¿Cuál es la forma más fácil de extrapolar un conjunto de datos?

No estoy seguro exactamente de lo que estás preguntando. Un sistema de reglas para predecir un resultado se denomina “modelo de datos”. Pero los modelos de datos son creados por personas , no por computadoras. No existe un producto que pueda aceptar como entrada las ventas de hoy y las ventas de mañana sin algún conocimiento subyacente de los datos. Un programador (o estadístico, o analista de negocios, o científico de datos) analizará los datos que tiene, descubrirá características y predictores y correlaciones en esos datos e intentará construir un modelo de datos que prediga con éxito los datos futuros. Pero ese programador también debe probar la precisión de ese modelo con datos más reales y ajustarlo con el tiempo. Todos estos son desafíos para el cerebro humano, y una computadora, independientemente del lenguaje de programación (vea SAS y R), solo puede implementar las reglas que un cerebro humano produjo.

Por lo tanto, no es lo que está buscando, pero es la forma “más fácil” de extrapolar su conjunto de datos: contrate a un científico de datos.

En el pasado solía trazar mis puntos de datos y mirarlos. ¿Son realmente al azar? Si es así, ninguna predicción funcionará satisfactoriamente. ¿Se puede ajustar una línea recta o una curva razonablemente a ellos? Si es así, podría hacer una regresión lineal, de segundo o tercer orden. ¿Varían dependiendo de las vacaciones escolares y la época del año sobre una tendencia básicamente lineal? ¿Sospecha que algunos de los puntos de datos son duff y, de ser así, cómo puede rechazarlos?

Mucho que pensar, no hay una respuesta simple.

Deberías usar una técnica llamada regresión. Dependiendo del tipo de datos, puede elegir su función de regresión (por ejemplo, si los datos parecen ser lineales, puede usar la regresión lineal).

Análisis de regresión
Regresión lineal

Como sugiere Michael Grainger, el primer paso debería ser trazar los datos y mirarlos. Victor Alyn Davis también hace un buen punto acerca de agregar una experiencia humana al desarrollo de su modelo de datos predictivos (aquí es donde mirar sus datos puede ayudar). Una vez trabajé para una compañía que hizo modelos predictivos del comportamiento del deudor en base a los datos recopilados de los informes de crédito y los datos de cambio de dirección. Junto con las variables en bruto, nuestros modelos tenían muchas variables derivadas, que fueron diseñadas de acuerdo con una comprensión humana de los datos. Por ejemplo, si un deudor en particular tuviera una docena de cancelaciones, el número de cancelaciones sería una variable cruda, pero al conocer las fechas de esas cancelaciones, puede construir variables derivadas como la cantidad de cancelaciones -en-últimos-6 meses, número de cancelaciones en los últimos 12 meses, etc. Para nuestros modelos anteriores, utilizamos la regresión lineal para modelar los datos (escritos en SAS). Más tarde, utilizamos un simulador de red neuronal (NeuroShell) que produjo algunos resultados impresionantes. También teníamos modelos que eran híbridos, utilizando tanto la regresión lineal como la simulación de redes neuronales.

¿Como un clip de la palabra que quieres decir?

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