私は現在、雇用主の毎日の売上予測を改善しようとしています。ARIMA モデルを使用して R の時系列を使用してこの予測を生成していますが、MAPE は現在約 12% です。
理想的には、いくつかの追加のカテゴリ変数を統合して予測をさらに改善できるようにしたいと考えています (例: 新製品の発売、プロモーション活動など)。ただし、オンラインのほとんどの例では回帰モデル内で数値予測子を使用しているため、これを達成する最善の方法はわかりません。 .
可能であれば、数値以外の変数を予測にうまく組み込むことに関して、誰かが私を助けることができるかどうか疑問に思っていましたか? 誰かが毎日の予測を改善するための良い方法について追加のヒントを持っている場合は、これらのアイデアも大歓迎です.
ありがとうございました！