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ArcGIS Pro 技术
什么是时间序列预测 ，为什么要使用它，以及如何开始？在这篇博客中， 我们将解释如何使用ArcGIS Pro 进行时间序列预测为您的决策过程增加价值。首先，我们将简要介绍时间序列预测，解释其使用领域并讨论数据。然后我们将向您介绍Esri 的 时间序列预测工具集。
基础
时间序列是与相应时间（例如小时、日、月、年等）相关的一系列数据点。时间序列数据包括在一段时间内以一致的间隔收集的数据点，而不是简单的间歇性或随机性。这使得任何时间序列分析能够更有效地识别所收集数据中的趋势，并对类似数据点在未来如何表现做出更准确的预测。
时间序列预测是一种通过解释过去的趋势来预测未来事件的技术，假设未来事件将继续遵循类似的模式。也就是说，创建最适合过去时间序列数据中观察到的趋势的模型，然后使用这些模型来预测未来的值。
时间序列预测不是对未来的明确预测，而只是最佳猜测。 此外，模型输入的时间序列数据越全面， 预测效果就越好。
时间序列预测使用领域
时间序列分析可以帮助组织解释其时间数据中的潜 电报号码列表 在趋势。时间序列预测更进一步，利用数据中的时间模式（例如季节性或周期性行为）来预测可能的未来结果。了解未来事件如何展开可以帮助人们做出更好的预防决策，以最大限度地提高安全性、效率和成本等重要标准。
现实世界中使用时间序列预测的常见示例包括：
零售、供应和动态定价的需求预测
预测客户密度以优化员工排班
预测产品需求以优化库存存储
预测商店的产品销售量
预测医疗保健领域的流行病传播、诊断 社交媒体如何调整以确保用户的情感健康 和药物规划
估算不同地点的感染率以优化需求
异常检测
检测与季节和趋势模式明显偏离的不规则峰 印度手机号码 值或谷值
查找传感器读数中的异常，包括海运业、煤矿开采、ATM 操作等领域，以防止导致此类系统故障的更大规模事故
数据问题
检查您计划使用的数据是否适合预测非常重要。下面我们列出了您可以用来处理数据的五个要点。