Praktische Zeitreihenanalyse

Kapitel 17. Prognosen Über Prognosen

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Es gibt viele gute Zitate über die Hoffnungslosigkeit, die Zukunft vorherzusagen, und trotzdem kann ich nicht anders, als dieses Buch mit einigen Gedanken über das, was kommen wird, abzuschließen.

Vorhersage als Dienstleistung

Da es in der Zeitreihenprognose weniger Experten gibt als in anderen Bereichen der Datenwissenschaft, wurde die Entwicklung von Zeitreihenanalysen und -prognosen als Dienstleistung vorangetrieben, die sich leicht verpacken und auf effiziente Weise einführen lässt. Wie in Kapitel 16 erwähnt, hat Amazon zum Beispiel vor kurzem einen Dienst für Zeitreihenvorhersagen eingeführt und ist damit nicht das einzige Unternehmen, das dies tut. Das Modell des Unternehmens scheint bewusst allgemein gehalten zu sein und stellt die Vorhersage nur als einen Schritt in einer Datenpipeline dar (siehe Abbildung 17-1).

Diese Prognose-as-a-Service-Modellierungsbemühungen zielen darauf ab, ein ausreichend gutes allgemeines Modell zu entwickeln, das eine Vielzahl von Bereichen abdecken kann, ohne schrecklich ungenaue Prognosen zu erstellen. Die meisten von ihnen beschreiben ihre Modelle als eine Mischung aus Deep Learning und traditionellen statistischen Modellen. Da der Dienst jedoch letztlich eine Blackbox ist, ist es schwierig zu verstehen, warum die Vorhersagen falsch sein könnten, oder sogar im Nachhinein ...