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_时序分析与预测方法论

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时序分析与预测方法论（业务指标建模与趋势预判）

本方法论围绕互联网/商业业务中常见的时间序列指标（如GMV、DAU、订单数、投诉量等），从数据预处理、周期趋势识别、预测模型选择，到场景落地与误差评估进行系统性整理，适用于运营监控、销售预判、容量规划、异常检测等场景。

📌 方法结构总览

mindmap
  root((时序分析与预测方法论))
    数据处理与理解
      缺失值/异常点处理
      滑动平均与去噪
      周期性检测（ACF/PACF）
    模型构建方法
      传统统计模型
        ARIMA/SARIMA
        Holt-Winters
      机器学习模型
        XGBoost/LGBM
        SVR/随机森林回归
      深度学习模型
        LSTM/GRU
        Transformer for TS
      混合/集成方法
        Prophet + LGBM
        统计 + 学习残差
    特征构建与外部变量
      日期特征（节假日/星期）
      滞后特征与滑动窗口
      天气/促销/渠道数据
    预测误差与评估
      MAE/MSE/RMSE/SMAPE
      滚动预测 vs 静态预测
      上下限/置信区间预测
    场景落地与优化
      运营指标预测（GMV/投诉量）
      销售趋势判断与备货
      异常检测与预警
      弹性资源预测（人力/算力）

1️⃣ 数据预处理与趋势识别

  • 异常点处理：均值填补、前向填充、IQR清洗

  • 去噪平滑：滑动平均（SMA）、指数平滑（EMA）

  • 周期性识别：ACF/PACF图判断季节性与滞后性

  • 分解趋势：STL分解为 trend + seasonality + residual

2️⃣ 常用建模方法

✅ 传统模型

  • ARIMA：适合稳定时间序列

  • SARIMA：含季节性序列建模

  • Holt-Winters：适合短周期业务

✅ 机器学习模型

  • XGBoost / LGBM：基于窗口构造滞后特征进行回归

  • 可加入节假日、天气、营销等 exogenous 变量

✅ 深度学习模型

  • LSTM/GRU：适合建模长期依赖的时间序列

  • Informer / TimesNet / Temporal Fusion Transformer (TFT)：适用于高维复杂多变量时序

✅ 混合方法

  • 先用 Prophet 建模趋势，再用 ML 补残差；或使用加权集成方式融合多个模型

3️⃣ 特征构建与变量增强

  • 日期时间类特征：日/周/月/节假日/是否工作日

  • 滞后特征：前N天的指标值、滑动窗口均值

  • 上下游变量：天气、投放量、页面访问量、活动节奏

  • 时间编码：如 periodic embedding，用于 LSTM/Transformer 输入

4️⃣ 评估指标与误差分析

指标说明
MAE平均绝对误差，适合偏差均衡场景
RMSE放大大误差，适合对异常敏感任务
SMAPE百分比误差，适合业务汇报用
MAPE对零值敏感，注意数据处理

  • 滚动预测 vs 静态预测：是否滑窗移动进行多点预测

  • 置信区间预测：用于容量规划、预算预估

5️⃣ 应用场景举例

场景模型建议数据特征
GMV 销售预测XGBoost + 节假日变量月维度/周维度 + 节奏控制
投诉量监控Holt-Winters + 异常检测日维度 + 周期性明显
用户增长预判Prophet + 滞后特征活跃用户/新注册趋势
算力资源调度LSTM + 工作日嵌入系统负载、时段特征

📎 实战补充建议

  • ⚙️ 使用 Prophet/LSTM 建模后可与异常检测/告警机制联动

  • 📊 结合可视化：Plotly/Altair 绘制预测区间、误差轨迹

  • 🤖 可部署为 API 实时滚动预测（Flask/FastAPI）

  • 💡 可融合入智能 BI 看板：预测值 vs 实际值比对 + 预警提醒

🔗 可扩展方向

  • 与推荐系统结合：对“下周热门内容”做内容分发资源预估

  • 与指标监控结合：趋势偏离 + 突变识别双机制联动

  • 与强化学习结合：将预测结果作为 reward 调整策略节奏

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