МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА
БОЛЬШИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗНОЙ АНАЛИТИКИ

Резюме: В статье рассматривается новый способ исследования больших временных рядов в задачах прогнозной аналитики. На примере данных по продолжительности жизни демонстрируется новый метод преобразования больших временных рядов во временные ряды распределений. Обсуждается возможность применения данного подхода к исследованию прогнозной динамики больших временных рядов. Отмечается, что предлагаемый метод позволяет получать дополнительные основания для принятия управленческих решений в условиях существенной поведенческой изменчивости и неопределенности эмпирической информации.

Ключевые слова: прогнозная аналитика, большие временные ряды, агрегация, кусочно-полиномиальные модели, временные ряды распределений.

O.A. Popova

METHODS, MODELS AND ALGORITHMS FOR PROCESSING AND ANALYSING BIG TIME SERIES IN PREDICTIVE ANALYTICS PROBLEMS

Summary: The article discusses a new method for studying big time series in predictive analytics problems. Using life expectancy data as an example, a new method for transforming big time series into distribution time series is demonstrated. The possibility of applying this approach to studying the predictive dynamics of big time series is discussed. It is noted that the proposed method allows obtaining additional grounds for making management decisions in conditions of significant behavioral variability and uncertainty of empirical information.

Keywords: predictive analytics, big time series, aggregation, piecewise polynomial models, distribution time series.

DOI: 10.34219/2078-8320-2024-15-5-7-12