Macam Analisis Statistik dalam Metode Forecasting

Segala bentuk "peramalan" pada dasarnya menggunakan analisis statistik untuk melukiskan skenario tentang masa depan berdasarkan data saat ini dan historis. Peramalan algoritme prediktif mengacu pada metode estimasi berbasis AI, di mana algoritme statistik yang diisi dengan data historis membuat prediksi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Saat lebih banyak data mengalir ke model algoritmik, model secara otomatis "belajar" lebih banyak tentang skenario dan prediksinya menjadi semakin akurat seiring waktu. Tidak seperti peramalan statistik tradisional, yang memberikan satu set hasil dan bertumpu pada mereka, peramalan algoritme prediktif tidak statis. Ini menjadi lebih tepat dan tentu saja mengoreksi secara otomatis berdasarkan data yang mengalir ke dalam modelnya.

Namun, AI bukan satu-satunya aspek yang penting bagi model algoritma prediktif yang baik. Algoritma prediktif yang paling sukses adalah yang memiliki komponen kecerdasan manusia yang kuat. Dibutuhkan ilmuwan data yang cerdik untuk menerjemahkan temuan dari model algoritme prediktif, mengubahnya menjadi rekomendasi, dan menerapkannya ke skenario bisnis. Waktu adalah salah satu faktor terpenting yang menjadi sandaran bisnis dan kehidupan nyata kita. Namun, teknologi telah membantu kita mengatur waktu dengan inovasi berkelanjutan yang terjadi di semua aspek kehidupan kita. 

Di sini, kita berbicara tentang teknik memprediksi & meramalkan strategi masa depan. Metode yang biasanya kami gunakan, yang berhubungan dengan data berbasis waktu yang tidak lain adalah "Data Seri Waktu" & model yang kami buat ip untuk itu adalah "Pemodelan Seri Waktu". Seperti namanya, ini pada dasarnya bekerja pada data berbasis waktu (tahun, hari, jam, dan menit), untuk mengeksplorasi wawasan tersembunyi dari data dan mencoba memahami sifat pasar yang tidak dapat diprediksi yang telah kami coba ukur.

1. Time Series Forecasting

Data deret waktu yang digunakan untuk memberikan informasi visual tentang sifat pasar yang tidak dapat diprediksi yang telah kami coba ukur dan coba pahami. Urutan pengamatan yang berurutan dari suatu variabel atau objek yang ditangkap pada interval waktu yang terdistribusi secara merata. Deret waktu adalah segala sesuatu yang diamati secara berurutan dari waktu ke waktu pada interval reguler seperti jam, harian, mingguan, bulanan, triwulanan dll. Data deret waktu penting ketika Anda memprediksi sesuatu yang berubah dari waktu ke waktu menggunakan data masa lalu. Dalam analisis deret waktu, tujuannya adalah untuk memperkirakan nilai masa depan menggunakan perilaku dalam data masa lalu.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Simple moving average

Simple moving average (SMA) adalah jenis teknik peramalan yang paling sederhana. Pada dasarnya, rata-rata bergerak sederhana dihitung dengan menjumlahkan nilai periode 'n' terakhir dan kemudian membagi angka itu dengan 'n'. Sehingga nilai rata-rata bergerak tersebut dipertimbangkan sebagai peramalan untuk periode berikutnya. 

Mengapa Menggunakan SMA? Rata-rata bergerak dapat digunakan untuk mengidentifikasi dengan cepat apakah penjualan bergerak dalam tren naik atau turun tergantung pada pola yang ditangkap oleh rata-rata bergerak. yaitu Rata-rata bergerak digunakan untuk menghaluskan ketidakteraturan (puncak dan lembah) untuk dengan mudah mengenali tren. 

Contoh Kerja SMA:

Mari kita misalkan, kita memiliki data deret waktu, untuk memiliki pemahaman yang lebih baik tentang SMA, Di mana, kita memiliki tampilan grafis dari data kita, di mana kita memiliki dua belas pengamatan Harga dengan interval waktu yang sama. Setelah diplot data kami, tampaknya memiliki tren naik dengan banyak puncak dan lembah.

3. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Teknik statistik yang menggunakan data deret waktu untuk memprediksi masa depan. Parameter yang digunakan dalam ARIMA adalah (P, d, q) yang masing-masing mengacu pada bagian autoregressive, integrated dan moving average dari kumpulan data. Pemodelan ARIMA akan menangani tren, musim, siklus, kesalahan, dan aspek non-stasioner dari kumpulan data saat membuat perkiraan. Untuk memahami hal ini, kita dapat merujuk skenario real time yaitu juicer tebu, dari juicer sulit untuk mengekstrak semua jus sekaligus, sehingga penjaga toko mengulangi proses tersebut beberapa kali hingga tidak ada lagi jus yang tersisa di residu. Begitulah cara ARIMA bekerja, ide dengan model ARIMA adalah bahwa sisa akhir akan terlihat seperti white noise jika tidak, ada jus atau informasi yang tersedia dalam data untuk diekstraksi.

4. Neural Network

Jaringan syaraf tiruan (JST) pada dasarnya adalah pendekatan pembelajaran mesin yang memodelkan otak manusia dan terdiri dari sejumlah neuron buatan. Kemampuan mereka untuk belajar dengan contoh membuat mereka sangat fleksibel dan kuat. Mengapa Kami Menggunakan Jaringan Neural? Jaringan syaraf tiruan, memiliki kekuatan sendiri untuk memperoleh makna dari data yang rumit atau tidak tepat, dan sebagian besar waktu dapat digunakan untuk mendeteksi pola dan tren dalam data, yang tidak dapat dideteksi dengan mudah dari mata manusia atau teknik komputer apa pun. Kami juga memiliki beberapa keunggulan NN seperti Pembelajaran adaptif, pengorganisasian mandiri, operasi waktu nyata, toleransi kesalahan.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.

Tags