Puis-je créer une série chronologique pour prévoir les ventes en fonction de la météo ?J'ai des données sur les ventes d'une entreprise saisonnière et je souhaite prévoir les ventes en fonction de la température. Comment puis-je faire cela dans JMP ?
Modélisation statistique avancéeIngénierie de la qualité et des procédésRe : Puis-je créer une série chronologique pour prévoir les ventes en fonction de la météo ?Voici un lien vers un article (potentiellement?) Connexe. Je pense @peng_liu Les commentaires de peuvent être exactement ce que vous cherchez.
Prévision de séries chronologiques avec deux variables liées
Re : Puis-je créer une série chronologique pour prévoir les ventes en fonction de la météo ?Tout d'abord, bienvenue dans la communauté.
En plus des suggestions de Pete, vous pouvez consulter une série chronologique des données de vente (graphiques X, MR). Comme d'habitude, si les données ne sont pas bonnes, eh bien, vous savez que les déchets entrent et sortent.
Voici quelques-unes de mes pensées aléatoires :
1. Il peut y avoir un effet de décalage, donc si la température a un impact sur les ventes dans une période future, vous devrez en tenir compte,
2. Il peut y avoir des variables cachées qui ne sont pas incluses dans votre étude (je doute que seule la température affecte les ventes). Je vous suggère de développer une liste complète d'hypothèses sur ce qui peut affecter les ventes et de réfléchir à la manière d'obtenir des données pour mieux comprendre vos hypothèses.
3. Vraiment, je pense que le mieux que vous puissiez faire est d'établir s'il existe ou non une corrélation entre la température. et Ventes, ce qui n'implique pas de relations causales (ce que vous voulez établir pour la modélisation prédictive)
Les plates-formes incluront Fit Y by X (pour un X), Fit Model pour plusieurs variables, Multivariate Methods> Multivariate for correlation
Re : Puis-je créer une série chronologique pour prévoir les ventes en fonction de la météo ?Je ne suis pas sûr à 100 % de ce que vous essayez de faire ici... peut-être pouvez-vous clarifier ? La question du fil conducteur concerne la création d'une série chronologique pour prévoir les ventes. C'est tout ce que tu veux faire ? Dans ce cas, l'utilisation des plates-formes d'analyse et de modélisation des séries chronologiques est votre meilleure approche. Ou finalement essayez-vous de construire un modèle prédictif des ventes en fonction de la température ? Ou peut-être que c'est les deux ?
Pour la pièce de modélisation prédictive, voici mes premières réflexions.
Le point de départ le plus simple consiste à tracer les colonnes de température et de ventes dans la plate-forme de distribution et à poser ces questions :
1. Où est le milieu ?
2. Quelle est la propagation ?
3. Quelle est la forme ?
4. Y a-t-il des observations qui semblent suspectes, absurdes, manquantes ou aberrantes, qui pourraient influencer une analyse ultérieure ?
Le but ici est de valider que vous avez des valeurs raisonnables et appropriées pour toute analyse ultérieure.
Ensuite, j'irais sur la plate-forme Fit Y by X et je tracerais simplement les données là-bas pour vous donner une idée de la relation, le cas échéant, entre les variables.
Maintenant, puisque vous voulez construire un modèle prédictif plutôt qu'un modèle explicatif, je réfléchirais à une stratégie de validation de modélisation et à des tactiques que vous aimeriez utiliser. Ce que vous faites ensuite dépend en partie si vous utilisez JMP ou JMP Pro. Trop de voies différentes ici pour suggérer une approche appropriée... lisez la documentation JMP sur la validation pour commencer.
Maintenant, enfin, il est temps de créer un modèle. Au sein de la plateforme Fit Model (et d'autres), vous disposez d'une pléthore de voies. Ma recommandation est de choisir au moins quelques-uns et de voir dans quelle mesure ils fonctionnent en vue de répondre au problème pratique qui se pose.
Bonne chance. Je suis sûr que d'autres offriront des réflexions supplémentaires.
