Каков наилучший подход для реализации прогнозирования временных рядов для прогнозирования будущих заказов клиентов?

Question

У меня 2 года исторические данные о клиентах, заказанных товарах и количестве заказов. На основании этих данных я пытаюсь предсказать будущие продажи на уровне клиента. Я попробовал модель ARIMA, которая не дала мне ожидаемых результатов. Любые предложения или рекомендации по реализации. Мне интересно попробовать LSTM и искать хорошие розничные ссылки.

Answer 1

С моделями ARIMA может быть сложно работать, поскольку существует множество параметров, которые необходимо установить разумным образом, особенно если вы пытаетесь смоделировать сезонность.

Вот достойное начальное обсуждение (с кодом) по использованию LSTM для проблемы розничных продаж: https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python/

Также рассмотрите возможность определения некоторых зависимых переменных, которые могут повлиять на продажи, чтобы добавить их в качестве вспомогательных.входы.Например, некоторые предметы могут продаваться дороже в определенные сезоны, в дни национальных праздников и т. Д.

Прогнозирование на этом подробном уровне всегда сопряжено с трудностями, поэтому, чем больше вы найдете переменных, объясняющих наблюдаемые явления, тем лучше выможет быть в состоянии сделать.