공휴일/프로모션 효과를 위한 회귀
이제 새해 지시(더미) 변수를 만들었으니, 회귀를 사용해 일반적인 판매 패턴과 유의하게 다른지 확인해 보겠습니다.
판매량 로그와 가격 로그가 담긴 data.frame은 작업 공간에 MET_hi_train으로 저장되어 있습니다. 새해 변수는 newyear에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 제품 수요 예측하기
연습 안내
MET_hi_train과 새해 변수를 벡터로 결합해 새 데이터셋MET_hi_train_2를 만드세요.- 대도시권 고급 제품에 대한 회귀 모델을 구축하세요. 방금 만든
MET_hi_train_2데이터셋을 사용하고, 가격의 로그(log_price)와 새해 변수(newyear)로 판매량의 로그(log_sales)를 예측하도록 모델을 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create MET_hi_train_2 by adding newyear
MET_hi_train_2 <- data.frame(MET_hi_train, as.vector(___))
colnames(MET_hi_train_2)[3] <- "newyear"
# Build regressions for the product
model_MET_hi_full <- lm(___ ~ ___ + ___, data = ___)