Скільки коштує квартира у Львові?

Яка адекватна ціна квартири? Сьогодні спробуємо це визначити для Львова з допомогою методів лінійної регресії.

Дані взято з сайту dom.ria.ua, де є можливість конвертації даних в форматі таблиць Excel, які можна перетворити в .csv файли. Оскільки при перетворенні інформація неповна, то вибираємо лише такі  дані як ціна, адреса (у деяких об'єктах вказано номер будинку), загальна площа, житлова площа, площа кухні, кількість кімнат, поверховість будинку та поверх, на якому розташована квартира. Детальніше про збір та підготовку даних тут.
Після очищення даних маємо дані про 776 об'єктів.

Не всі прогнози однаково корисні.

Читаю зараз чудову книгу "Чорний лебідь: вплив надто неймовірного" Нассіма Талеба (The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable). 

"Чорний лебідь" - подія, яка має дуже низку ймовірність. Однак вплив її величезний. Така подія - "викид". Традиційні методи статистичного аналізу передбачають аналіз типових ситуацій,відкидаючи "викиди".  Є сфери де це працює. Але там, де одиничний випадок має великий вплив на розподіл всієї вибірки, стандартні статистичні методи не дають точного прогнозу. Саме тому аналітики не здатні передбачити великі кризи у фінансовій сфері, сказати що дійсно буде після виборів в Україні чи що сервіс Instagram продасться за величезну суму.

Сферу ІТ-стартапів можна віднести до тих, де трапляться "чорні лебеді". Можна аналізувати, які продукти були успішними, але зрозуміло, що їх "клони" дадуть менше прибуток, але порівняно невеликий. Надзвичайно успішними можуть стати компанії, які будуть робити щось нове і корисне. Ілюстрацію цього можна побачити і в моєму дослідженні Crunchbase. На кожному етапі є екстремально великі раунди фінансування та значно менші за обсягами типові суми інвестицій.

Автор критикує стандартні статистичні методи аналізу та закликає більше уваги приділяти не відомим і дослідженим фактам, а наявності невідомого. 

Книга буде цікава всім, хто збирається робити прогнози :)

Особиста оцінка: 10 з 10.

Часові ряди в R. Прогнозування декомпозицією

Часовий ряд - набір значень певної змінної через задані проміжки часу. Прикладом може бути температура повітря протягом дня.  Тут є можливість ознайомитись з числовими рядами в різних сферах.  Аналіз часових рядів дозволяє робити припущення про наступні значення змінної у майбутньому.  Точність цього прогнозу залежить від характеру ряду та методу аналізу, який застосовується. 

R надає потужні інструменти для дослідження часових рядів. Спробуємо сьогодні проаналізувати ряд з такими характеристиками:

Змінна величина: кількість клієнтів, які чекають на обслуговування.

Часовий інтервал: 5 хв.

Вхідні дані  у форматі .csv