思维工具箱时间序列预测
E18
时间序列预测
Time-series Forecasting
从历史时间规律外推未来并给出区间
这是什么
销售、来量、备货常带水平、趋势、季节与噪声。时间序列预测用可检验模型外推，输出应含区间与适用条件。评判看未来时段误差，不是历史曲线拟合得多漂亮。采购可参考较高需求分位，财务看现金缺口情景——不必共用同一个点预测。
示意图
什么时候用 / 别用
该用
- 需求或流量有时间规律，要估下月/季
- 为排班、采购、资金安排提供区间
- 需要可回测的基线与候选模型对照
别用
- 结构突变、新品策略大变导致历史失效
- 用随机拆分训练测试泄漏未来信息
- 把未来未知变量当已知输入
怎么做
准备：粒度一致的历史序列与异常说明；促销、节假日、产品变更信息；预测期限与误差成本偏好
- 检查口径变化与缺货截断
- 画图识别趋势季节，先建简单基线
- 用滚动时间验证比较候选方法
- 用业务相关损失评价误差
- 给出区间与情景，随新数据回测更新
交付：分期预测与区间、模型误差对照、异常假设、更新计划
一个例子
假设示例 · 产品
【假设示例】51as.com 工具页浏览有工作日季节性。先与「去年同周」基线比，再看活动是否提升预测力。内容排期用偏保守分位，广告预算另看乐观情景，不必同一点估计。
容易踩坑
- 历史拟合好看就当预测准
- 零销量时滥用百分比误差
- 预测区间当成涵盖一切极端的保证
出处：统计预测中时间序列建模与滚动验证的常用做法