时间序列预测的一半失败2022.8.19

是这么考虑的。

数据进入预测的黑箱，得出下个月的预测值，经过多个月的实践比较，

如果预测比较准确，考虑如何使用，

如果预测有异常值，考虑对现实的变化情况预警。假预测设算法有一定的“智能”，当一个影响因素发生变化刚开始，没有在过往的因素中体现，所以拟合出的预测偏差较大，当学习了新数据后，体现的变化情况被算法“学习”，也可能像人的学习一样，具有惯性。

如果数据偏差较大，报警提醒，思考是哪些环境情况发生了显著的变化，及时的加以应对。

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分别跑了公司项目数量、公司财务收入金额、行业项目数量。

前期效果不理想，预测/事后检验值准确范围在70%~120%之间，欠拟合。

换了其他模型，效果还行，预测范围在80%-110%之间。