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祝日／プロモーション効果の変数を作成する

前の演習で季節性の兆しが見られましたが、本当に存在するか検証してみましょう。上司は、クリスマス、年末年始、バレンタインの週には自社製品の需要が高まると考えています。マーケティング部門からは、過去5年間、母の日の前週にプロモーションを実施してきたと聞いています。まずは、年始のバイナリ指標変数を作成しましょう。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ製品需要の予測

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演習の手順

  • トレーニングデータ内の年始の週に対する日付インデックスn.datesを作成します。
  • 日付インデックスn.datesを使って、newyearというxtsオブジェクトを作成します。
  • 2014年1月19日（トレーニングデータの期間の開始日）から154日分の連続した日付を作成し、dates_trainと名付けます。
  • 最後の箇条書きで作成したトレーニング用の日付とnewyearオブジェクトをマージし、欠損値はすべて0で埋めます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create date indices for New Year's week
n.dates <- as.Date(c("2014-12-28", "2015-12-27", "2016-12-25"))

# Create xts objects for New Year's
newyear <- as.xts(rep(1, 3), order.by = ___)

# Create sequence of 154 weeks for merging
dates_train <- seq(as.Date("2014-01-19"), length = ___, by = ___)

# Merge training dates into New Year's object
newyear <- ___(newyear, ___, fill = ___)
コードを編集して実行