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以前は個々の指標を予測するために Prophet を使用していましたが、現在は、複数のグループを含む約 3 年間の履歴データを使用して、2022 年まで予測する必要があります。可能性ごとに 1000 以上の予測を作成したくないので、Prophet 内でこれを実行できることを願っています。

単一のグループで機能する Stackoverflowのソリューションをいくつか読んだことがありますが、予測する 3 つの異なるグループがあります。

以下に、データがどのようにフォーマットされているかを示すダミーの Y データを含むサンプル テーブルを作成しました。

ds 確率 カテゴリー チャネル y
2020-01-01 高校 文房具 直接 27
2020-01-01 高校 文房具 有料検索 31
2020-01-01 高校 芸術 直接 47
2020-01-01 高校 芸術 有料検索 0
2020-01-01 カレッジ 文房具 直接 60
2020-01-01 カレッジ 文房具 有料検索 35
2020-01-01 カレッジ 芸術 直接 54
2020-01-01 カレッジ 芸術 有料検索 15
2020-01-02 高校 文房具 直接 27
2020-01-02 高校 文房具 有料検索 31
2020-01-02 高校 芸術 直接 47
2020-01-02 高校 芸術 有料検索 0
2020-01-02 カレッジ 文房具 直接 60
2020-01-02 カレッジ 文房具 有料検索 35
2020-01-02 カレッジ 芸術 直接 54
2020-01-02 カレッジ 芸術 有料検索 15
2020-01-03 高校 文房具 直接 27
2020-01-03 高校 文房具 有料検索 31
2020-01-03 高校 芸術 直接 47
2020-01-03 高校 芸術 有料検索 0
2020-01-03 カレッジ 文房具 直接 60
2020-01-03 カレッジ 文房具 有料検索 35
2020-01-03 カレッジ 芸術 直接 54
2020-01-03 カレッジ 芸術 有料検索 15
... ... ... ... ...

次のコードは 1 つのグループに対して機能しますが、これを拡張してすべてのグループを含めたいと思います。

d1 <- df %>%
  nest(-establishment) %>%
  mutate(m = map(data, prophet)) %>%
  mutate(future = map(m, make_future_dataframe, period = 730)) %>%
  mutate(forecast = map2(m, future, predict))

d <- d1 %>%
  unnest(forecast) %>%
  select(ds, establishmentShortcut, yhat)

誰かが解決策を推奨できる場合は、感謝します。

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