BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Yeni ürün için zaman serisi tahmini oluştur

Metropol bölgesi için bottom-up tahmin hesaplamadan önce, birden fazla ürünün tahminlerine ihtiyacımız var! İlk olarak, metropol bölgesindeki özel ürün için bir zaman serisi tahmini oluşturalım. Ürün talebi çalışma alanında MET_sp olarak, ayrıca dates_valid ve doğrulama verin de MET_sp_v olarak kayıtlı.

Bu noktaya kadar MAPE fonksiyonunu yeterince yazdın. Artık senin için iki girdi alan bir mape() fonksiyonu hazır: birincisi tahmin, ikincisi ise doğrulama seti.

Bu egzersiz

R ile Ürün Talebi Tahmini

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Özel ürün MET_sp için zaman serisi modeli kurmak üzere auto.arima() fonksiyonunu kullan.
  • Bu modeli 2017 yılı için 22 dönem ileriye tahmin et.
  • Bu tahmini bir xts nesnesine dönüştür. order.by = seçeneği için dates_valid nesnesini hâlâ kullanabilirsin.
  • Bu tahmin için yeni mape() fonksiyonunla MAPE değerini hesapla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Build a time series model 
MET_sp_model_arima <- ___(___)

# Forecast the time series model you just built for 22 periods
for_MET_sp <- ___(___, h = ___)

# Create an xts object on the forecast object you just created
for_MET_sp_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE on your forecast with the validation data
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)
Kodu Düzenle ve Çalıştır