را در نظر می گیریم.

 ارزش سهام، میزان فروش یک فروشگاه و درآمد شرکت به شکل پیوسته است و یک سری زمانی از پیش بینی وضعیت آب و هوا، مشاهداتی از مقادیر گسسته‌ی، آفتابی، ابری، بادی یا بارانی است.

همانطور که پیشتر گفته شد هدف اصلی از جمع آوری داده‌های سری زمانی پیش بینی و یا پیشگویی درباره مقادیر آینده است. به مثال‌های زیر توجه کنید:

 در یک کارخانه‌ صنعتی به پیش بینی درخواست‌های مشتریان در ماه‌های آینده جهت برنامه ریزی تولید نیاز است.

یک وب سایت باید رشد و ترافیک کاربران را به منظور استفاده از یک سخت افزار مناسب تخمین بزند و همچنین یک فروشگاه خرده فروشی باید فروش محصولات را به منظور بهینه سازی موجودی انبار پیش بینی نماید.

 

 

نظرات 2 + ارسال نظر
مقبل دوشنبه 25 فروردین 1393 ساعت 12:20 ب.ظ

سلام.مطالبتونو خوندم واسم خیلی جالب بود که چطور با بکارگیری سریهای زمانی گسسته قراره پیش بینی هاتون انجام بدین؟ تو مثالاتون فقط پیش بینی های آب و هوایی رو می تونیم گسسته مدل بندی کنیم.حالا کاربرد این مدل برای شما به چه نحوه؟

vahid دوشنبه 3 آذر 1393 ساعت 09:54 ق.ظ

ممنون از مطلب جالبتون.

برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)
ایمیل شما بعد از ثبت نمایش داده نخواهد شد