时间序列预测

商业用户和分析师通常将其度量作为一种随时间变化的趋势进行监控，通过时间序列预测，他们可以估计观察的历史序列将如何延续到未来。预测趋势线可能如何演变的能力可以为战略和决策提供信息。在 Qlik Cloud 中，时间序列预测选项会生成可视化，用折线图中生成和展示的预测值扩展趋势线。根据所采用的方法，表示置信区间的阴影区域以可配置的置信水平显示可能的值。使用可信的预测函数生成时间序列预测；SSA（奇异谱分析）算法提供了一个置信区间，OLS（普通最小二乘）方法提供了一条简单的线性回归线。

时间序列预测将预测值与历史值明确区分开来。可视化将按维度属性中的预测步骤和步幅选择的配置以增量方式显示预测。当在测量中选择 SSA 方法时，将显示表示预测置信区间的阴影区域。此间隔通过测量属性配置：显示可信度和可信度级别。阴影区域显示合理值的区间（例如，95%），这意味着未来值预计位于阴影区域内，概率为 95%。

要求和属性行为

当满足以下要求时，在高级选项中“度量值属性”中将显示预测切换：

• 数值或时间维度
• 一个度量和一个维度
• 维度轴必须是连续的。

请务必注意，只有当度量值是数字或时间维度且维度轴连续时，预测切换设置才会显示在度量属性中。启用时，预测时间序列特性将同时显示在维度面板和度量面板中。维度属性用于处理水平距离和增量设置。度量属性设置方法、线和阴影样式、可信度设置和级别。

OLS 和 SSA 方法

OLS（普通最小二乘法）是一种简单的回归模型方法，通过最小化观测因变量和预测因变量之间差异的平方和来计算趋势线。此时间序列预测选项适用于用户希望看到其数据的线性趋势的情况；它不控制噪声或异常值，它只是使用所有数据生成一条线性回归线。

相对于 OLS，SSA（奇异谱分析）是一种能够识别噪声、季节性以及趋势的复杂算法。SSA 要求对数据进行充分的定期采样，如果数据超过某个限制，则返回一个错误，表明数据太不规则。SSA 是预测具有周期性或振荡行为的趋势的最佳选择。

在使用 SSA 方法生成预测的情况下，该算法估计相关度量所采用的可能值范围的中间值。这条线由预测间隔扩大，提供了它可以接受的值的范围。预测间隔显示为阴影区域，而不是显示许多可能的值。

时间序列预测限制

时间序列预测有以下限制：

• 未为钻取维度启用预测。
• 未为具有多个维度的图表启用预测。在一个维度和多个度量的情况下，只有一个度量可以启用预测。
• 只有在默认排序到位时，“预测”才起作用。有关更多信息，请参阅更改可视化的排序。
• 最小数据点数量：OLS 需要至少 2 个数据点。OLS 需要至少 6 个数据点。

• 最大数据点数量：不建议在超过 5000 个数据点的数据集上使用算法。当对超过 5000 个数据点的数据集运行时间序列预测时，用户将开始遇到性能问题。用户和应用程序设计者应根据需要使用计算条件，以便通过选择减少数据集时，图表将显示出来。选择应该是连续的；有关不规则时间采样，请参见以下要点。

• 在某些情况下，预测将使用不规则时间采样：OLS 将始终有效，因为它不限于时间序列预测或常规数据。SSA 要求对数据进行充分的定期采样，如果数据超过规定限制，则返回一个错误，表明数据太不规则。

• Forecast 将无法在离线模式下的 Qlik Cloud Mobile for SaaS 中工作。

• 如果将具有预测的应用程序从 Qlik Cloud 导出并导入 QSEoW，则将不会显示预测图表。预测在 QSEoW 中不受支持。

• 将折线图下载为 Microsoft Excel 文件时，预测值不会包含在该文件中。

• 右键单击折线图并选择查看数据时，不会显示预测值。

• 如果折线图中的任何维度或度量使用显示条件，则时间序列预测不可用。

示例

MyTable:
Load * Inline [
Date,Tot-KWh
2021-10-27,269 
2021-10-28,380 
2021-10-29,410
2021-10-30,380
2021-10-31,344
2021-11-01,275
2021-11-02,299
2021-11-03,545
2021-11-04,326
2021-11-05,405
2021-11-06,333
2021-11-07,395
2021-11-08,416
2021-11-09,697
2021-11-10,500
2021-11-11,600
2021-11-12,560
2021-11-13,494
2021-11-14,362
2021-11-15,470
2021-11-16,366
2021-11-17,548
];