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小编:使用交通统计局的数据()从2005年到2015年1月,我按年/月下载了美国国内乘客数据 乘客航空公司数据(至少在美国)是季节性的,由于夏季的数据量很大。给定一系列实际/历史数据值

使用交通统计局的数据()从2005年到2015年1月,我按年/月下载了美国国内乘客数据

乘客航空公司数据(至少在美国)是季节性的,由于夏季的数据量很大。给定一系列实际/历史数据值,我们可以使用三重指数平滑算法来预测数据。航空公司乘客数据是一系列随时间变化的数据点,给出了短语时间序列分析。

我使用的是SAP Predictive Expert Analytics。在上图中,数据上云,我加载了航空公司乘客数据的.CSV文件。

我选择R-三重指数平滑,因为如上所示,它提供了"基于季节性的时间序列预测"

请参阅R–预测–培训材料

我可以将其拖到工作区。

如上所示,我选择预测模式,浪潮的服务器,因为我想预测数据。

相关列是我们希望预测的列,云服务器的是,在这种情况下,乘客计数

期间因为数据是每月的

运行模型后,我看到成功并切换到结果视图。

上面显示了2015年和2016年部分月份的预测乘客值。

为了好玩,服务器云,我还运行了SAP提供的三指数平滑(不是R算法)

它提供了类似的预测结果,2015年7月作为美国预计旅客出行的高峰月份。

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嗨,塔米,网上云服务器,

很高兴在自动分析中尝试同样的场景,看看它能给您带来什么。

致以最诚挚的问候

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