让人头疼的时序数据预测，这个方案居然三步就搞定了？

数字化时代，时序数据预测已经从一种理论研究转变为各行业实际运营中的关键工具，这种预测可以覆盖广泛的业务领域，比如：
利用历史销售数据进行未来销售趋势的预测
根据既往的电力消耗数据预估未来电力需求
基于过去的股市行情预测未来股价的走势
…
时序数据预测可以为企业提供强大的战略支持，有助于实现更精准的资源分配，提升经营效率，同时也能提高对未来变化的预见性，帮助企业更好地应对不确定性，因此越来越多的企业开始使用这个方法来推动自身的数字化进程。但是在实际操作中，往往会面临以下三个常见的挑战：
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▶ 数据预处理工作量多：时序数据往往包含大量的噪声、缺失值和异常值，对其进行清洗和预处理需要大量时间和精力。同时，如何处理季节性和趋势性等复杂特性，如何将原始的序列数据进行趋势的分解与融合，需要专业的技术和经验。
▶ 模型构建专业度高：传统的统计学方法在处理简单线性问题时效果良好，但在处理复杂、非线性的时序数据预测问题时表现较弱。而深度学习等先进的算法虽然能够提供更高的预测精度，但它们需要专业的编程和算法知识，限制了大部分用户的使用。
▶ 调度部署难度大：算法模型构建完毕后，如何将其部署到实际业务中，并进行有效的调度管理，往往需要繁复的代码工作，并对系统的稳定性和性能要求很高。
如何高效、智能地解决这些问题？美林数据打造的「时序数据预测一体化解决方案」也许能帮到你！
时序数据预测一体化解决方案
在时序数据预测的过程中，涉及到从数据预处理、模型构建到调度部署的全流程，这其中的每个环节都面临着繁琐且复杂的工作量，往往需要多个部门的配合。
美林数据提出的解决方案，通过Tempo智能化工具的支撑，将每个环节的准备工作都变得更加高效，对于业务人员来说，只需要简单的三步，就可以完成时序数据预测。
第一步、数据预处理
通过Tempo机器学习平台强大的数据预处理能力，用户只需要通过拖拉拽的方式，即可完成数据的清洗、填充、平滑、抽样等预处理工作。

第二步、模型构建
Tempo机器学习平台内置了丰富的时序类算法，包括ARIMA、稀疏时间序列、X11、灰色预测、回声状态网络等，支持自动特征选择和参数调优，使得模型构建变得更为简单高效。

第三步、调度部署
模型构建完毕后，Tempo调度编排能够帮助用户实现模型的部署和调度管理，支持多种部署方式，同时可以灵活地调整调度频率和顺序，满足不同业务的需求。

目前「时序数据预测一体化解决方案」已经运用到燃气需气量预测、电网售电量预测、采煤机滚筒高度预测、分布式光伏出力预测、风机能效预测研究等领域，经过大量的实践与经验积累，准确率稳定在90%以上，逐步实现了机器换人，赋能传统制造企业实现智能制造的改革与升级。

小T总结
从高效运作的物流与供应链系统，到金融市场中的投资决策，再到能源领域的需求预测，高精度的时序数据预测在各行各业都发挥着至关重要的作用。
无论你是不懂代码的业务人员、专业的数据科学家，还是企业的决策者，美林数据的「时序数据预测一体化解决方案」都能帮助你轻松应对时序数据预测的挑战，实现数据驱动决策，赋能企业降本增效，从而推动企业的数字化进程。