Причинные модели времени
При создании причинных моделей времени делается попытка обнаружить ключевую причинную взаимосвязь в данных ряда. При создании причинной модели времени вы задаете набор рядов назначения и набор входных рядов-кандидатов для этих назначений. Затем процедура строит авторегрессивную модель временного ряда для каждого назначения и включает только те входные ряды, у которых есть причинная взаимосвязь с назначением. Такой подход отличается от традиционного моделирования временных рядов, когда нужно явно указывать предикторы для ряда назначения. Так как создание причинной модели времени обычно включает в себя построение моделей для нескольких связанных временных рядов, результат называют системой моделей.
В контексте создания причинных временных рядов термин причинный указывает на Причинность по Грэнджеру. Временной ряд X называется "Причиной по Грэнджеру" для другого временного ряда Y, если регрессия для Y в терминах предыдущих значений X и Y приводит к лучшей модели для Y, чем регрессия только по предыдущим значениям Y.
Примеры
Ответственные за принятие бизнес-решений менеджеры могут использовать временное причинное моделирование для раскрытия причинных взаимосвязей среди большого набора основанных на времени показателей, описывающих бизнес. Аналитики могут вскрыть новые управляемые входные данные, которые обеспечивают максимальное воздействие на ключевые показатели эффективности.
Менеджеры крупных ИТ-систем могут использовать временное причинное моделирование для обнаружения аномалий в больших объемах взаимосвязанных операционных показателей. Затем причинная модель может помочь в продвижении от простого обнаружения аномалий к раскрытию их наиболее вероятных основных причин.
Требования к полям
Необходимо по меньшей мере одно поле назначения. По умолчанию поля с предварительно определенной ролью Нет не используются.
Структура данных
Создание причинных моделей времени поддерживает структуры данных двух типов.
- Данные на основе столбцов
- Для данных на основе столбцов каждое поле временных рядов содержит данные для одного временного ряда. Это традиционная структура данных временного ряда, как они используются Мастером по моделям временных рядов.
- Многомерные данные
- Для многомерных данных каждое поле временных рядов содержит данные для нескольких временных рядов. При этом отдельные временные ряды в конкретном поле идентифицируются набором значений категориальных полей, известных как поля измерений. Например, данные продаж для двух разных каналов продаж (розница и интернет) могут храниться в одном поле продажи. Поле размерности с названием канал и со значениями 'розница' и 'интернет' определяет записи, связанные с каждым из двух каналов продаж.
Эта процедура вставит синтаксис команды TCM MODEL.