1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Prognozowanie popytu na produkty w R
Connected

ćwiczenie

Zbuduj prognozę szeregu czasowego dla nowego produktu

Zanim będzie można obliczyć prognozę oddolną dla regionu metropolitalnego, trzeba najpierw przygotować prognozy dla poszczególnych produktów! Zacznijmy od zbudowania prognozy szeregu czasowego dla produktu specjalistycznego w regionie metropolitalnym. Popyt na ten produkt jest zapisany jako MET_sp w twoim środowisku, podobnie jak dates_valid oraz dane walidacyjne MET_sp_v.

Funkcję MAPE napisano już wystarczająco wiele razy – teraz masz do dyspozycji gotową funkcję mape(), która przyjmuje dwa argumenty: pierwszy to prognoza, drugi to zbiór walidacyjny.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj funkcji auto.arima(), aby zbudować model szeregu czasowego dla produktu specjalistycznego MET_sp.
  • Wykonaj prognozę tego modelu na 22 okresy w 2017 roku.
  • Przekształć tę prognozę w obiekt xts. Do opcji order.by = możesz nadal używać obiektu dates_valid.
  • Oblicz MAPE dla tej prognozy, korzystając z nowej funkcji mape().