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1.背景介绍

国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。政府在做规划时、必须要了解省市经济情况，根据GDP来判断。如果预先了解GDP的走势，有利于做出战略调整，降低重大风险，因此对GDP的预测十分重要。

2.数据说明

全国公开的各省GDP历年数据提供了全国各省（31个省市）历年的GDP数据，每条记录代表某年某省市的GDP情况，共计29条记录。数据字段描述如下表所示。

3.方案介绍

首先，根据项目背景介绍，整个问题是一个预测各省GDP的问题，可以将其抽象为一个时间序列预测问题，数据集中的各省市名称字段，就是建模采用的目标值。

Holt-Winters 是一种常用的时间序列预测方法，该方法基于指数平滑法，特别适用于具有趋势和季节性的数据的预测。Holt-Winters方法的优点是可以很好地处理季节性变化的数据，并且具有相对简单的计算过程。

4.方案分析

Holt-Winters是一种时间序列预测模型，模型并行地用（时间跨度）和（销售额）两个属性，来计算（销售额）波动与时间的对应关系。

数据预处理：类似缺失值填充、归一化、去重等对数据直接进行处理的操作被称为数据预处理。数据预处理拥有加速模型的训练速度、提高模型训练准确度、防止误差数据影响模型的训练效果、防止空数据影响模型正常训练等优点。

参数配置：按需求填写参数值。本案例移动平均阶数填写为5，跨度单位选择为Q（季度），其他超参数可进入案例查看。

字段选择：如前所述，时间序列预测算法需要指定时间字段和预测字段。点击时间列和数值列下方的选择数据按钮。再弹出的字段列表中选择相应的字段。

5.结果说明

当前项目的工作流，Holt-Winters算子将输出模型性能指标、时序分析预测结果图和数据集视图。

1.模型性能指标：训练集上的性能指标：MSE、RMSE、MAE、EVS、R2、Adjusted R2。其中MSE、RMSE、MAE是各种计算方式下的预测损失值，值越小越好；EVS是方差得分，值越接近1越好；R2和Adjusted R2都是评价不同量级下模型效果好坏的指标，值越接近1越好。

2.时序分析预测结果图：用于直观地观察当前数据、拟合数据和预测数据的波动情况。

3.数据集视图：用于直观地展示预测好的数据信息。