使用KNIME和Spark進行時間序列分析

需求預測 我認爲我們都同意，知道未來會發生什麼使生活更加輕鬆。 對於生活事件，洗衣機和冰箱的價格或整個城市的電能需求而言，都是如此。 知道明天或下週需要多少瓶橄欖油，可以在零售商店中制定更好的進貨計劃。 瞭解汽油或柴油價格可能上漲的情況，可使貨運公司更好地計劃其財務狀況。 這種知識可以提供幫助的例子數不勝數。 需求預測是數據科學的一大分支。 其目標是使用歷史數據和可能的其他外部信息來估計未來需求。

>>阅读原文<<