Previsión de una serie temporal en forma de escalera

Question

Estoy trabajando en este problema para mi investigación. La serie temporal adjunta representa el uso de memoria de una aplicación a lo largo del tiempo. Como puedes imaginar, el uso de la memoria aumenta aleatoriamente cada pocos días. De vez en cuando, hay un paso hacia abajo (o un pico hacia abajo) también (no se ve en esta figura), pero por lo general la trama sigue creciendo durante un largo período de tiempo.

He aplicado algunas de las técnicas de predicción habituales, como la pendiente de Sen, el modelo lineal, el cuadrático, el polinomio de 3er grado e incluso el exponencial (y_hat = b_0 b_1 ^ t + e_t). A veces la predicción es correcta, pero normalmente es sensible a la duración de los datos de entrenamiento y a la forma del gráfico. En este gráfico, la línea de puntos separa los datos de entrenamiento de los de prueba.

Mis requisitos son:

1. Analizar dichas parcelas de forma automatizada, en línea, cada noche.
2. Predecir la métrica para los próximos 1-2 días con un intervalo de confianza.

¿Cómo debo proceder?

Answer 1

Los datos de las series temporales son una colección de transacciones para un determinado periodo de tiempo. A menudo se analizan de forma incorrecta o insuficiente como un acumulado. Por ejemplo, la venta total de entradas para una película comienza en cero y luego aumenta. Si se analizan las ventas reales de entradas nuevas por día o por semana, se puede obtener un modelo útil. Siempre se pueden presentar previsiones diarias para el acumulado, mientras que se puede mejorar la comprensión/previsibilidad en el nivel de datos reales observados. Le sugiero que empiece a examinar los datos en el desagregado. Si lo desea, puede publicar sus datos en un formato de columna csv y lo trataré por usted.