Прогнозирование временных рядов в R

Моя цель - получить прогнозные данные о продажах для ряда сезонных проданных продуктов.Прогнозирование временных рядов в R

Мне удалось получить прогноз с помощью пакета forecast и метода arima для одного продукта. Теперь я получил доступ к историческим данным о продажах, которые содержат количество проданных товаров в месяц в разных регионах. Исторические данные возвращаются несколько лет назад. Чтобы дать вам представление, как организованы данные я подготовил отрывок ниже:

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BB;2.345;2;01/11/2008;2008;11;444;2.345_BB_444;Product B_BB_444;Group1_BB_444;Product B;Group1;0 
BB;3.456;5;01/11/2008;2008;11;444;3.456_BB_444;Product C_BB_444;Group2_BB_444;Product C;Group2;0 
BB;3.456;3;01/11/2008;2008;11;00X;3.456_BB_00X;Product C_BB_00X;Group2_BB_00X;Product C;Group2;0 
AA;1.234;1;01/12/2008;2008;12;555;1.234_AA_555;Product A_AA_555;Group1_AA_555;Product A;Group1;0 
AA;1.234;0;01/12/2008;2008;12;555;1.234_AA_555;Product A_AA_555;Group1_AA_555;Product A;Group1;0 
AA;1.234;2;01/12/2008;2008;12;555;1.234_AA_555;Product A_AA_555;Group1_AA_555;Product A;Group1;0 
AA;2.345;1;01/12/2008;2008;12;555;2.345_AA_555;Product B_AA_555;Group1_AA_555;Product B;Group1;0 
AA;2.345;2;01/12/2008;2008;12;555;2.345_AA_555;Product B_AA_555;Group1_AA_555;Product B;Group1;0 
BB;2.345;3;01/12/2008;2008;12;444;2.345_BB_444;Product B_BB_444;Group1_BB_444;Product B;Group1;0 
BB;2.345;3;01/12/2008;2008;12;444;2.345_BB_444;Product B_BB_444;Group1_BB_444;Product B;Group1;0 
BB;2.345;3;01/12/2008;2008;12;444;2.345_BB_444;Product B_BB_444;Group1_BB_444;Product B;Group1;0 
BB;3.456;3;01/12/2008;2008;12;444;3.456_BB_444;Product C_BB_444;Group2_BB_444;Product C;Group2;0 
BB;3.456;4;01/12/2008;2008;12;00X;3.456_BB_00X;Product C_BB_00X;Group2_BB_00X;Product C;Group2;0 

", 
header=TRUE)

Это как голова таблица показывает:

Region Part.number Qty  Period Year Month Plant Material.ID  Subgroup.ID  Group.ID Product.Subgroup Product.Group Not.Consider 
1  AA  1.234 5 01/01/2008 2008  1 555 1.234_AA_555 Product A_AA_555 Group1_AA_555  Product A  Group1   0 
2  AA  1.234 8 01/01/2008 2008  1 555 1.234_AA_555 Product A_AA_555 Group1_AA_555  Product A  Group1   0 
3  AA  1.234 16 01/01/2008 2008  1 555 1.234_AA_555 Product A_AA_555 Group1_AA_555  Product A  Group1   0 
4  AA  2.345 5 01/01/2008 2008  1 555 2.345_AA_555 Product B_AA_555 Group1_AA_555  Product B  Group1   0 
5  AA  2.345 14 01/01/2008 2008  1 555 2.345_AA_555 Product B_AA_555 Group1_AA_555  Product B  Group1   0 
6  BB  2.345 3 01/01/2008 2008  1 444 2.345_BB_444 Product B_BB_444 Group1_BB_444  Product B  Group1   0

Промежуточная цель состоит в том, чтобы получить таблицу с прогнозируемым значения на 2015 год организовано так:

Region Part.number January February March April May ... Total 
AA   1.234  2   4  9  9 5 ...  29

части я борюсь с как кормить данные, как она организована прямо сейчас в forecast::stl и как сделать это для в разных комбинациях Region & Part.number.

Подсказки оцениваются.

источник

2015-03-17 Roman

# load some useful libraries 
library(forecast) 
library(dplyr) 
library(stringr) 
library(lubridate) 

# reformat Period column to Date variable 
df <- 
    History %>% 
    mutate(Period = as.Date(dmy(Period))) 

# prepeare a vector of possible Region-Part.number combinations 
filtered <- 
    df %>% 
    select(Region, Part.number) %>% 
    unique(.) 

# filter your data using above defined object called "filtered" 
my_df <- 
    df %>% 
    filter(Region == filtered[1, 1], 
     Part.number == filtered[1, 2]) 

# select only relevant columns, prepeare name for a time series 
my_ts_df <- 
    my_df %>% 
    select(Region, Part.number, Qty, Period) %>% 
    mutate(reg_part = str_c(Region, Part.number)) %>% 
    select(reg_part, Period, Qty) 

my_ts_name <- 
    my_ts_df %>% 
    select(reg_part) %>% 
    unique(.) %>% 
    unlist(.) %>% 
    unname(.)

Используя тс команды(), как показано ниже:

ts(my_ts_df$Qty, start = first(my_ts_df$Period), end = last(my_ts_df$Period), freq = 12)

вы должны быть в состоянии построить временные ряды. Однако ваш набор данных содержит только данные за 1 день.

После того, как вы построили временной ряд, прогоните его, извлеките прогнозные значения и поместите их в список. Перебирайте все строки объекта, называемые «фильтром», определяя цикл for и заменяя filtered[1, 1] на filtered[i, 1]. В конце цикла, plyr::ldply() список в фрейм данных.

Если вы предоставите данные для большего количества дат, я могу предоставить лучший ответ.

источник

2015-03-17 13:16:28

Спасибо за ответ (+1). Я создал набор данных в течение 12 месяцев. Данные всегда указываются в течение месяца. – Roman

Прогнозирование временных рядов в R

ответ

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