作者jack11jack11 (jack)
看板DataScience
標題[問題] 時間序列預測問題
時間Tue Aug 27 18:46:06 2019
各位好：
最近在練習時間序列的趨勢預測，
在資料處理上遇到問題如下，
資料時間為1月到6月，
因資料未定時上傳，
假設時間以周為單位，
會出現如3月有連續幾周資料為空值，
因為空值為連續性影響，
我覺得補值會造成影響，
所以改以月為單位，
而造成資料筆數剩下6筆
請問這樣還能作為時間序列或以其他方式做預測嗎？
另外對於缺失值是否有其他處理方式？
謝謝大家
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1F：推 mistrust0525: 6筆資料基本上用猜的都比較準...就算是週資料也大概 08/27 19:28
2F：→ mistrust0525: 只有30筆資料實務上靠經驗判斷可能都比較好 08/27 19:28
3F：→ mistrust0525: 理論而言補值的方法有很多種，但就你的情形看來只有 08/27 19:42
4F：→ mistrust0525: 6到30個資料點其實在實務上補值會很容易造成偏差 當 08/27 19:42
5F：→ mistrust0525: 你考慮趨勢跟季節性的時候一到六月基本上只反映了半 08/27 19:42
6F：→ mistrust0525: 年的狀態 但如果以月銷售量而言週期性通常是以一個 08/27 19:42
7F：→ mistrust0525: 年度會有比較完整的pattern 基本上丟這個數據進模型 08/27 19:42
8F：→ mistrust0525: 可能會變成搏杯啦 08/27 19:42
9F：→ jack11jack11: 感謝，看來只能看看往別的方向分析了，時間序列這想 08/27 20:07
10F：→ jack11jack11: 法是不太可能了 08/27 20:07