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问一个预测模型不确定能不能用ARIMA...

问一个预测模型不确定能不能用ARIMA...# DataSciences - 数据科学

m*t2014-09-12 07:09

1 楼

之前问过但是没搞懂怎么用ARIMA
问题是这样的：
产品每个月可以记录新增注册用户 N1, N2, .... Nm say Nk 是k个月前的新增
用户
然后可以通过一些指标确定当月活跃用户 A1, A2, ... Am say Ak 是k个月前活跃用户
这里面Nk一定在Ak里因为是当月注册用户都算当月活跃用户
现在问题是通过 N1...Nm 来预测A0 就是本月的活跃用户
我知道time series的label写反了不过大家凑合看看吧
用人建议用arima 没搞懂要怎么做。。。

c*t2014-09-12 07:09

2 楼

不同月的新用户们之间有什么关系？如果没什么关系这不是一个严格的time-series问题

用户

【在 m********t 的大作中提到】

: 之前问过但是没搞懂怎么用ARIMA
: 问题是这样的：
: 产品每个月可以记录新增注册用户 N1, N2, .... Nm say Nk 是k个月前的新增
: 用户
: 然后可以通过一些指标确定当月活跃用户 A1, A2, ... Am say Ak 是k个月前活跃用户
: 这里面Nk一定在Ak里因为是当月注册用户都算当月活跃用户
: 现在问题是通过 N1...Nm 来预测A0 就是本月的活跃用户
: 我知道time series的label写反了不过大家凑合看看吧
: 用人建议用arima 没搞懂要怎么做。。。

m*t2014-09-12 07:09

3 楼

当然是相对稳定但是肯定有一定波动的
我其实想知道有没有一个很直接的方法把这两列数字扔进去就能出来结果的model

不同月的新用户们之间有什么关系？如果没什么关系这不是一个严格的time-series问题
用户

【在 c****t 的大作中提到】

: 不同月的新用户们之间有什么关系？如果没什么关系这不是一个严格的time-series问题
:
: 用户

s*h2014-09-12 07:09

4 楼

N年前弄过时间序列，瞎说几句。
最起码的，你要把你的时间序列画出来看看，才知道啥方法最好。
ARIMA model使用对象是univariate time series，也就是单一时间序列。
你这里其实有2个时间序列
1. 新增用户N_i
2. 活跃用户A_i
这两个序列之间没有直接的关系。虽然可能有一定（甚至比较强）的correlation.
如果分开来看两个序列，你可以把一个序列扔进Arima model来找参数。可是未必找得
准。
如果自己找参数，N_i可能更适合用ARMA，AR和MA的参数用多少，可以自己画个
autocorrelationfunction啥的看看。
如果时间序列里面有trend（不断上升的，或者seasonal的）还要把trend分离出来分析。
除了单独的autocorrelationfunction，如果两个序列有关系，你最好也先画个
crosscorrelaionfunction的图看看。
把trend去除之后，假设autocorrelationfunction lag>=M之外，
crosscorrelaionfunction lag>=N之外，相关系数够小。
那么你的问题就是用N(i-m),...N(i-1), A(i-n),...A(i-1)predict N(i)
用A(i-m),...A(i-1), N(i-n),...N(i-1)predict A(i)
所有的ML方法都可以试。
最简单的，你可以用SSA(其实就是加delay的PCA)，也许结果就不错。