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क्षेत्रीय स्तर पर टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान बनाएँ

कई बार आपके पास हर प्रोडक्ट के लिए पूर्वानुमान बनाने का समय नहीं होता, इसलिए हम hierarchical forecasting के लिए top-down तरीका अपनाते हैं। इस बार महानगरीय (metropolitan) रीजन पर उल्टे क्रम में काम करते हैं!

आपके वर्कस्पेस में ये ऑब्जेक्ट पहले से लोड हैं: कुल क्षेत्रीय बिक्री के लिए MET_total, dates_valid, और वैलिडेशन डेटासेट के लिए MET_t_v।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में प्रोडक्ट डिमांड फोरकास्टिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • महानगरीय रीजन (MET_total) की सभी सेल्स के लिए एक टाइम सीरीज़ मॉडल बनाएँ.
  • इस मॉडल से 2017 के लिए 22 वैल्यूज़ का पूर्वानुमान निकालें.
  • इस पूर्वानुमान को xts ऑब्जेक्ट में बदलें.
  • MAPE की गणना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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