不懂AI不会写代码怎么做专业时序预测

预测是业务开展、数据分析、算法开发时的一个高频话题,贯穿各行各业的经营过程:不管是高层要做战略规划,管理层要做生意计划,还是执行层要决定执行数量,都依赖于通过预测判断未来。 

拿最典型的零售业务来讲,支撑销售的后台核心能力是供应链。供应链涉及到多个节点,每个节点都有不同提前期,各部门需要提前数周甚至数月制定计划。营销部门要制定销售计划,供应部门要制定库存计划、采购计划,预测是做这些计划的起点。

举两个最常见的场景。

场景一:供应链部门需要每天滚动预测未来几个月的货品销量,以及时调整备货,有计划地控制库存水位,避免滞销或脱销。

场景二:物流部门需要每天滚动预测未来数天/数周的销售单量,以及时调整运力储备,有计划地做劳动力排班,避免运力短缺或者运力浪费。

上面的场景,虽然预测内容不同,但预测方法和流程是一致的。

本文介绍一款最新预测工具DChain Forecast不需要编写代码,也不需要了解深度学习和机器学习算法原理,跟随系统的引导,配置好数据,就能得到胜过大部分专业算法人士的预测结果。

下面以一个天猫旗舰店的销量预测任务为例,介绍DChain Forecast的基本操作。

第一步:准备数据。

这个旗舰店一共有283个商品,有从2019年3月至2022年4月的每日销量数据。

(因涉及数据隐私,数据集中商品id和商品名称都做了脱敏处理)

准备两份csv格式文件:第一份销量数据(必须有);第二份商品信息(可以没有)。

商品历史销量数据

商品维度数据

第二步:登陆DChain Forecast:DChain Forecast ,通过淘宝用户名和密码登陆。

第三步:数据导入

跟随系统的引导,先创建新预测项目「B旗舰店销量预测」、在所创建的项目中创建数据集,将上面准备好的数据通过本地上传的方式导入。

创建新项目的时候,会让选择「数据上传类型」和「所在国家」,由于我的维度数据集和历史销量数据集是分开准备的,创建预测项目的时候数据集方式选择「按类型分类上传」;由于该业务主要面向中国消费者,预测过程中如果用到日历或者公共假期数据,需要用中国的,因此创建预测项目的时候所属国家选择「中国」。

导入数据时,销量数据通过「目标数据集」上传,商品信息数据通过「维度数据集」上传。

导入成功后,通过预览可以看到数据统计结果,以目标数据集为例,可以看到整体汇总结果,销量随时间变化的趋势。

数据预览

第四步:事件管理和创建特征组

对影响预测的业务事件,可以通过「事件日历」功能在时序数据上做标记:可以直接在曲线上标注,也可以在日历上标记,还可以直接导入csv格式数据文件完成。下图红色的圆点就是被标记过事件的点,如果一个事件在历史数据覆盖的时间范围内发生了多次,务必保证这些日期都被标记为同一个标签。

在事件标记完成后,系统会在目标数据曲线上展示出已完成的标记。我们可以清楚地观察到标记的事件是否对销量产生了影响,也能快速发现是否有漏标的日期。

事件标记

接下来创建特征组,选择我们之前配置的主动事件字段(默认叫做event),同时选择系统内置的公共日历字段(day_of_week)作为特征,特征组取名为「日历事件加weekday」。

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创建特征组支撑更精准的预测 

第五步:创建预测模型&评估准确率

创建预测模型,通过系统操作界面,一键可完成预测模型创建。算法选择AUTO(AUTO意味由系统自动选择算法,也可以指定某种特定的算法,同时选择刚已建好的特征组,并配置要预测的时间长度,预测算法就创建好了。

 

预测模型

接下来,点击「触发评估」,可以开始评估模型的预测准确率。对于这份数据,大约两个小时可以完成一次评估,可以切多个时间并行做评估。评估完成后,可以看到不同模型对这个数据集的预测效果。

(1)可以查看到不同模型的预测准确率

评估结果

(2)可以查看到不同维度的预测结果,以及不同特征事件对预测结果的影响。

预测结果及特征事件对预测的影响

第六步:创建预测模型&评估准确率

对于我的这份数据,经过多次评估,发现深度学习相关算法表现比传统的ARIMA、prophet好很多,尤其是Falcon和DeepAR,它们的预测效果稳定地排在前面。我先采用AUTO模型自动推荐的Falcon算法做预测部署,只需要做两个操作就可以完成。

操作1:在预测发布模块,创建预测任务,直接选择AUTO模型即可,因为最新一次评估是Falcon算法效果是最好的,它会自动选择falcon来执行预测。

操作2:与发起评估实例的操作一样,点击触发预测即可开始预测,预测完成后,通过点击「预览」可以查看到预测结果详情。我们可以在预测详情上筛选不同的商品id,查看预测结果,也可以将结果下载到本地电脑。

预测结果

此外,还有很多自动预测、评估结果分析、预测结果校验等功能,有兴趣者可加钉钉群:44365686,或者加微信号:chenchenyeziyezi,一起学习如何做出科学精准的预测。 

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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