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毎日の売上目標を設定する営業部門を考えてみましょう。総目標は重要ではありませんが、超過または未成年は重要です。たとえば、第 1 週の月曜日に 50 の目標があり、60 を販売した場合、その日のスコアは +10 になります。火曜日の目標は 48 で、46 を販売してスコアを -2 にします。週の終わりに、次のようにその週を記録します。

[0,0]=10,[0,1]=-2,[0,2]=1,[0,3]=7,[0,4]=6

この例では、月曜日 (0,0) と木曜日と金曜日 (0,3 と 0,4) の両方が「暑い」です。

2 週目の結果を見ると、次のことがわかります。

[1,0]=-4,[1,1]=2,[1,2]=-1,[1,3]=4,[1,4]=5

第 2 週は、週の終わりが暑く、火曜日は暖かいです。

次に、第 1 週と第 2 週を比較すると、週の前半よりも週の終わりの方が良い傾向にあることがわかります。それでは、第 3 週と第 4 週を追加しましょう。

[0,0]=10,[0,1]=-2,[0,2]=1,[0,3]=7,[0,4]=6
[1,0]=-4,[1,1]=2,[1,2]=-1,[1,3]=4,[1,4]=5
[2,0]=-8,[2,1]=-2,[2,2]=-1,[2,3]=2,[2,4]=3
[3,0]=2,[3,1]=3,[3,2]=4,[3,3]=7,[3,4]=9

このことから、週の終わりがより良い理論であることがわかります。しかし、月初よりも月末の方が良いこともわかります。もちろん、次に今月と来月を比較したり、四半期ごとまたは年次の結果について月のグループを比較したりしたいと考えています。

私は数学や統計の専門家ではありませんが、この種の問題用に設計されたアルゴリズムがあることは確かです。私は数学のバックグラウンドを持っていない (そして以前の代数学を覚えていない) ので、どこに助けを求めればよいでしょうか? このタイプの「ホットスポット」ロジックには名前がありますか? 多次元配列を切り分けて比較できる数式またはアルゴリズムはありますか?

ヘルプ、ポインタ、またはアドバイスをいただければ幸いです。

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以下はあなたに関係があるかもしれません：テクニカル分析におけるストキャスティクスは、株が買われ過ぎか売られ過ぎかを決定するために使用されます。

ここでは単純化しすぎていますが、基本的に2つの動く計算があります。

  • 14日間の確率：100 *（本日の終値-過去14日間の安値）/（過去14日間の高値-過去14日間の安値）
  • 3日間の確率的：同じ計算ですが、3日間を基準にしています。

14日と3日のストキャスティクスは、同じ曲線をたどる傾向があります。ストキャスティクスは1.0から0.0の間のどこかになります。0.8を超えるストキャスティクスは買われ過ぎまたは弱気と見なされ、0.2未満は売られ過ぎまたは強気を示します。より具体的には、これらの地域の1つで3日間の確率論が14日間の確率論と「交差」すると、価格の勢いを予測できます。

一部の人々はテクニカル分析をブードゥーと見なしますが、経験的証拠はそれがある程度の予測力を持っていることを示しています。その価値については、確率論は、時間の経過に伴う価格の勢いを視覚化するための非常に簡単で効率的な方法です。

于 2009-10-01T18:44:07.343 に答える
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このデータは実際には多次元ではなく、単純な時系列であり、さまざまな方法で分析できます。フーリエ変換から始めることをお勧めします。これは一連の「リズム」を検出するため、このデータは 7 日間と約 30 日間でスパイクを示し、データ セットを数年に拡張すると、次のようになります。季節と休日の 1 年間のスパイク。気象情報、株式市場データ、最近のスポーツ イベントの結果などを追加して、実際の多次元データを使用する準備が整うまで、しばらくは忙しくなります。

于 2009-10-01T18:31:06.273 に答える
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OLAPアプローチ（MS Excelのピボットテーブルなど）は問題に完全に適合しているように思われます。

于 2009-10-01T18:32:47.010 に答える
1

やりたいことは非常に簡単です。データの自己相関を計算し、コレログラムを確認するだけです。コレログラムから、データの「隠れた」期間を確認でき、この情報を使用して期間を分析できます。

これが結果です - あなたの数値とそれらの正規化された自己相関です。

10 1,000
-2 0,097
 1 -0,121
 7 0,084
 6 0,098
-4 0,154
 2 -0,082
-1 -0,550
 4 -0,341
 5 -0,027
-8 -0,165
-2 -0,212
-1 -0,555
 2 -0,426
 3 -0,279
 2 0,195
 3 0,000
 4 -0,795
 7 -1,000
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Excel を使用して値を取得しました。しかし、列 A のシーケンスと方程式=CORREL($A$1:$A$20;$A1:$A20)をセルB1に追加し、それを までコピーしB19ます。折れ線グラフを追加すると、データの構造がよくわかります。

于 2009-10-01T18:32:42.633 に答える
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あなたはすでにパターンの期間について合理的な推測をすることができます-あなたは毎週や毎月のようなものを見ています。たとえば、毎週のパターンを探すには、すべての月曜日を平均するなどです。同じことが月の日、年の月にも当てはまります。

確かに、複雑なアルゴリズムを使用して、毎週のパターンがあることを確認することもできますが、それを期待することはすでにわかっています。疑うことのないパターンが実際にそこに埋もれている可能性があると思われる場合（週5日を使用し、ビジネスを頻繁に行う奇妙なコミュニティがあります）、必ず強力なツールを使用してください。どんなものを探すべきか、本当に必要はありません。

于 2009-10-01T18:37:59.197 に答える
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ダニエルは相関を提案したときに正しい考えを持っていますが、自己相関はあなたが望むものではないと思います。代わりに、毎週を互いに相関させることをお勧めします。相関のピーク（つまり、1に近い値）は、その特定のシフトの週の値が互いに類似している（つまり、一時的である）ことを示しています。

たとえば、相互相関する場合 

0 0 1 2 0 0

と

0 0 0 1 1 0

結果は次のようになります

 2 0 0 1 3 0

最高値は3で、これは2番目の配列を4だけシフト（右）することに対応します。

0 0 0 1 1 0 -->  0 0 1 1 0 0

そして、nnはコンポーネントを賢く乗算します

0   0   1   2   0   0
0   0   1   1   0   0
----------------------
0 + 0 + 1 + 2 + 0 + 0 = 3

相関させると、独自の「偽の」週を作成し、実際のすべての週を相互相関させることができます。つまり、偽の週の形に対応する週の値の「形」を探すということです。相関結果のピーク。

したがって、週の終わり近くに近い週を見つけることに興味がある場合は、「偽の」週を使用できます。

 -1 -1 -1 -1  1  1

相関の最初の値で高い応答が得られた場合、これは、相関した実際の週がほぼこの形をしていることを意味します。

于 2009-10-02T09:27:29.647 に答える
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これはおそらくあなたが探している範囲を超えていますが、予測を行ったり、統計的有意性などを調べたりする能力を与える技術的アプローチの 1 つは、ARIMAまたは同様の Box-Jenkins モデルです。

于 2009-10-02T19:56:26.773 に答える