Prix ​​de l'acier pour la construction navale Lr Gr.A

 

Les méthodes suivantes permettent d'utiliser l'analyse des mégadonnées pour améliorer la précision de la prévision de l'évolution des prix des tôles d'acier pour la construction navale :

 

I. Collecte de données

 

Collectez largement des données multi-sources :

Données économiques : incluent les données sur la croissance du PIB, les indices de production industrielle et l'indice des directeurs d'achats manufacturiers (PMI) des principales économies mondiales. Ces données reflètent la situation macroéconomique globale et ont un impact important sur la demande de tôles d'acier pour la construction navale. Par exemple, lorsque l'indice de production industrielle d'une grande économie augmente, cela signifie généralement que la demande de matières premières telles que l'acier peut augmenter, ce qui peut affecter le prix des tôles d'acier pour la construction navale.

Données sectorielles : collectez des données pertinentes sur l'industrie de la construction navale, telles que les nouvelles commandes de navires, les achèvements de la construction navale et les commandes en cours. Ces données reflètent directement la demande de tôles d'acier pour la construction navale dans l'industrie de la construction navale. Par exemple, si les nouvelles commandes de navires augmentent de manière significative pendant plusieurs mois consécutifs, la demande de tôles d'acier pour la construction navale pourrait augmenter à l'avenir et les prix pourraient également augmenter.

Données commerciales : prêtez attention à la dynamique du commerce international, y compris les données d'importation et d'exportation et les changements dans les politiques commerciales de divers pays. Les changements dans les activités commerciales affecteront le marché du transport maritime, puis affecteront la demande et le prix des tôles d'acier pour la construction navale. Par exemple, si un pays impose des droits de douane sur l’acier importé, cela peut entraîner une réduction de l’offre de tôles d’acier pour la construction navale dans ce pays et une augmentation des prix.

Données sur les prix des matières premières : collectez des données sur les prix des matières premières pour les tôles d'acier de construction navale telles que le minerai de fer et le charbon. Les fluctuations des prix des matières premières affecteront directement le coût de production des tôles d'acier pour la construction navale et affecteront ainsi leurs prix. Par exemple, lorsque le prix du minerai de fer augmente de manière significative, le coût de production des tôles d'acier pour la construction navale augmente et les prix peuvent augmenter en conséquence.

Données sur les taux de change : les variations des taux de change entre les différentes devises affecteront le commerce international et le coût d'importation des matières premières, puis auront un impact sur le prix des tôles d'acier pour la construction navale. Par exemple, une dépréciation de la monnaie nationale peut entraîner une augmentation du prix des matières premières importées et faire monter le prix des tôles d’acier pour la construction navale.

Mettre en place un système de collecte de données :

Utilisez la technologie de robot d'exploration Web pour capturer automatiquement les données pertinentes provenant de divers sites Web d'actualités financières, de plateformes d'informations sectorielles et de sites Web d'agences statistiques gouvernementales. Par exemple, des mots-clés spécifiques tels que « prix des tôles d'acier pour la construction navale », « prix du minerai de fer » et « nouvelles commandes de navires » peuvent être définis, et le programme d'exploration peut régulièrement rechercher et collecter des rapports d'actualité et des données contenant ces mots-clés.

Coopérer avec les fournisseurs de données pour obtenir des données de marché professionnelles. Ces fournisseurs de données disposent généralement de ressources de données et d'outils d'analyse plus complets et plus précis et peuvent fournir des services de données personnalisés aux entreprises. Par exemple, achetez la base de données de l'industrie sidérurgique d'un certain fournisseur de données pour obtenir des données historiques et des données sur l'offre et la demande du marché en tôles d'acier pour la construction navale.

 

Propriétés mécaniques (à température ambiante en état recuit)

	Formulaire de produit
	C, H, P	L
Épaisseur a ou diamètre d (mm)	a Inférieur ou égal à 12	d Inférieur ou égal à 25
Force de preuve	Rp0,2 N/mm2	230
Rp1.0 N/mm2	270
Résistance à la traction	RMN/mm2	550 - 750
HB. Maximum 1)2)3)	223

 

 

 

 

 

 

 

II. Analyse des données

 

Nettoyage et collecte des données :

Supprimez les données en double : effectuez un traitement de déduplication sur les données collectées pour garantir l'unicité des données. Par exemple, utilisez la fonction de déduplication d'un logiciel de gestion de base de données ou écrivez des programmes pour comparer et supprimer les éléments en double un par un.

Gérer les valeurs manquantes : pour les données comportant des valeurs manquantes, des méthodes telles que le remplissage moyen, le remplissage médian et l'interpolation peuvent être utilisées pour le traitement. Par exemple, si les données sur le prix du minerai de fer pour une certaine période sont manquantes, le prix moyen du minerai de fer des périodes précédentes et suivantes peut être utilisé pour le remplissage.

Standardiser les données : standardisez les données provenant de différentes sources pour leur donner un format et une unité unifiés. Par exemple, unifiez l'unité monétaire en dollars américains et l'unité de poids en tonnes.

Établir un modèle de prévision des prix :

Analyse des séries chronologiques : utilisez des méthodes d'analyse de séries chronologiques telles que le modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) et la méthode de lissage exponentiel pour analyser les données historiques des prix des tôles d'acier pour la construction navale et prédire les tendances futures des prix. Par exemple, en modélisant les données de séries chronologiques sur les prix des tôles d'acier pour la construction navale au cours des dernières années, prédisez la tendance de variation des prix au cours des prochains mois.

Analyse de régression multiple : prenez les prix des tôles d'acier pour la construction navale comme variable dépendante et les données économiques, les données industrielles, les données sur les prix des matières premières, les données sur les taux de change, etc. comme variables indépendantes pour établir un modèle de régression multiple. En analysant la relation entre ces variables indépendantes et les prix des tôles d'acier pour la construction navale, prédisez les tendances des prix. Par exemple, établissez un modèle de régression multiple incluant des variables telles que la croissance du PIB, les nouvelles commandes de navires, les prix du minerai de fer et les taux de change pour prédire les changements dans les prix des tôles d'acier pour la construction navale.

Algorithmes d'apprentissage automatique : utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les machines à vecteurs de support (SVM), les forêts aléatoires et les réseaux de neurones pour former et apprendre une grande quantité de données et établir des modèles de prévision de prix plus complexes. Ces algorithmes peuvent découvrir automatiquement des modèles et des régularités dans les données et améliorer la précision des prédictions. Par exemple, utilisez des algorithmes de réseau neuronal pour former les données sur les prix des tôles d'acier pour la construction navale et établir un modèle de réseau neuronal capable de prédire les tendances des prix.

Évaluation et optimisation du modèle :

Indicateurs d'évaluation : utilisez des indicateurs tels que l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'erreur absolue moyenne (MAE) et le coefficient de détermination (R²) pour évaluer le modèle de prévision des prix établi. Ces indicateurs peuvent mesurer l’exactitude des prévisions et la qualité de l’ajustement du modèle. Par exemple, un modèle avec un RMSE inférieur et un R² plus élevé est généralement considéré comme ayant de meilleures performances de prédiction.

Validation croisée : adoptez des méthodes de validation croisée, divisez les données en ensembles de formation et en ensembles de test, et entraînez et testez le modèle plusieurs fois pour évaluer la stabilité et la capacité de généralisation du modèle. Par exemple, utilisez la validation croisée k fois pour diviser aléatoirement les données en k parties, sélectionnez une partie comme ensemble de test à chaque fois et utilisez les k-1 parties restantes comme ensemble d'entraînement pour la formation et les tests du modèle. Répétez k fois et enfin prenez le résultat moyen comme indicateur d'évaluation du modèle.

Optimisation du modèle : en fonction des résultats de l'évaluation, optimisez et ajustez le modèle. Ajustez les paramètres du modèle, ajoutez ou supprimez des variables indépendantes et sélectionnez différents algorithmes. Par exemple, s’il s’avère qu’une variable indépendante a un impact insignifiant sur les prix des tôles d’acier pour la construction navale, elle peut être considérée comme supprimée du modèle ; si l'effet de prédiction d'un certain algorithme est médiocre, d'autres algorithmes peuvent être essayés pour l'optimisation.

 

 

 

 

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