Новый взгляд аналитики

УВЕРЕННОСТЬ ГЛАДКОСТИ МАССИВА

 

Заблудиться в массиве бывает легко. Совсем другое дело, когда это отдельный временной ряд. Всегда варианты различны, случаются пропуски и аномалии. Для выявления тенденции надлежит провести соответствующие восполнение и смягчение выбросов. Целью такой операции считается ослабление случайной составляющей по отношению к тренду.

Для процесса используют разные методы. Часто применяют скользящую среднюю и экспоненциальное сглаживание. Полезно сделать процесс подготовки перед построением уравнения регрессии. Лишь небольшое число программ имеют необходимые инструменты. Ещё меньше систем позволяют создавать собственные алгоритмы корректировки.

Иногда разрабатываются методики для конкретных ситуаций. Начальный анализ содержит три операции. Это сглаживание, выявление и устранение аномальных наблюдений. Только после проведённой работы выявляются возможные тенденции. Оригинальная схема обработки показана далее. В проекте разработан сценарий для платформы Loginom.

Вид окон сценария обработки данных

Надлежит также учитывать, что везде колебания совершенно разные. В случае их большого количества изучить динамику по отдельности крайне сложно. Наилучшим способом представляется визуализация каждой цепочки чисел для сравнения флуктуаций.

Качество гладких величин оценивается доверительными интервалом и вероятностью. Установкой нормативов отсеиваются аномалии для получения адекватного множества. Каждый показатель всего одно число для временного ряда. Если нужно определить отклонение полученного значения, тогда рассчитывается уверенность.

Новый подход к оценке правильности вычислений. Параметр удобен тем, что является целым и меняется от нуля до ста включительно. Нижняя граница показывает совершенную неуверенность и редко применяется. Верхняя указывает на отсутствие изменения. В любой ситуации для каждой переменной определяется достоверность.

График описанной функции ступенчатый. Существует уровень, ниже которой величина считается неизвестной. Пользователь обязан учитывать такое обстоятельство. Ориентируясь на полученный расчёт, удаётся сохранить информационную ценность массива. Новое разительное удобство в управлении имеющимися данными.

Ниже представлена визуальная панель с динамикой фактических и сглаженных значений. В сравнении должно оценить пригодность созданного алгоритма. Наглядно видна адекватность многих элементов. Также указаны номера групп, описанные направлениями пищевых продуктов.

Дашборд оценки сглаживания продаж