Stackers Good day
У меня есть данные временных рядов еженедельных продаж в течение года в сети магазинов. Я построил фрейм данных, как показано ниже. - Я провел корреляционный анализ продаж пунктов меню по отношению к продажам и использовал corr> 0,65 в качестве функций для моей регрессионной модели. - проверил на сезонность, но так как у меня не более 52 наблюдений, я не могу провести анализ сезонности
. Может больше помочь мне в том, что мне делать отсюда. мои идеи: - использовать train_test_split для разделения данных - использовать TimeSeriesSplit для обучения тестовых данных. Хотя я не уверен, как это сделать ... Любая помощь в этом ...
TRAIN: [0] TEST: [1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2]
TRAIN: [0 1 2] TEST: [3]
TRAIN: [0 1 2 3] TEST: [4]
TRAIN: [0 1 2 3 4] TEST: [5]
- Какие модели регрессии временных рядов использовать для этого анализа.
Есть ли у меня примеры для подражания?
Моя цель - прогнозировать продажи за период с использованием пунктов меню в качестве функций.
df_copy_week_description_corritems
Out[111]:
21OZ DRINK 30OZ DRINK ... SS BOTTLED WATER sales
date ...
2012-04-01 3925.44 1934.72 ... 330.04 96102.04
2012-04-08 3897.28 1958.89 ... 471.45 96540.13
2012-04-15 3566.72 1947.00 ... 410.54 101279.39
2012-04-22 4302.32 2328.34 ... 549.50 106062.34
2012-04-29 4348.48 2202.48 ... 486.48 104596.05
2012-05-06 4236.80 2267.43 ... 529.92 104708.57
2012-05-13 4301.76 2290.72 ... 593.07 103803.59
2012-05-20 3822.08 2140.46 ... 415.65 96951.21