Kann ich eine Zeitreihe erstellen, um Verkäufe basierend auf dem Wetter vorherzusagen?Ich habe Verkaufsdaten von einem Saisonunternehmen und möchte die Verkäufe basierend auf der Temperatur prognostizieren. Wie kann ich das in JMP machen?
Erweiterte statistische ModellierungQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Kann ich eine Zeitreihe erstellen, um Verkäufe basierend auf dem Wetter vorherzusagen?Hier ist ein Link zu einem (möglicherweise?) verwandten Beitrag. Ich finde @peng_liu Die Kommentare von 's könnten genau das sein, wonach Sie suchen.
Zeitreihenprognose mit zwei verwandten Variablen
Betreff: Kann ich eine Zeitreihe erstellen, um Verkäufe basierend auf dem Wetter vorherzusagen?Zunächst einmal willkommen in der Community.
Ergänzend zu Petes Vorschlägen könnten Sie sich eine Zeitreihe der Verkaufsdaten (X-, MR-Diagramme) ansehen. Wie üblich, wenn die Daten nicht gut sind, wissen Sie: Müll rein, Müll raus.
Hier sind ein paar meiner zufälligen Gedanken:
1. Es kann zu einem Verzögerungseffekt kommen. Wenn sich die Temperatur in einem späteren Zeitraum auf den Umsatz auswirkt, müssen Sie dies berücksichtigen.
2. Möglicherweise lauern Variablen, die nicht in Ihrer Studie enthalten sind (ich bezweifle, dass nur die Temperatur den Umsatz beeinflusst). Ich schlage vor, dass Sie eine gründliche Liste von Hypothesen darüber entwickeln, was sich auf den Umsatz auswirken kann, und darüber nachdenken, wie Sie Daten erhalten, die Einblicke in Ihre Hypothesen liefern.
3. Ich denke wirklich, dass das Beste, was Sie tun können, darin besteht, festzustellen, ob eine Korrelation zwischen der Temperatur und der Temperatur besteht oder nicht. und Vertrieb, was keine kausalen Beziehungen impliziert (was Sie für die prädiktive Modellierung herstellen möchten)
Die Plattformen umfassen „Y nach X anpassen“ (für ein X), „Modell anpassen“ für mehrere Variablen und „Multivariate Methoden“ > „Multivariate“ für die Korrelation
Betreff: Kann ich eine Zeitreihe erstellen, um Verkäufe basierend auf dem Wetter vorherzusagen?Ich bin mir nicht 100 % sicher, was Sie hier tun wollen ... vielleicht können Sie das klarstellen? Bei der Thread-Frage geht es darum, eine Zeitreihe zur Prognose von Verkäufen zu erstellen. Ist das alles, was Sie tun möchten? In diesem Fall ist die Verwendung der Zeitreihenanalyse- und Modellierungsplattformen der beste Ansatz. Oder versuchen Sie letztendlich, ein Vorhersagemodell für Verkäufe als Funktion der Temperatur zu erstellen? Oder vielleicht ist es beides?
Zum prädiktiven Modellierungsteil sind hier meine ersten Gedanken.
Am einfachsten beginnen Sie damit, die Temperatur- und Verkaufsspalten in der Vertriebsplattform zu zeichnen und die folgenden Fragen zu stellen:
1. Wo ist die Mitte?
2. Wie hoch ist der Spread?
3. Wie ist die Form?
4. Gibt es Beobachtungen, die verdächtig, unsinnig oder fehlend erscheinen oder Ausreißer sind, die die nachfolgende Analyse beeinflussen könnten?
Das Ziel besteht hier darin, zu bestätigen, dass Sie über vernünftige und angemessene Werte für jede nachfolgende Analyse verfügen.
Dann würde ich zur Plattform „Fit Y by
Da Sie nun eher ein Vorhersagemodell als ein erklärendes Modell erstellen möchten, würde ich über eine Modellvalidierungsstrategie und -taktik nachdenken, die Sie verwenden möchten. Was Sie als Nächstes tun, hängt zum Teil davon ab, ob Sie JMP oder JMP Pro verwenden. Hier gibt es zu viele verschiedene Wege, um einen geeigneten Ansatz vorzuschlagen. Lesen Sie zunächst die JMP-Dokumentation zur Validierung.
Jetzt ist es endlich an der Zeit, tatsächlich ein Modell zu erstellen. Innerhalb der Fit Model-Plattform (und anderen) stehen Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung. Meine Empfehlung ist, zumindest einige davon auszuwählen und zu sehen, wie gut sie im Hinblick auf die Lösung des vorliegenden praktischen Problems funktionieren.
Viel Glück. Ich bin sicher, dass andere weitere Gedanken äußern werden.
