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2.1 时间序列预测模版

模版包含不同的步骤：

1）.业务理解和性能度量

2）.数据摄取

3）.数据探索和理解

4）.数据预处理和特征工程缩进

5）.模型构建和选择

6）.模型部署

7）.预测解决方案的接受程度

2.1.1 业务理解和性能度量

2.1.2 数据摄取

        数据摄取有三种不同的方法：批处理、实时处理和流处理。

2.1.3 数据探索与理解

        关于原始数据质量的几个考虑因素：

        缺失值

        测量准确率

        测量时间

        同步

        延迟

 2.1.4 数据预处理和特征工程

        特征可以是基于数据集的两种主要类型：

        1）.固有的原始特征

        2）.衍生特征

                a. 时间驱动特征:一天中的时间、星期、日期、月份、周末、假日、傅里叶项

                b.独立的测量特征：滞后特征，长期趋势，

                c.依赖特征

2.1.5 模型构建和选择

        数据集分割：训练集、验证集和测试集

2.2 需求预测建模技术概述

        a.移动平均（MA）

        b.指数平滑

        c.差分自回归移动平均（ARIMA）模型

        d.一般多元回归