我有一张表,其中包含一系列交易。
任务:估算下一笔交易金额。
问题: 每行的实际付款期限是可变的,可以是每周,每月或最终用户选择的任何内容。
根据以前的数据估算下一笔付款,有人可以建议一个好的方法吗?
此刻我基本上将数字恢复到每日金额,然后按期间复数,即周/月/ q /年。然后给出历史记录,选择具有最高发病率(计数)的结果。
由于我不需要关心的付款内付款(即100英镑的实际付款,但是+20与无关的附加费用),这不会产生准确的估计。
另一种方法是计算付款之间的平均值,标准差,然后选择最高概率。
问题是,我无法在SQL中对此进行编码。
SELECT [Identifier]
,[DateTranEntered]
,[Type]
,[TranDateFrom],
,[TranDateTo]
,[Amount]
,[ReferenceForTran]
,[CreatedDate]
FROM .[TranTable]
或许通过表格递归并计算每日交易量,然后计算方差,发生率 - 从最后的'x'中选择估计猜测是什么?
问题是我已经遇到了这个问题。
对此有何想法?
答案 0 :(得分:1)
SQL Server Analysis服务有一套数据挖掘工具,可提供线性回归,决策树和神经网络等算法。您可以在此处了解有关它们的更多信息:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms175595.aspx。听起来像线性回归可能是解决这个问题的最佳起点。