事件数据挖掘系列(1)企业中现金流预测

本篇的事件指现金的收入支出,每个企业,每个月销售都会存在收入支出,如果运用好资产转移进行配备十分必要。

因此,我曾经接到了公司财务部门的需求,就是能尽可能准确的预测下个月的收入支出状况。

需求非常明确,但是当时有个很大的问题,公司没有数据仓库,没有权利去碰业务部门的数据,所以,能够得到的有效数据只要历史的收入支出数据。

因此只能选择时间序列方法

机器学习系列(10)时间序列两种常用算法

上述文章阐述了两种方法,

我们公司的现金流的协方差并不平稳,就是协方差随时间变化而变化,可以理解成,每个周期内变化趋势不同。

不像天气预报,12个月内的变化趋势基本一致,但是现金流任何一个区间不会趋势相同,虽然会有些规律。因此选择holt-winters算法

holt-winters

1.指数平滑,指数平滑就是用均值去表示

2.叠加前面一个数据平滑趋势,相当于在均值情况下叠加一个前面的趋势

3.叠加周期趋势

holt-winters,注重平均,再叠加趋势,因此在趋势不是特别明显时候,权重会很低。

结果:应用holt-winters预测下一个月的销售收入支出数值,交给财务

ps:大多数现金流都不会规律很明显,如果很明显,Arima是最好选择。

    原文作者:Zason.Zhang
    原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29412630
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