- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Прогнозирование временных рядов для продаж нескольких магазинов с одновременными временными метками
- Шаги для эффективного прогнозирования
- 1. Подготовка данных
- 2. Установка индекса
- 3. Преобразование временных меток
- 4. Разделение данных
- 5. Выбор модели
- 6. Обучение модели
- 7. Оценка производительности
- 8. Объединение результатов
- Заключение
Вопрос или проблема
У меня есть набор данных по продажам, в котором каждый магазин имеет уникальный идентификатор. Набор данных содержит ежедневные данные о продажах для каждого магазина за период около двух лет. Я хочу построить модель прогнозирования временных рядов, чтобы предсказать будущие продажи для каждого магазина.
Я был бы признателен за руководство по шагам и лучшим практикам по тому, как я могу использовать дату в качестве индекса?
Мои данные выглядят так,
Как вы можете видеть, я преобразовал столбец ‘Date’ в индексный столбец. Однако я столкнулся с ситуацией, когда одна и та же дата, например ‘2015-07-31’, встречается в записях для нескольких магазинов. Как я могу эффективно управлять этой ситуацией, используя pandas и Python, сохранив информацию о дате и времени в качестве переменной признака?
На мой взгляд, вам следует прогнозировать продажи каждого магазина отдельно, и тогда у каждого магазина будет дата только один раз в наборе данных.
Ответ или решение
Прогнозирование временных рядов для продаж нескольких магазинов с одновременными временными метками
Прогнозирование временных рядов – это процесс предсказания будущих значений на основе исторических данных. В вашем случае у вас есть набор данных о продажах разных магазинов за период примерно в два года, и вы хотите построить модель, способную предсказать будущие продажи для каждого магазина. В данной статье мы подробно рассмотрим шаги и лучшие практики, а также использование библиотеки pandas в Python для работы с временными метками и индексом дат.
Шаги для эффективного прогнозирования
1. Подготовка данных
Первый шаг при работе с временными рядами — это подготовка данных. Убедитесь, что ваш набор данных содержит все необходимые столбцы, такие как дата, идентификатор магазина и сумма продаж. Ваше представление данных выглядит следующим образом:
| Date | Store_ID | Sales |
|------------|----------|-------|
| 2015-07-31 | Store_1 | 200 |
| 2015-07-31 | Store_2 | 150 |
| 2015-08-01 | Store_1 | 220 |
| 2015-08-01 | Store_2 | 180 |2. Установка индекса
Если вы уже настроили столбец ‘Date’ как индекс, важно помнить, что вы будете работать только с одним набором данных, где одна дата может иметь множество записей для разных магазинов. Поэтому оставайтесь на уровне записи, используя комбинацию ‘Date’ и ‘Store_ID’ в качестве многоуровневого индекса:
import pandas as pd
# Загрузка данных
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Установка многоуровневого индекса
df.set_index(['Date', 'Store_ID'], inplace=True)3. Преобразование временных меток
Хотя ‘Date’ будет использоваться как индекс, вы также можете извлечь дополнительные временные признаки, которые могут улучшить модель прогнозирования, например, день недели, месяц, квартал и т.д.:
df['Year'] = df.index.get_level_values(0).year
df['Month'] = df.index.get_level_values(0).month
df['Day'] = df.index.get_level_values(0).day4. Разделение данных
Рекомендуется разделить данные на обучающую и тестовую выборки. Например, можно использовать последние три месяца данных для тестирования:
train = df[df.index.get_level_values(0) < '2021-01-01']
test = df[df.index.get_level_values(0) >= '2021-01-01']5. Выбор модели
Наиболее распространенными методами для прогнозирования временных рядов являются:
- ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- SARIMA (Seasonal ARIMA)
- Prophet от Facebook — особенно полезен для работы с сезонными данными.
Каждая модель имеет свои особенности и может подходить для разных наборов данных. Вам потребуется протестировать несколько моделей, чтобы определить, какая из них работает лучше всего для ваших данных.
6. Обучение модели
Для обучения выбранной модели воспользуйтесь обучающей выборкой:
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# Прогнозирование для отдельного магазина
model = ARIMA(train.loc[(slice(None), 'Store_1'), 'Sales'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()7. Оценка производительности
После обучения модели вы можете сделать прогнозы и оценить качество модели, используя метрики, такие как RMSE или MAE:
predictions = model_fit.forecast(steps=len(test))8. Объединение результатов
После того как вы обучили модель для всех магазинов, объедините результаты в один фрейм данных для дальнейшего анализа или визуализации.
Заключение
Работа с временными рядами, где одна и та же дата имеет записи для нескольких магазинов, требует особого подхода к индексированию и организации данных. Использование многоуровневого индекса, извлечение дополнительных временных признаков и правильный выбор модели является ключом к успешному прогнозированию. Следуя вышеупомянутым шагам и рекомендациям, вы сможете эффективно управлять своими данными и построить точную модель прогнозирования для продаж в ваших магазинах.