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游戲新聞 游戲應用時間序列法預測收入

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每年快到年末的時候,我都會做一件事情:預估新的一年的數據,包含收入、人數、費用、利潤等等。


針對不同的游戲、不同的用戶,不同的歷史數據規律,所采取的預估方法各不相同。本篇跟大家分享其中一種方法:用時間序列方法預估未來收入。


一、時間序列定義及特點


時間序列簡單的說就是各時間點上形成的數值序列,時間序列分析就是通過觀察歷史數據預測未來的值。


時間序列中的時間因素,可以是小時、天、周、月、年,或任何固定的時間間隔,依據具體的業務場景而定。


時間序列數據用于描述現象隨時間發展變化的特征,一般地,時間序列預測法具有如下的三個基本特點:


(1)假設事物發展趨勢會延伸到未來;


(2)預測所依據的數據具有不規則性;


(3)不考慮事物發展之間的因果關系;


二、時間序列預測步驟


時間序列含有不同的成分,如趨勢、季節性、周期性和隨機性等。對于一個具體的時間序列,它可能含有上述中的一種成分,也可能同時含有幾種成分,含有不同成分的時間序列所用的預測方法是不同的。預測步驟:


第一步:確定時間序列所包含的成分,確定時間序列的類型。


第二步:找出適合此類時間序列的預測方法。


第三步:對可能的預測方法進行評估,以確定最佳預測方案。


第四步:利用最佳預測方案進行預測。


三、實例


R語言、python、spss、EXCEL均能做時間序列分析,本篇將介紹常用的R語言時間序列ARIMA模型進行預測,具體步驟如下:


1、安裝forecast包


forecast包是一個封裝的ARIMA統計軟件包,在默認情況下,R沒有預裝forecast包,因此需要先安裝該包


install.packages("forecast")


2、導入forecast包


library(forecast)


3、導入原始數據


此處虛擬了一組收入數據,從2017年開始以月為單位的收入數據,共有36條。



4、識別模型


4.1查看趨勢圖




4.2繪制時間序列圖


由上圖可見,該序列還不平穩,先做一次Log平滑,再做一次二階差分:




4.3使用decompose函數對數據進行分解


可分成季節部分、趨勢部分、隨機部分三種




4.4 參數估計


auto.arima提供的最佳模型為ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12],我們可以同時測試兩個模型,看看哪個更適合。




說明:在對該序列進行差分前,此處省略了查看ACF和PACF。


5、預測2020年每月收入


5.1根據auto.arima提供的最佳模型,選擇ARIMA(0,1,1)來預估





5.2根據auto.arima提供的最佳模型,選擇ARIMA(0,0,1)來預估




顯然,使用第二個模型參數預估的結果不符合整體的規律,因此將第一個預測結果作為本次的預估收入,即下圖的藍色曲線為預測結果。



四、總結:


時間序列預測法其實是一種回歸預測方法,屬于定量預測。


基本原理是:一方面承認事物發展的延續性,運用過去時間序列的數據進行統計分析,推測出事物的發展趨勢;另一方面充分考慮到偶然因素影響而產生的隨機性,為了消除隨機波動的影響,利用歷史數據進行統計分析,并對數據進行適當處理,進行趨勢預測。




作者:黎湘艷  

來源:數據驅動游戲


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