論文の概要: Enhancing Forecasting with a 2D Time Series Approach for Cohort-Based Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15369v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 08:53:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.248148
• Title: Enhancing Forecasting with a 2D Time Series Approach for Cohort-Based Data
• Title（参考訳）: コホートに基づくデータに対する2次元時系列アプローチによる予測の強化
• Abstract要約: 本稿では、時間とともにコホートな振る舞いを統合し、小さなデータ環境における課題に対処する新しい2次元時系列予測モデルを提案する。 複数の実世界のデータセットを用いてその有効性を実証し、参照モデルと比較して精度と適応性に優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2324913904215885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、時間とともにコホートな振る舞いを統合し、小さなデータ環境における課題に対処する新しい2次元時系列予測モデルを提案する。 複数の実世界のデータセットを用いてその有効性を実証し、参照モデルと比較して精度と適応性に優れた性能を示す。 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全体にわたる戦略的意思決定に貴重な洞察を提供する。

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