Как выполнить исследование данных на 1000 уникальных данных временных рядов?

Question

Это первый раз, когда я работаю над временными рядами, поэтому прошу прощения.Мой набор данных состоит из следующего: столбец идентификатора продукта с 1000 различными продуктами, столбец даты, столбец продаж.Поскольку первым шагом будет выполнение исследования данных (временные ряды разбиты на три части - тренд, сезонность и случайность), как мне исследовать данные без дополнительной информации, а только с идентификатором продукта и его продажами за последние 3 года.

На основе этих данных мне нужно построить набор моделей, которые прогнозируют продажи на 4 месяца в будущем.Пожалуйста, помогите мне с этим.

Как видно на графике, я пытался понять распределение каждого временного ряда, но есть 1000 графиков, и это очень трудно понять или понять данные, это проблема, которую ясталкиваюсьЯ хочу разделить свои данные о продажах для каждого элемента на части «Тренд», «Сезонность» и «Случайный».

У меня есть базовый код, но я не уверен, как включить его для нескольких элементов, чтобы определить тренд, сезонностьи случайным образом для каждого элемента.

У меня нет дополнительной информации, такой как категория продукта, регион продаж и т. д., просто есть идентификатор продукта, дата и продажи ...

Answer 1

Я не уверен, что еще вы пробовали до сих пор, поэтому я прошу прощения, если я не могу предоставить вам новую полезную информацию.

Пророк сам по себе уже является моделью прогнозирования, поэтому я предполагаю, что вместо построения модели машинного обучения вы работаете над созданием прогнозных данных для своей EDA.

Что вам нужно сделатьна данном этапе стоит сначала определить, что вы хотите от своих данных.Если вы действительно хотите прогнозировать производительность каждого из продуктов в наборе данных, вам нужно будет найти способ обойти непрактичность прогноза для каждого из 1000 продуктов в отдельности.Однако даже если вам все-таки удастся это сделать, результаты могут быть не особенно значимыми без знания категорий продуктов или каких-либо сходств между каждым продуктом.

Что бы я предложил, это выяснить, на какие вопросы вы бы хотели, чтобы ваш EDA ответил, и поработать с данными оттуда.Возможно, вы могли бы выбрать продукты с самыми низкими показателями и прогнозировать их будущие показатели.Исходя из этого, вы можете предположить, есть ли смысл продолжать продавать эти продукты.

Если вы ищете информацию о том, как использовать модели прогнозирования, то вот несколько ресурсов, которые вы можете проверить

Предсказание будущего с помощью Facebook Prophet

Введение в прогнозирование временных рядов с помощью пакета Prophet в исследовательском анализе данных

И, конечно же, собственные данные Пророка документация