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Créer une prévision de séries chronologiques au niveau régional

Parfois, vous n'avez pas le temps de créer des prévisions pour chaque produit. On adopte donc une approche descendante pour la prévision hiérarchique. Cette fois, travaillons à l'envers pour la région métropolitaine!

Votre espace de travail contient déjà les objets suivants : MET_total pour les ventes régionales totales, dates_valid et MET_t_v pour l'ensemble de validation.

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Instructions de l’exercice

  • Créez un modèle de séries chronologiques pour l'ensemble des ventes de la région métropolitaine (MET_total).
  • Générez 22 valeurs de prévision en 2017 à partir de ce modèle.
  • Convertissez cette prévision en objet xts.
  • Calculez la MAPE.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Build a regional time series model using auto.arima
MET_t_model_arima <- ___(___)

# Calculate a 2017 forecast for 22 periods from the above model
for_MET_t <- ___(___, h = ___)

# Make an xts object from your forecast
for_MET_t_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)
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