伸缩的数据分析方法是什么？

伸缩是一种用于时间序列预测的数据分析方法，结合了对不同历史窗口拟合的模型的预测。它专门解决不同预测时间范围的最佳历史长度变化问题。通过统计集成原理，该方法增强了预测的可靠性。 该方法需要生成两个预测集：使用较长历史数据的扩展预测和使用较短数据的收缩预测。预测权重为每个未来时间范围单独优化，以最小化方差或误差指标。随着预测时间范围的增加，最佳历史窗口长度通常会减少。当历史模式显示非平稳性或随时间变化的相关性时，这种技术适用。模型选择和计算资源是实施时的关键考虑因素。 其主要应用在于提高操作计划的预测准确性，其中时间范围特定的数据相关性变化。伸缩能够实现自适应学习，在需求预测、经济趋势预测和资源规划等场景中，相较于固定窗口方法表现出色。这种灵活性在需要强大前瞻性估计的动态商业环境中提供了显著价值。