t*****2 发帖数: 94 | 1 对该公司一个产品的monthly revenue/unit进行预测,(例如:买500个产品,6000美元
, rev/unit=10.2) 有如下的条件: 有大概半年之前对该产品revenue/unit的预测
,现在只能用来做guidline,毕竟是大半年之前的预测; 有3年的该产品的各个
attribute 的historical data; 现在每天都有前一天的actual daily sales data(
revenue sold, unit sold) 可用; 现在每天对本月的rev/unit进行预测。
例如: 现在4月每天对整个月的rev/unit预测,每天都有前一天的daily data coming
in,怎么预测使得预测准确并且波动小。
如: 2015/6/1 预测 2016的4月该产品的rev/unit是$10.45, 4/1 有该产品的daily
rev sold, unit sold, 那么对整个4月预测。 4/2 有同样的数据,再对整个4月预测。
很显然到月底4/30就得到了actual values了。
他的问题: 该预测用什么模型? 怎么是预测稳定平滑。 即4/1, 4/5, 4/20, 4/30
的预测的结果波动小。 | q***a 发帖数: 26 | 2 online learning, alpha 递减 | t*****2 发帖数: 94 | 3 能不能给多一点details. 谢谢。
【在 q***a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : online learning, alpha 递减
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