Прогнозирование данных временных рядов в Oracle / SQL

Question

Есть ли способ, которым мы можем генерировать прогнозирование временных рядов для набора данных, используя аналитические функции Oracle?Как мы выполняем экстраполяцию в SQL / ORACLE.

Ниже указаны мои потребности

У меня есть набор данных, аналогичный приведенному ниже, и я хотел прогнозировать / экстраполировать на следующий год

Cust_id  Year  Revnue
1        2016  679862
1        2017  705365
1        2018  ?
2        2016  51074
2        2017  50611
2        2018  ?
3        2016  190706
3        2017  90393
3        2018  ?
4        2016  31649
4        2017  19566
4        2018  ?

Answer 1

Вы можете создать простой прогноз, используя функции линейной регрессии REGR .

--Ordinary least squares forecast for each customer for the next year.
select
    cust_id,
    max(year) +1 forecast_year,
    -- y = mx+b
    regr_slope(revenue, year)
        * (max(year) + 1)
        + regr_intercept(revenue, year) forecasted_revenue
from customer_data
group by cust_id;

CUST_ID   FORECAST_YEAR   FORECASTED_REVENUE
-------   -------------   ------------------
1                  2018               730868
2                  2018                50148
4                  2018                 7483
3                  2018                -9920

Ниже приведен пример схемы.Или вы можете использовать этот SQLFiddle .

create table customer_data
(
    cust_id number,
    year number,
    revenue number
);

insert into customer_data
select 1, 2016, 679862 from dual union all
select 1, 2017, 705365 from dual union all
select 2, 2016, 51074  from dual union all
select 2, 2017, 50611  from dual union all
select 3, 2016, 190706 from dual union all
select 3, 2017, 90393  from dual union all
select 4, 2016, 31649  from dual union all
select 4, 2017, 19566  from dual;

---

Функция REGR имеет дело с парами чисел, она не понимает бизнес-правила типа "доход не может быть ниже"0" .Если вы хотите ограничить прогнозы всегда на уровне 0 или выше, может помочь выражение CASE:

--Forecasted revenue, with minimum forecast of 0.
select cust_id, forecast_year,
    case when forecasted_revenue < 0 then 0 else forecasted_revenue end forecasted_revenue
from
(
    --Ordinary least squares forecast for each customer for the next year.
    select
        cust_id,
        max(year) +1 forecast_year,
        -- y = mx+b
        regr_slope(revenue, year)
            * (max(year) + 1)
            + regr_intercept(revenue, year) forecasted_revenue
    from customer_data
    group by cust_id
);

CUST_ID   FORECAST_YEAR   FORECASTED_REVENUE
-------   -------------   ------------------
1                  2018               730868
2                  2018                50148
4                  2018                 7483
3                  2018                    0