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原文出處：拓端數據部落公眾號

本文在相對簡單的數據集上探索不同的時間序列技術。

給定 5 年的商店商品銷售數據，並要求您預測 10 家不同商店的 50 種不同商品在 3 個月內的銷售額。

處理季節性的最佳方法是什麼？商店應該單獨建模，還是可以將它們合並在一起？

商店項目需求預測

自回歸綜合移動平均線 (ARIMA)

這 ARIMA 模型是可應用於非平穩時間序列的 ARMA 模型的推廣。

import time
import pandas as pd
%matplotlib inline

加載數據

d_trn = pd.rad_csv('../inuraicsv, prse_tes=date'], inx_col['te'])
d_ts = pd.ra_csv'../iputst.csv', prse_des=['date'], ine_col['d

所有商店似乎都顯示出相同的趨勢和季節性。

ARIMAX

帶解釋變量的自回歸綜合移動平均線 (ARIMAX) 是 ARIMA 的擴展版本，其中包括獨立的預測變量。

准備數據

mnths = df_rinindx.nth
df_ran.drpna(iplac=True)
d_trin.head()

import datetime
dumymns = pd.get_dummies(moth)
prev_uate_dates = d_tet_x.index - datie.timedelta(das=91)
dfetex.head()

構建模型

si1 = d_rin.loc[(d_tin['store'] == 1) & (_tran['ie'] == 1), 'ses']
exog_s1i1 = df_train.loc[(df_train['store'] == 1) & (df_train['item'] ==
ax = SARIMAX(si1.loc['2013-12-31':], exog=exog
nfoceinvetiblity=alse,enforce_ationarity=False, 

作出預測

nog = df_rai.loc[(ftrin['str'] == s) & (df_rin['te'] == i), 'als']
SARIMAX(endog=edog exog=xo,
enorce_invtiilit=False, eorce_statnarityFalse, freq='D',
order=(7,0,0)).fit()
tc = time.time()

示例預測

xg = f_rin.loc[(df_rin[ste'] == 10) & (d_tri['itm'] == 50)].drop(['', 'ite', 'sas'], axis=1)
forast = arax.predict

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