Дабы вернуться к теме канала, вопрос: меня попросили сделать прогноз

месячной выручки в R. Я запилил это в prophet не приходя в сознание. И вдруг стало интересно посмотреть следующее: как меняется сумма прогноза в зависимости от дня предсказания. Т.е. у меня есть временной ряд за 2 года и я делаю прогноз 1-го числа отчётного месяца, 2-го числа и т.д. Руки, естественно, тянутся к костылям в виде циклов/apply, но может в анализе временных рядов это типовая задача и там тоже всё придумано за нас?

Arima ?

Так дело же не в модели.

То есть прогноз на месяц, но надо корректировать его по мере появления данных, то есть факта в этом месяце?

Ага. Для начала достаточно просто каждый деть строить prophet + make_future_dataframe и потом смотреть сумму yhat прогнозируемого месяца.

Ну да, сохранять прогноз же прошлый и корректировать. Тут уже задачи какие-то больше инженерные: деплой модели, корректировка

а, чтобы ряд на основе которого пронозируете смещался вперед по мере появления новых данных?

для 2 -х лет истории данные по одному дню погоду не сделают. если хочется модель строить по скользящему окну (ну или со скользящим правым краем), то без цикла трудно обойтись.

Я просто предвижу такой вопрос от бизнеса: "У тебя модель 1-го числа предсказывает 101% выполнения плана и 20-го числа предсказывает 102% выполнения плана. Как так?".

Фиксировать в начале месяца. А не выполнилось - менеджеры по продажам плохо работали))

https://cran.microsoft.com/web/packages/greybox/vignettes/ro.html

Спасибо. Навскидку не понял, можно ли ей скормить prophet.

А ответ, что мы за 20 дней превысили плановые показатели, потому и прогноз корректируется, не катит?

поробуйте. с forecast работало

Да я уже, честно говоря, даже и не знаю, какие ответы катят людям, которые 2 года живут без корректного учёта покупок в мобильных сторах и считают, что в принципе и без А/В-тестов можно эффект нововведений и рекламных кампаний оценивать.

Я в такой же работал в свое время))) Прогноз на основе моделей вообще не подходил, так как надо было эффект от акции спрогнозировать так, чтобы на неё бюджет выделили))))

Ну тут проблески здравого смысла есть, конечно. Какой-то прогноз на основе "здравого смысла" и школьной арифметики уже посчитан, но хочется "настоящего" теперь.

И это правильный вопрос, на который хорошо бы дать вменяемый ответ))

Либо они знают про casual inference, либо, что скорее всего, работают на чуйке, но умело скрывают это ))

Какой casual inference, акститесь?! Люди считают, что если после введения фичи на графике визуально что-то подросло, то можно обойтись и без А/В-теста.

нуууу. если ничего не менялось, а подросло именно там, где надо - то я вполне согласиться ##

Редко бывает, что ничего не меняется. Может же буквально погода повлиять, даже на подписку на онлайн кинотеатр))

само собой, флуктуации есть всегда но когда это заметный пик на, допустим, графике гросса, да еще в том семгменте пользователей, на которых раскатали фичу - вполне можно предполагать связь дело в том, что у нас не всегда, например, можно что-то проверять аб-тестами, так как некоторые фичи требуют глобальной переработки клиентской/серверной части/еще чего-нибудь. плюс в прототипах иногда выстраивать систему аб-теста долго и дорого, и приходится обходиться другими, более грубыми и наколеночными решениями. так-то само собой, где можно делать тесты, мы их делаем.

Да так-то и я бы согласился. Просто для людей это аргумент в пользу того, чтобы в принципе не делать АВ-тесты.

Я считаю, что Google Optimize/Firebase лучше чем "вообще ничего" / свой идеальный движок со всеми нюансами через 5 лет

это если они у тебя в экосистему включены. у нас вот нет. соответственно, интегрировать firebase, общаться с ним и т.д. - это тоже время разработки. плюс это все системы трекинга, а у нас основная нагрузка на разработку аб-тестов ложится именно на серверных разработчиков