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Zeitreihenprognose für neue Region erstellen

In den Lektionen hast du Modelle zur Prognose der Verkäufe für die Metropolregion aufgebaut und in den Videos für die Bergregion. Lass uns jetzt eine Middle-out-Prognose für die südöstliche Küstenregion erstellen – dann ist die gesamte Hierarchie des Bundesstaats komplett! In deinem Workspace findest du SEC_total für die Verkäufe sowie dates_valid und SEC_t_v für die Validierung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognose der Produktnachfrage in R

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein Zeitreihenmodell für die regionalen Verkäufe der südöstlichen Küstenregion (SEC_total).
  • Prognostiziere 22 Werte in das Jahr 2017 hinein.
  • Wandle diese Prognose in ein xts-Objekt um und nutze dafür den Datumsindex dates_valid.
  • Berechne die MAPE.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Build a time series model for the region using auto.arima
SEC_t_model_arima <- ___(___)

# Forecast the time series model
for_SEC_t <- ___(___, h = ___)

# Make into an xts object from the forecast you just made
for_SEC_t_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE
MAPE <- mape(___, SEC_t_v)
print(MAPE)
Code bearbeiten und ausführen