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  • 预测方法集锦1.移动平均法2.指数平滑法3.差分指数平滑法4.自适应滤波法5.趋势外推(预测)法6.回归分析7.灰色预测 1.移动平均法 根据时间序列资料逐渐推移,依次计算包含一定项数的时序平均数,以反映长期趋势。 当...

    1.移动平均法

    根据时间序列资料逐渐推移,依次计算包含一定项数的时序平均数,以反映长期趋势。
    当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响,起伏较大,不易显示出发展趋势时,可用移动平均法,消除这些因素的影响,分析、预测序列的长期趋势。
    移动平均法

    1. 简单移动平均法
    2. 加权移动平均法
    3. 趋势移动平均法
      简单

    2.指数平滑法

    时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延。

    3.差分指数平滑法

    当时间序列的变动具有直线趋势时,用一次指数平滑法会出现滞后偏差,其原因在于数据不满足模型要求。
    从数据变换的角度出发,在运用指数平滑法以前先对数据作预处理,使之能适合于一次指数平滑模型,以后再对输出结果进行返回处理,使之恢复为原变量的形态。差分方法是改变数据变动趋势的简易方法。

    4.自适应滤波法

    先用一组给定的权数来计算一个预测值,然后计算预测误差,再根据预测误差调整权数以减少误差。这样反复进行,直至找出一组“最佳”权数,使误差减少到最低限度。由于这种调整权数的过程与通讯工程中的传输噪声过滤过程极为接近,故称为自适应滤波法。

    5.趋势外推(预测)法

    趋势外推法是根据事物的历史和现时资料,寻求事物发展规律,从而推测出事物未来状况的一种比较常用的预测方法。利用趋势外推法进行预测,主要包括六个阶段:

    1. 选择应预测的参数
    2. 收集必要的数据
    3. 利用数据拟合曲线
    4. 趋势外推
    5. 预测说明
    6. 研究预测结果在进行决策中应用的可能性

    趋势外推法常用的典型数学模型有:指数曲线、修正指数曲线、生长曲线、包络曲线等。

    6.回归分析

    回归方程的假设检验包括两个方面:

    1. F检验:对模型的检验,即检验自变量与因变量之间的关系能否用一个线性模型来表示;
    2. t检验:回归参数的检验,即当模型检验通过后,还要具体检验每一个自变量对因变量的影响程度是否显著。

    7.灰色预测

    客观世界在不断发展变化的同时,往往通过事物之间及因素之间相互制约、相互联系而构成一个整体,我们称之为系统。对各种系统所外露出的一些特征进行分析,从而弄清楚系统内部的运行机理。从信息的完备性与模型的构建上看,工程技术等系统具有较充足的信息量,其发展变化规律明显,定量描述较方便,结构与参数较具体,称为 白色系统;对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系统等,无法建立客观的物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,很难准确了解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大,带来建立模型的困难。这类系统内部特性部分已知的系统称之为灰色系统。一个系统的内部特性全部未知,则称为 黑色系统
    灰色系统理论提出了一种新的分析方法—关联度分析方法,即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度,它揭示了事物动态关联的特征与程度。由于以发展态势为立足点,因此对样本量的多少没有过分的要求,也不需要典型的分布规律,计算量少到甚至可用手算,且不致出现关联度的量化结果与定性分析不一致的情况。

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  • 常用的5种数据分析方法有哪些

    千次阅读 2021-01-06 08:07:43
    常用的数据分析方法有5种。 1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比...

    常用的数据分析方法有5种。

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    1.对比分析法

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

    横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

    纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比、同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。

    利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。
     

    2.分组分析法

    分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。
     

    3.预测分析法

    预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。
     

    4.漏斗分析法

    漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。
     

    5.AB测试分析法

    AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

    除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值、方差、众数、中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),数据分布(几何分布、二项分布等),以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性。

    本文摘自《机器学习测试入门与实践》

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,分为5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识;第二部分(第5~7章)介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践;第三部分(第8~10章)讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试;第四部分(第11~13章)介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程;第五部分(第14章和第15章)探讨了AI(Artificial Intelligence)在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。

    本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书,可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识;算法工程师通过阅读本书,可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路;技术专家和技术管理者通过阅读本书,可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

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  • 本文介绍电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、灰色预测法等常用电量预测方法,通过实际案例分析几种方法的预测精度和适用性,为供电企业提供决策支撑。【关键词】售电量;预测;方法Several Forecast ...

    浅谈几种常用电量预测的方法

    浅谈几种常用电量预测的方法

    【摘要】电量预测的影响因素较多,例如地区经济、政策、气候等,这些因素中有确定性的,也有随机性的,增加了电量预测的难度。本文介绍电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、灰色预测法等常用电量预测方法,通过实际案例分析几种方法的预测精度和适用性,为供电企业提供决策支撑。

    【关键词】售电量;预测;方法

    Several Forecast Methods of eLElectricity Sales

    ZHENG Jiana,FAN Ming

    (Guangzhou Power Supply,Guangdong Guangzhou, 51000)

    Abstract: There are many factors affecting power consumption forecasting, such as region economy, policy, climate and so on, has the uncertainty of these factors, there are also random, increases the difficulty of forecasting the amount of electricity. This paper introduces the method of electricity elasticity coefficient, power output efficiency method, regression method, analysis method, gray prediction method and other commonly used power, precision and applicability of several methods through the analysis of actual case, and provide decision support for power supply enterprises.

    Key words: electricity sales;forecast;method

    引 言

    电量预测是指在满足一定精度要求下,充分考虑一些重要的自然条件与社会影响、系统运行特性与增容决策等方面,研究或利用一种能够处理过去与未来电量的关系的数学方法,确定未来某特定时刻的电量数值。

    对电量进行准确预测,可以保证人民生活和社会正常生产,有效地降低电力企业的运行成本,保证电网经济运行,提高社会和经济效益。电量的影响因素较多,例如地区经济、政策、气候等,这些因素中有确定性的,也有随机性的,这一方面说明了电量预测所需的数据较多,另一方面说明了电量预测结果由于影响因素的随机性在一定程度上具有不确定性,很大程度上增加了电量预测的难度。

    本文介绍了电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、灰色预测法等常用电量预测方法,以广州市某区2006-2013年的售电量为例,通过几种预测方法对2014、2015年售电量进行预测,为供电企业提供决策支撑。

    1、电量预测方法

    1.1 电力弹性系数法

    电力弹性系数反映了电力工业发展与国民经济发展之间的关系,是宏观经济学中说明发展总趋势的一种概括性指标,可以作为衡量电力发展是否适应国民经济发展的一个参数。一般而言,电力弹性系数等于售电量的增长率与生产总值的增长率之比,则电力弹性系数 表达式为:

    =售电量增长率/生产总值增值率

    如果确定了计划期的电力弹性系数 ,根据预测期规划的国民生产总值的发展速度B(%)和基准年的售电量 (kWh),即可预测期n年末的售电量 (kWh)。其计算公式为:

    电力弹性系数法预测售电量,关键在于所选取的电力弹性系数是否经济合理,必须先预测地区生产总值的增长率。但是,没有足够的科学依据和方法能够论证多大的数值合理,这是该方法的一个缺陷。另一方面,由于国家和地区财力的限制,致使能够提供的电力资金不足,往往无法实现理论上选的的电力弹性系数,这是该方法的另一个缺陷。目前,该方法主要用于电力部门进行中长期电量的预测。

    确定经济合理的电力弹性系数,准确地反映国民经济对电力的实际需要,使电力增长能够适应国民经济发展,这是该法预测售电量的关键所在。

    1.2 电量产出效益法

    电力作为国民经济的重要基础产业,用电量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与GDP存在一定的关联关系,因此可以利用一定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少GDP经济效益,该指标受到新能源、节能减排、产出结构调整等因素影响。

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  • 对于数据值缺失的处理,通常使用的方法有下面几种: 1、删除缺失值 当样本数很多的时候,并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小,这种情况下,我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。...

    数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除,最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。

    所谓的数据清洗,也就是ETL处理,包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中,面对的至少是G级别的数据量,包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗特征数据极为重要,除了让你能够事半功倍,还至少能够保证在方案上是可行的。

    数据清洗的一般步骤:分析数据、缺失值处理、异常值处理、去重处理、噪音数据处理。在大数据生态圈,有很多来源的数据ETL工具,但是对于公司内部来说,稳定性、安全性和成本都是必须考虑的。

    对于数据值缺失的处理,通常使用的方法有下面几种:

    1、删除缺失值

    当样本数很多的时候,并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小,这种情况下,我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。

    2、均值填补法

    根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。

    3、热卡填补法

    对于一个包含缺失值的变量,热卡填充法的做法是:在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在变量(如变量X)最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。

    还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。

    异常值通常被称为“离群点”,对于异常值的处理,通常使用的方法有下面几种:

    1、简单的统计分析

    拿到数据后可以对数据进行一个简单的描述性统计分析,譬如最大最小值可以用来判断这个变量的取值是否超过了合理的范围,如客户的年龄为-20岁或200岁,显然是不合常理的,为异常值。

    2、3∂原则

    如果数据服从正态分布,在3∂原则下,异常值为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布,距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003,属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

    3、箱型图分析

    箱型图提供了识别异常值的一个标准:如果一个值小于QL01.5IQR或大于OU-1.5IQR的值,则被称为异常值。QL为下四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小;QU为上四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大;IQR为四分位数间距,是上四分位数QU与下四分位数QL的差值,包含了全部观察值的一半。箱型图判断异常值的方法以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有鲁棒性:25%的数据可以变得任意远并且不会干扰四分位数,所以异常值不能对这个标准施加影响。因此箱型图识别异常值比较客观,在识别异常值时有一定的优越性。

    4、基于模型检测

    首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不能完美拟合的对象;如果模型是簇的集合,则异常是不显著属于任何簇的对象;在使用回归模型时,异常是相对远离预测值的对象

    优缺点:1.有坚实的统计学理论基础,当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时,这些检验可能非常有效;2.对于多元数据,可用的选择少一些,并且对于高维数据,这些检测可能性很差。

    5、基于距离

    通常可以在对象之间定义邻近性度量,异常对象是那些远离其他对象的对象

    优缺点:1.简单;2.缺点:基于邻近度的方法需要O(m2)时间,大数据集不适用;3.该方法对参数的选择也是敏感的;4.不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化。

    6、基于密度

    当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。适合非均匀分布的数据。

    优缺点:1.给出了对象是离群点的定量度量,并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理;2.与基于距离的方法一样,这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm);3.参数选择困难。虽然算法通过观察不同的k值,取得最大离群点得分来处理该问题,但是,仍然需要选择这些值的上下界。

    7、基于聚类:

    基于聚类的离群点:一个对象是基于聚类的离群点,如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。为了处理该问题,可以使用如下方法:对象聚类,删除离群点,对象再次聚类(这个不能保证产生最优结果)。

    优缺点:1.基于线性和接近线性复杂度(k均值)的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的;2.簇的定义通常是离群点的补,因此可能同时发现簇和离群点;3.产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性;4.聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大。

    噪音,是被测量变量的随机误差或方差。对于噪音的处理,通常有下面的两种方法:

    1、分箱法

    分箱方法通过考察数据的“近邻”(即,周围的值)来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到一些“桶”或箱中。由于分箱方法考察近邻的值,因此它进行局部光滑。

    用箱均值光滑:箱中每一个值被箱中的平均值替换。

    用箱中位数平滑:箱中的每一个值被箱中的中位数替换。

    用箱边界平滑:箱中的最大和最小值同样被视为边界。箱中的每一个值被最近的边界值替换。

    一般而言,宽度越大,光滑效果越明显。箱也可以是等宽的,其中每个箱值的区间范围是个常量。分箱也可以作为一种离散化技术使用.

    2、回归法

    可以用一个函数拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性(或变量)的“最佳”直线,使得一个属性能够预测另一个。多线性回归是线性回归的扩展,它涉及多于两个属性,并且数据拟合到一个多维面。使用回归,找出适合数据的数学方程式,能够帮助消除噪声。

    利益相关:

    在对数据的分析处理过程中,数据的安全重要性不言而喻。猛犸平台底层使用Kerberos认证,实现了数据的安全性和隔离性。除了认证系统,利用Ranger实现了细粒度的权限控制,保证了各个租户只能查看授权访问的表、库和字段。不仅如此,平台还提供审计功能,通过对用户平台行为进行记录、分析和汇报,用来帮助对事故追根溯源,提高了平台的安全性。

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