日本語タイトル#
隊列ベースのデータ表示に基づく 2D 時間系列アプローチによる予測の強化
英文タイトル#
Enhancing Forecasting with a 2D Time Series Approach for Cohort-Based Data
日本語摘要#
本論文では、時間とともに変化する群体行動を統合した新しい二次元（2D）時間系列予測モデルを紹介し、小データ環境における課題に対処します。 我々は、複数の実世界のデータセットを使用してその有効性を示し、精度と適応性の面で参照モデルを上回る性能を示しました。 このアプローチは、財務およびマーケティング予測の課題に直面している業界に対して、戦略的意思決定を支援するための貴重な洞察を提供します。
英文摘要#
This paper introduces a novel two-dimensional (2D) time series forecasting model that integrates cohort behavior over time, addressing challenges in small data environments. We demonstrate its efficacy using multiple real-world datasets, showcasing superior performance in accuracy and adaptability compared to reference models. The approach offers valuable insights for strategic decision-making across industries facing financial and marketing forecasting challenges.
文章ページ#
隊列ベースのデータ表示に基づく 2D 時間系列アプローチによる予測の強化
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