Função auto.arima()

Podemos usar a função auto.arima para selecionar automaticamente um bom modelo inicial para construir. Seus dados de vendas regionais somados para todos os produtos na região metropolitana estão carregados no seu ambiente como o objeto MET_t. Vamos usar a função index para lidar com essas datas.

Este exercício faz parte do curso

Previsão de Demanda de Produtos em R

Instruções do exercício

Separe os dados em conjunto de treino e de validação, sendo a validação todo o seu dado de 2017. A parte de treino já foi feita para você, mas tente fazer a de validação! Lembre-se de usar o formato YYYY-MM-DD para a data.
Rode a função auto.arima() nos seus dados de treino de vendas da região metropolitana.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Split the data into training and validation
MET_t_train <- MET_t[index(MET_t) < "2017-01-01"]
MET_t_valid <- ___[index(___) >= "___"]

# Use auto.arima() function for metropolitan sales training data
auto.arima(___)

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Previsão de Demanda de Produtos em R

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Quando o assunto é previsão, modelagem de séries temporais é um ótimo ponto de partida! Você precisa projetar os valores futuros da demanda de vendas, e uma boa abordagem de base são os modelos ARIMA. Neste capítulo, você vai aprender a implementar rapidamente modelos ARIMA e obter boas previsões iniciais para a demanda futura de produtos.

Exercise 1: Carregando dados em um objeto xts Exercise 2: Importando dados Exercise 3: Plotando / visualizando dados Exercise 4: Séries temporais ARIMA 101 Exercise 5: Função auto.arima()

Exercício atual

Exercise 6: Interpretar auto.arima Exercise 7: Previsão e Avaliação Exercise 8: Função forecast Exercise 9: Calculando MAPE e MAE Exercise 10: Visualizando a previsão Exercise 11: Intervalos de confiança para a previsão

A teoria econômica tem muito a dizer sobre a previsão de valores de demanda. Fatores externos como preço, sazonalidade e timing de promoções obviamente influenciam alguns aspectos da demanda por produtos. Neste capítulo, você vai aprender o básico sobre modelos de elasticidade-preço e como incorporar fatores de sazonalidade e timing de promoções às nossas previsões de demanda de produtos.

Exercise 1: Elasticidade-preço Exercise 2: Calculando a elasticidade-preço Exercise 3: Interpretar resultados de elasticidade Exercise 4: Efeitos sazonais, de feriados e de promoções Exercise 5: Visualizar efeitos de feriados/promoções Exercise 6: Criar variáveis de efeito de feriado/promoção Exercise 7: Regressão para efeitos de feriado/promoção Exercise 8: Efeitos significativos de feriados ou promoções?Exercise 9: Previsão com regressão Exercise 10: Criar variáveis preditoras futuras Exercise 11: Prever valores futuros da demanda Exercise 12: Visualizando previsões de regressão

Modelos de séries temporais e regressões de preço não precisam ser encarados como abordagens separadas para previsão de demanda de produtos. Eles podem ser combinados! Neste capítulo, você vai aprender duas formas de “combinar” as informações obtidas em ambas as abordagens de modelagem — funções de transferência e ensembling de previsões.

Exercise 1: Resíduos do modelo de regressão Exercise 2: Calculando resíduos da regressão Exercise 3: Visualizando os resíduos Exercise 4: Prevendo os resíduos Exercise 5: Função auto.arima Exercise 6: Prevendo resíduos com séries temporais Exercise 7: Visualizando previsões dos resíduos Exercise 8: Funções de transferência e ensembling Exercise 9: Combinando resíduos de regressão e séries temporais Exercise 10: Visualizando a previsão com função de transferência Exercise 11: Calculando o MAPE e o MAE da função de transferência Exercise 12: Previsão com ARIMA Exercise 13: Ensemble de previsões

Até aqui, trabalhamos com modelos individuais para prever a demanda de produtos. Porém, ainda não aproveitamos o fato de que todos esses produtos compõem uma hierarquia de vendas. Produtos formam regiões e regiões formam estados. Como garantir que as previsões se conciliem corretamente ao longo da hierarquia, de cima para baixo e vice-versa? Neste capítulo, você vai aprender sobre previsão hierárquica e como usá-la a seu favor na previsão de demanda de produtos.

Exercise 1: Previsão hierárquica de baixo para cima Exercise 2: Construir previsão de série temporal para novo produto Exercise 3: Crie uma previsão por regressão para um novo produto Exercise 4: Previsão em ensemble para novo produto Exercise 5: Calcular previsão bottom-up para toda a região Exercise 6: Previsão Hierárquica Top-Down Exercise 7: Criar previsão de série temporal no nível regional Exercise 8: Usando proporções históricas médias Exercise 9: Usando a proporção de médias históricas Exercise 10: Previsão Hierárquica Middle-Out Exercise 11: Criar previsão de série temporal para nova região Exercise 12: Previsão top-down para nova região Exercise 13: Previsão bottom-up para o estado inteiro Exercise 14: Parabéns!