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Construire une prévision de série temporelle pour une nouvelle région

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

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Instructions

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

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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