6、销售预测与按键姿势分析：时间序列与机器学习的应用

销售预测与按键姿势分析：时间序列与机器学习的应用

时间序列分析技术在销售预测中的应用

时间序列分析在销售预测领域发挥着至关重要的作用，它能够帮助企业更好地理解销售数据的规律，从而做出更明智的决策。

自回归（Auto - Regression）

自回归（AR）是一种常用的时间序列预测技术，它假设时间序列的当前值是其过去值的线性组合，权重由自回归系数决定。其公式为：
[y(t) = c+\varphi_1y(t - 1)+\varphi_2y(t - 2)+\cdots+\varphi_py(t - p)+\varepsilon(t)]
其中，(c)是常数项，(\varphi_1,\varphi_2,\cdots,\varphi_p)是自回归系数，(\varepsilon(t))是白噪声误差项，(y(t))是时间(t)时因变量的值。

移动平均（MA）也是基于自回归的一种流行技术，它建模的是变量与其过去误差（即预测值与实际值之间的差异）的关系。(q)阶的MA模型可以写成：
[y(t)=c + \varepsilon(t)+\theta_1\varepsilon(t - 1)+\theta_2\varepsilon(t - 2)+\cdots+\theta_q\varepsilon(t - q)]

AR和MA模型可以结合形成自回归积分移动平均（ARIMA）模型，这是时间序列预测的强大工具。在一项研究中，使用自回归来建模每日油价与其滞后值之间的关系，模型的输出参数为常数项和滞后油价变量的系数，常数项值为0.055978，滞后变量值为0.998679，高系数值表明该模型对数据拟合良好，可用于预测未来价格。