Praktische Zeitreihenanalyse

Kapitel 16. Zeitreihen-Pakete

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

In den letzten Jahren haben große Technologieunternehmen eine Reihe von Paketen und Papieren veröffentlicht, die sich mit der Frage befassen, wie sie mit der riesigen Anzahl von Zeitreihen umgehen, die sie als digitale Unternehmen mit einem enormen Kundenstamm, einer ausgefeilten Protokollierung, hochmodernen Geschäftsanalysen und zahlreichen Prognosen und Datenverarbeitungsanforderungen sammeln. In diesem Kapitel werden wir einige der wichtigsten Forschungs- und Entwicklungsbereiche im Zusammenhang mit diesen ständig wachsenden Zeitreihendatensätzen erörtern, insbesondere: Prognosen in großem Umfang und die Erkennung von Anomalien.

Skalierte Vorhersage

Für viele große Technologieunternehmen ist der Umgang mit Zeitreihen ein immer wichtigeres Problem, das sich in ihren Unternehmen von selbst ergeben hat. Im Laufe der Zeit haben einige dieser Unternehmen darauf reagiert und intelligente, automatisierte Zeitreihenpakete entwickelt, die speziell auf "Vorhersagen im großen Maßstab" ausgerichtet sind, weil so viele Vorhersagen in einer Vielzahl von Bereichen benötigt werden. Zwei Datenwissenschaftler bei Google, die das automatisierte Vorhersagepaket des Unternehmens entwickelt haben, beschreiben die Umstände, die sie zu ihrem Produkt bewogen haben, in einem Blogbeitrag aus dem Jahr 2017 (Hervorhebung hinzugefügt) wie folgt: ...