إنّ الهدف من طرق التنبؤ التقليدية هو وصفي بطبيعته إلى حد كبير ويهدف إلى تحليل مجموعة بيانات أحادية المتغير أو مجموعة بيانات متعددة المتغيرات باستخدام تنبؤات محدودة وقابلة للعد وقابلة للتفسير.
ما هي طرق التنبؤ بعلوم البيانات
الهدف من طرق التنبؤ هو تقدير القيمة المستقبلية عادةً من السجلات التاريخية لمقاييس أداء الأعمال، وبشكل أكثر تحديدًا تتضمن التوقعات أيضًا فاصل ثقة يعبر عن مستوى اليقين في تنبؤ معين، حيث في كثير من الحالات قد تكون بيانات أداء الأعمال أحادية المتغير ممّا يعني أنّ نوع البيانات يتكون من ملاحظات على خاصية أو متغير واحد فقط.
والتنبؤ هو عملية التنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على البيانات السابقة والحالية، ويعد توقع السلاسل الزمنية نوعًا من التنبؤ الذي يتنبأ بالأحداث المستقبلية بناءً على نقاط بيانات مختومة بالوقت، وهناك العديد من الأنواع المختلفة لنماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية ولكل منها نقاط قوتها وضعفها، ومن طرق التنبؤ بعلوم البيانات:
- نموذج الانحدار التلقائي (AR).
- نموذج المتوسط المتحرك (MA).
- نموذج المتوسط المتحرك الانحدار الذاتي (ARMA).
- نموذج المتوسط المتحرك المتكامل الانحدار التلقائي (ARIMA).
- نموذج المتوسط المتحرك الانحدار التلقائي الموسمي (SARIMA).
- نموذج ناقل الانحدار التلقائي (VAR).
- نموذج تصحيح خطأ المتجه (VECM).
أمّا التنبؤ بالسلاسل الزمنية هو عملية استخدام البيانات السابقة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، ويشيع استخدام التنبؤ بالسلاسل الزمنية في الأعمال التجارية والمالية للتنبؤ بالمبيعات أو أسعار الأسهم وفي العلم للتنبؤ بأنماط الطقس، كما إنّ نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية هي فئة خاصة من النمذجة التنبؤية التي تستخدم للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
تختلف نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية عن تقنيات النمذجة التنبؤية الأخرى لأنّها تأخذ في الاعتبار طبيعة البيانات المستندة إلى الوقت، ومتغير الاستجابة الذي سيتم توقعه مستمر بطبيعته بينما بيانات الإدخال هي قيم سابقة لمتغير الاهتمام (متغير الاستجابة).
