如何使用相关错误预测 R 中整个数据库的未来销售额？

如何解决如何使用相关错误预测 R 中整个数据库的未来销售额？

我第一次在当地公司实习，他们给我的任务是预测未来三个学期（18 个月）对某种产品库存的需求。首先，我用 MA 方法在 Excel 中完成了它，但结果不是最好，所以现在我正在尝试使用 R，但我陷入了下一个问题。我的数据是一个有 15.000 列的 excel，第一行是产品名称，接下来的 48 行是每个产品的销售额（数字），从 2017 年 1 月到 2020 年 12 月。

我想应用 R 中的 auto.arima 函数和其他预测方法/函数，并且我需要为每种方法一次对所有 15000 种产品执行此操作。我知道如何为 1 列执行此操作，但我在 R 方面不是很熟练，因此我在尝试同时为所有 15.000 列进行编程时遇到问题。另外，我需要一种方法来直接在 excel 中查找/显示每种方法的相关错误，因为我想选择不同方法之间误差最小的方法移动平均线、霍尔特温特斯等。目前我有这个，这给了我一个表格，其中包含使用 auto.arima 方法的单个产品（一列）的预测。

data <- read_excel("aceiteX.xlsx")
Y <- ts(data[,1],start = c(1),frequency=12)
modelo_arima <- auto.arima(Y,d=1,D=1,stepwise = FALSE,approximation = FALSE,trace = TRUE)
fcast <- forecast(modelo_arima,h= 19,level=c(95)) 
pronostico <- as.data.frame(fcast)
write.table(pronostico,file= "C:\\Users\\bro\\Documentos\\aceiteX.csv",sep=",")

我下一步的想法是使用 lapply 功能对所有产品执行此操作，显然有效，但这不是我需要的。我想要一个表格，显示从 2021 年 1 月到 2022 年 6 月每个产品的月度预测。然后，也许最后一行或不同的列可以显示该方法的相关错误，因为我想尝试多种方法（ auto.arima、Holt-Winters 等）并选择最好的一个。

如果我能得到一张这样的表格，工作的其他部分就可以在 Excel 中轻松完成。任何建议、提示或秘密功能都将受到真正的重视。所以我的问题是，抽象地说，如何一次将预测函数应用于多列，以及如何在 Excel 文档中打印每个产品的方法的相关错误。非常感谢！

解决方法

好吧，我相信您的问题不是代码问题，而是一般的软件架构或解决方案风格问题。

无论您使用 lapply 还是 for 循环或其他什么。这里的问题是您需要找到一种方法来访问和识别每个产品（好吧，将每个产品视为一个独特的时间序列！）数据。完成后，您可以拆分训练数据和测试数据中的每个时间序列。只有这样，您才会生成与每个训练数据相关的预测，最后将结果与测试数据进行比较。