ARIMA: как предсказывать будущее (но это не точно)
1. Прогноз спроса для бизнеса
Прогноз спроса позволяет планировать затраты любого бизнеса, а корректный прогноз спроса позволяет планировать правильно. Давайте поговорим о таком инструменте как модель ARIMA.
2. Как работает ARIMA?
ARIMA - модель, которая учитывает:
✅ Ретро-данные (AR - Autoregression)
✅ Тренды (I - Integrated)
✅ Ошибки прошлого периода (MA - Moving Average)
И дает прогноз средних продаж в прогнозируемый период.
3. Плюсы, минусы и условия эффективности
Преимущества модели:
- Проще и дешевле сложных AI-решений
- Быстрое внедрение
- Понятные и интерпретируемые результаты
Ограничения и требования:
- Эффективна только при наличии истории продаж (от 6 месяцев)
- Требует четких трендов и отсутствия резких колебаний
- Не учитывает маркетинговые акции и внешние факторы
- Плохо работает для новых товаров без исторических данных
- Требует "чистых" входных данных без аномалий
4. Варианты моделей
ARIMA имеет несколько модификаций, хотя и сам является модификацией модели ARMA.
ARMA - не видит тренды, сезонность, внешние факторы
ARIMA - видит тренд, не видит сезонность и внешние факторы
SARIMA - видит тренд, сезонность, не видит внешние факторы
ARIMAX - видит тренд, внешние факторы, не видит сезонность
SARIMAX - видит тренд, сезонность, внешние факторы
Но все же, помните, модели SARIMA ведут себя лучше всего при стационарных рядах. В следующей статье разберем, как ML-модели превосходят ARIMA в сложных условиях — на примере реального кейса интернет-магазина, где добавление одного неочевидного параметра удвоило точность прогноза.