3.4.3 Расчет автокорреляции столбцов

Важным фактором для анализа временного ряда и прогноза является определение сезонности. В Deductor Studio инструментом, предназначенным для изучения сезонности, является автокорреляция. Вообще корреляция подразумевает под собой зависимость значения одной величины от значения другой. Если их корреляция равна единице, то величины прямо зависимы друг от друга, если нулю, то нет, если минус единица, то зависимость обратная. Нахождение линейной автокорреляционной зависимости применяется для определения периодичности (сезонности) при обработке временных рядов.

Как видно, не каждый аналитик сможет судить о сезонности по этим данным, поэтому необходимо воспользоваться автокорреляцией. Для этого откроем Мастер обработки, выберем в качестве обработки автокорреляцию и перейдем на второй шаг Мастера. В нем необходимо настроить параметры столбцов. Укажем поле "Дата (Год + Месяц)" неиспользуемым, а поле "Количество" используемым (ведь необходимо определить сезонность количества продаж). Предположим, что сезонность, если она имеет место, не больше года. В связи с этим зададим Количество отсчетов равным 15 (тогда будет искаться зависимость от месяца назад, двух, ..., пятнадцати месяцев назад). Количество отсчетов ставится больше 12 (хотя мы ищем наличие именно готовой сезонности, т.е. 12 месяцев) для того, чтобы убедиться, что на 12 месяцев приходится пик коэффициента автокорреляции, а далее следует его спад.

Также должен стоять флажок "Включить поле отсчетов набор данных". Он необходим для более удобной интерпретации автокорреляционного анализа.

Перейдем на следующий шаг Мастера и запустим процесс обработки.

По окончанию результаты удобно анализировать как в виде таблицы, так и в виде диаграммы. После обработки были получены два столбца – "Лаг" (благодаря установленному флажку в Мастере) и "Количество" - результат автокорреляции.

Рисунок 3.9 – Функция автокорреляции временного ряда

Видно, что вначале корреляция равна единице – так как значение зависит само от себя. Далее зависимость убывает, и затем виден пик зависимости от данных 12 месяцев назад. Это как раз и говорит о наличии годовой сезонности.