Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Xây dựng dự báo chuỗi thời gian cho sản phẩm mới

Trước khi có thể tính dự báo bottom-up cho khu vực đô thị, bạn cần có dự báo cho nhiều sản phẩm! Trước hết, hãy xây dựng một mô hình dự báo chuỗi thời gian cho sản phẩm đặc thù ở khu vực đô thị. Nhu cầu sản phẩm được lưu là MET_sp trong không gian làm việc của bạn, cùng với dates_valid và dữ liệu kiểm định MET_sp_v.

Đến thời điểm này bạn đã viết hàm MAPE đủ nhiều rồi. Một hàm mape() đã được viết sẵn để bạn sử dụng với hai đầu vào: đầu tiên là dự báo và thứ hai là tập kiểm định.

Bài tập này là một phần của khóa học

Dự báo Nhu cầu Sản phẩm bằng R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng hàm auto.arima() để xây dựng mô hình chuỗi thời gian cho sản phẩm đặc thù MET_sp.
  • Dự báo mô hình này cho 22 giai đoạn thời gian trong năm 2017.
  • Chuyển dự báo này thành một đối tượng xts. Bạn vẫn có thể dùng đối tượng dates_valid cho tùy chọn order.by =.
  • Tính MAPE cho dự báo này bằng hàm mape() mới của bạn.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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)
Chỉnh sửa và Chạy Mã