讓我們來談談時間序列分析及其更具挑戰性的方麵。現在要小心處理數據。從不同的角度審視它，重新思考你自己的工具。
好了，現在大家注意了。是的，當然有下降。在ARC，我們認為第三季度和第四季度將是受衝擊最大的兩個季度，我們已經為客戶發布了一係列關於Corona的報告。我們的研究表明，對於總體自動化，我們預計將下降大約-15%到-20%，但這高度依賴於個別行業。我們很快會為客戶發布更多的報告，所以如果你是客戶，你可以在這裏查看．
實際上，我想利用目前的情況來談談時間序列分析以及它的一些更具挑戰性的方麵。別擔心，這裏不會有很大的理論討論，但我想以冠狀病毒危機為例，向你展示其含義。
該圖表顯示了ARC基於400多家公開上市的機械製造商的機械Paasche指數在添加新數據時避免跳轉。
在ARC，我們通常使用季節性調整的數據。這樣做的好處是，更小的“跳躍”是平坦的，我們不會過度解釋某些發現。比如2019年第四季度的“飆升”或2019年第二季度的下滑，而市場基本持平。但現在，在冠狀病毒危機時期，季節性調整線(藍色)沒有顯示任何下降。這怎麼可能呢?
我們采用優化後的濾波器巴克斯特/王，它可以被認為是最優的，但它在時間序列的末尾有挑戰，不幸的是，這是它最有趣的部分。在時間序列的最後，過濾器使用過去的數據來計算當前的季節性調整值。但是，在過去沒有日冕!我們可以使用ARMA或ARIMA模型來幫助我們，但它們也使用過去的數據來預測未來。而且，過去沒有日冕!因此，我們正處於一場結構斷裂的開始，這是無法用過去的信息或數據來平滑或預測的，它不起作用。
雖然這聽起來有點書呆子氣，但它有一個非常清楚和簡單的含義(在上麵的第一個圖表中用紅色標出):
- 原始數據:同比下降4%，季度環比下降8%結論:危機開始了!
- 經季節性因素調整後:同比:-1.3%，環比-0.2%結論:什麼都沒有發生!
這是什麼意思?現在要小心處理數據。從不同的角度審視它，並重新思考您自己的BI工具。最糟糕的情況可能是，作為戰略家或經理，你的工具可能給你錯誤的決策基礎。