지역 수준에서 시계열 예측 만들기
모든 상품에 대해 예측을 만들 시간이 항상 있는 것은 아니어서, 위에서 아래로 내려오는(top-down) 방식의 계층적 예측을 사용하곤 해요. 이번에는 광역권(metropolitan) 지역을 반대로 접근해 보겠습니다!
작업 공간에는 다음 객체가 미리 로드되어 있어요: 지역 총매출 MET_total, dates_valid, 그리고 검증용 데이터셋 MET_t_v.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 제품 수요 예측하기
연습 안내
- 광역권 전체 매출(
MET_total)에 대해 시계열 모델을 만드세요. - 이 모델로 2017년을 향해 22개 값을 예측하세요.
- 이 예측 결과를
xts객체로 만드세요. - MAPE를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)