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Créer une prévision de série chronologique pour un nouveau produit

Avant de pouvoir calculer une prévision ascendante pour la région métropolitaine, nous devons d'abord disposer de prévisions pour plusieurs produits ! Commençons par élaborer une prévision de série chronologique pour le produit spécialisé de la région métropolitaine. La demande du produit est enregistrée sous MET_sp dans votre espace de travail, de même que dates_valid, ainsi que vos données de validation MET_sp_v.

Vous avez déjà assez souvent écrit la fonction MAPE. Une fonction mape() a maintenant été fournie pour que vous l'utilisiez avec deux paramètres : le premier est la prévision et le second est l'ensemble de validation.

Cette activité fait partie du cours

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez la fonction auto.arima() pour construire un modèle de série chronologique pour le produit spécialisé MET_sp.
  • Prévisionnez ce modèle pour 22 périodes en 2017.
  • Transformez cette prévision en objet xts. Vous pouvez toujours utiliser l'objet dates_valid pour l'option order.by =.
  • Calculez le MAPE pour cette prévision avec votre nouvelle fonction mape().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Build a time series model 
MET_sp_model_arima <- ___(___)

# Forecast the time series model you just built for 22 periods
for_MET_sp <- ___(___, h = ___)

# Create an xts object on the forecast object you just created
for_MET_sp_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE on your forecast with the validation data
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)
Modifier et exécuter le code