2020-09-22
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power bi中常用的时间序列预测模型有哪些？
常用的时间序列预测模型有以下3种：
指数平滑模型(Exponential Smoothing)
(t+h|t) = y(t) + (1-)y(t-1) + (1-) y(t-2) + …0
预测值由历史数据根据不同权重所决定（例当前时间越远，权重越小）
ARIMA整合移动平均自回归模型
该模型要求时间序列为稳定的 (Stationary)，或差分后是稳定的。当然ARIMA模型也可以加入季节因素，变异成SARIMA模型
TBATS模型
基于指数平滑模型，加入复杂季节性因素（例如，每日雪糕销量同时展示出周、月的季节性因素）
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