每日数据统计分析

Question

我有许多数据点，我试图从中提取一个有意义的模式(或者导出一个可以预测的方程)。我试图找出一个关联(?)在等级和日常销售之间的任何给定的项目。

因此，对于任何一个特定的项目，我有(比如说)两周的每日信息，每一天都包含一对库存和排名。

ITEM #1
Monday: 20 in stock (rank 30)
Tuesday: 17 in stock (rank 29)
Wednesday: 14 in stock (rank 31)

假定每天卖出3件物品，每天卖出3件，这大概是指等级为30。

给出了这样的信息，包括大范围(20,000件，超过2周)的库存/等级/日期配对，我想推导出一种公式/方法来估计任何给定级别的日销售额。

有一个问题：

数据并不完全清晰，因为--偶尔--库存会向上波动，要么是因为重新库存，要么是因为回报。例如，你可能会看到

MONDAY: 30 in stock.
TUESDAY: 20 in stock.
WEDNESDAY: 50 in stock.
THURSDAY: 40 in stock.
FRIDAY: 41 in stock.

这表明，在周二至周三之间，又有30人得到补充，而在周四，又有一人被退回。

我计划在给定等级的日销售中使用均值和标准差。因此，如果给出任何等级，我可以根据均值和标准差值来预测日销售额。这种做法正确吗？对于这个场景有什么更好的方法吗？

Answer 1

听起来这对你来说是个不错的读物，fpp

它提供了时间序列预测的介绍。时间序列预测有很多细微差别，所以它可以很容易地绊倒人们。你已经注意到的一些问题(例如季节性)。另一些则涉及这一系列数据的统计性质。看看这个，然后