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Construire une prévision de série chronologique pour une nouvelle région

Vous avez construit des modèles de prévision des ventes pour la région métropolitaine dans vos leçons et pour la région montagneuse dans les vidéos. Construisons maintenant une prévision « middle-out » pour la région côtière du sud-est, et nous aurons ainsi complété toute la hiérarchie de l'État ! Dans votre espace de travail, vous avez SEC_total pour les ventes ainsi que dates_valid et SEC_t_v pour la validation.

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Instructions de l’exercice

  • Construisez un modèle de série chronologique pour les ventes de la région côtière du sud-est (SEC_total).
  • Prévoirez 22 valeurs en 2017.
  • Transformez cette prévision en un objet xts en utilisant l'index de dates dates_valid.
  • Calculez la MAPE.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)
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