Google研究团队最近推出了一款名为TimesFM的时间序列预测模型。时间序列预测是一种通过分析过去的数据来预测未来事件发生的方法，广泛应用于商业、金融和科研等多个领域，帮助人们做出更明智的决策。
论文:https://blog.research.google/2024/02/a-decoder-only-foundation-model-for.html
这个模型在商业决策中有着重要的作用，例如商家可以用它来预测未来产品需求，金融分析师可以用来预测股市的变动，甚至可以用于天气预测等方面。
举例来说，假设你经营一家小型零售店，你希望预测未来一个月每天的顾客流量，以更好地管理库存、安排员工工作班次，甚至优化促销活动。这就是一个时间序列预测的实际例子，而以往的方法可能依赖于简单的经验规则或手动分析过去的销售数据，这既费时又不一定准确，特别是对于突发事件的影响。
引入TimesFM后，预测的步骤变得更加简单和准确:
收集数据: 收集过去一段时间内每天的顾客流量数据，包括任何可能影响这些数字的因素，如促销活动、节假日等。
输入TimesFM: 将这些数据输入到TimesFM模型中。TimesFM会分析这些数据，学习过去顾客流量的模式和任何可识别的规律。
预测未来: 基于学到的知识，TimesFM可以准确地预测未来一个月每天的顾客流量，考虑了季节性变化、特殊事件的影响等多种因素。
通过使用TimesFM，你可以更精准地订购库存、合理安排员工工作，甚至提前规划促销活动，从而提高库存管理效率、员工排班的合理性以及促销策略的有效性。
TimesFM的主要特点包括高效的时间序列预测、零样本学习能力、基于大数据的预训练模型、相对较小的模型规模、适应不同领域和时间粒度、支持长期预测以及易于集成和使用。Google计划在Google Cloud Vertex AI中提供TimesFM，使得外部客户能够轻松地集成和使用这个强大的时间序列预测工具，无需深入了解模型的内部工作机制。
