モデルから時間単位の時系列を予測する

Question

私は自動販売機の売上データに取り組んでいます。それは販売と販売の時間で構成されています。私は翌日の販売を時間単位で予測しています。 私の仕事：私は、その間に売り上げが集計された時系列を作成しました。これはこのように見える

head(sales) 

        [,1] 

2015-12-01 00:00:00 0 

2015-12-01 01:00:00 0 

2015-12-01 02:00:00 0 

2015-12-01 03:00:00 0 

2015-12-01 04:00:00 0 

2015-12-01 05:00:00 280 

class(sales) 
[1] "xts" "zoo" 

私は1日以上の売上高と1週間以上のパターンがあることを観察します。私はetsを使ってみましたが、結果を解釈することはできません。翌日の販売予測の結果は私が探しているものです。 ありがとうございました

Answer 1

売上高（または他の変数）を1時間ごとに予測する際に問題となるのは、その粒度レベルまで下がると、十分なデータがないか、まったくデータがないという問題です非常に低い精度の予測を生成する。

総売上高または売上高を予測するかどうかは指定していませんが、このアドバイスはどちらのシナリオでも機能すると思います。

毎日の売上をモデル化して（毎日の売上高を集計する）、毎日の予定を時間別のバケットに割り当てるプロファイルマトリックスを作成することをお勧めします。

あなたは自分のプロファイル行列の作成方法については非常に創造することができます。同じ日、昨年の売上高

分割に基づいて週

の日までに、最後の10日に

• ベースを地域別に

希望します。