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预测5天销售

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我有2013-02-18到2017-02-12之间的每日销售数据,只有4天的数据丢失(每年25日的所有Xmases) . 这些假期的销售量为零 . My purpose is to understand how to staff my store for the upcoming week by short-term predicting my sales for the next 5-7 days worth of data.

我首先将此数据设置为时间序列:

ts <- ts(mydata, frequency = 365)

然后通过分解进行初步分析:

Decomposition of daily data between 2013-02-18 to 2017-02-12

这似乎表明我的销售趋势正在下滑,但如果我没有弄错的话,还有一些季节性 . 因此,为了开始我的预测实现,我通过以下方式为前两年的数据拟合了arima模型:

fit <- auto.arima(ts[1:730], stepwise = FALSE, approximation = FALSE)

Series: ts[1:730] 
ARIMA(4,1,1)                    

Coefficients:
         ar1      ar2      ar3      ar4      ma1
      0.3638  -0.2290  -0.1451  -0.2075  -0.8958
s.e.  0.0413   0.0388   0.0388   0.0398   0.0241

sigma^2 estimated as 15424930:  log likelihood=-7068.67
AIC=14149.33   AICc=14149.45   BIC=14176.88

这个模型没有't seem right to me, because it does not include any seasonality. I know I have enough data. Rob Hyndman'博客说尝试使用 ets 也没有显示季节性 . 我对这个数据系列或预测方法有什么不了解?

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