时序预测介绍
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          时序预测介绍

          简介

          Hi,您好,欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。

          定制时序预测模型,旨在帮助用户通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律,从而对未来的变化趋势进行预测。本文介绍时序预测模型: 相较于表格数据预测使用的分类或回归模型,时序预测模型使用的训练数据中必须包含有效时序的特征,一般时序具有固定的频率,且在连续时间范围内的每个时间点上都有一个值。

          以下是关于时序预测模型的技术文档。

          应用场景

          • 销量预测:基于历史销量数据预测当期的销售量,进而帮助厂商制定更合理的生产或备货计划,从而提高利润
          • 交通流量预测:基于给定路段的历史交通量数据推测未来的交通量,为交通运输规划与研究提供决策依据
          • 价格预测:从历史数据中发现商品的变化规律以及影响价格的因素,从而为未来的商业行为提供支持

          使用流程

          训练模型的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作。在数据已经准备好的情况下,最快几分钟即可获得定制模型。

          下面将详细介绍每一步的操作方式和注意事项。如果文档没有解决您的问题,请在百度云控制台内提交工单反馈。

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