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Criar previsão de série temporal para nova região

Você já construiu modelos que preveem vendas para a região metropolitana nas lições e para a região montanhosa nos vídeos. Agora, vamos criar uma previsão middle-out para a região costeira sudeste e, assim, completar toda a hierarquia do estado! No seu ambiente de trabalho, você tem SEC_total para vendas e dates_valid e SEC_t_v para validação.

Este exercício faz parte do curso

Previsão de Demanda de Produtos em R

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Instruções do exercício

  • Construa um modelo de série temporal para as vendas regionais da costa sudeste (SEC_total).
  • Faça uma previsão de 22 valores ao longo de 2017.
  • Transforme essa previsão em um objeto xts usando o índice de datas dates_valid.
  • Calcule o MAPE.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Build a time series model for the region using auto.arima
SEC_t_model_arima <- ___(___)

# Forecast the time series model
for_SEC_t <- ___(___, h = ___)

# Make into an xts object from the forecast you just made
for_SEC_t_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE
MAPE <- mape(___, SEC_t_v)
print(MAPE)
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