一時期のマーケティングで一気に売れたデータセットがあるとする。 Dec-2011 Jan-211 Feb-216 Mar-2110 Apr-218 May-2111 Jun-2113 Jul-2121 Aug-213 Oct-211 Nov-213 Dec-212 Feb-222 Feb-237 Mar-2318 Apr-2341 May-23128 Jun-2398 Jul-2336 Aug-2317 Sep-2318 Oct-231 Dec-231 これで予測とか難しいよね
与えられたデータセットは、時系列データであり、一見して季節性やトレンドが見られるようです。ただし、一時期に大きな変動があるため、通常の需要予測は難しいかもしれません。特に、Dec-21からFeb-23の間に急激な需要の増減が見られます。
このようなデータを予測する際には、いくつかの課題があります：
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異常値の影響: データセットに異常値が含まれている場合、これが予測モデルに影響を与える可能性があります。異常値をどのように扱うかが重要です。
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時系列パターンの変化: データセットには時系列パターンの急激な変化が見られます。このような急激な変化は、モデルの予測精度に影響を与える可能性があります。
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季節性とトレンドの特定: データに季節性やトレンドが見られるため、これらのパターンを正確に捉えることが重要です。特に、急激な変化がある場合は、その影響を考慮する必要があります。
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データの限られた期間: データセットが比較的短い期間に集中しています。このため、長期的な予測を行う際には、過去のデータから将来の需要を予測する能力が限られる可能性があります。
このような課題に対処するためには、慎重なデータ分析と適切なモデリング手法が必要です。また、モデルの評価と改善を行う際には、異常値の検出や季節性・トレンドの考慮が重要です。