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餐饮行业 - 手上有历史营业额，现在需要通过历史营业额预测出明天的营业额。请问有哪些算法和工具可以实现？
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mxT52CRuqR6o5 2021-07-05 14:11:16 +08:00
要想预测的准，光靠历史营业额挺难的，要是胡乱预测就看最近几周的同期平均吧
想要预测的准应该需要引入外部变量，比如天气啊，温度啊，营销活动啊什么的 |
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InvincibleDream 2021-07-05 14:57:36 +08:00
简单点就用基于数据的预测，先观察历史数据是否有规律，能不能用 ployfit 拟合。再考虑下要不要抑制噪声，做下降噪。最后在历史数据下测试算法。复杂点就建立营业额数据模型，分析其中的因子。很多行业有常用公式，这个要专门做这个的才清楚了。
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DeWjjj 2021-07-05 14:59:51 +08:00
运筹学。
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zhengfan2016 2021-07-05 15:00:12 +08:00
对比历史每个星期几的均值猜测，让你们老板不要对预测这种图一乐的东西有多大期待，真测得准，还会来这里当打工人（狗头）
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Mohanson 2021-07-05 15:02:34 +08:00
LSTM
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realpg 2021-07-05 15:08:56 +08:00
然后明天下雨。。。
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lujjjh 2021-07-05 15:33:36 +08:00
首先想到的是泊松分布，然后搜到了
https://stats.stackexchange.com/questions/49919/what-is-a-good-distribution-to-model-average-sales 考虑天气、季节、促销活动就复杂多了…… |
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summerwar 2021-07-05 15:36:48 +08:00
简单预测的话，导入 excel 里，就可以预测 但是不要当真
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wateryessence 2021-07-05 15:37:59 +08:00
prophet
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czfy 2021-07-05 15:56:03 +08:00
最简单的：时间序列，SPSS 之类的傻瓜统计软件就有
最复杂的：机器学习算法 在这两端之间有大量不同形式的方法 |
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princelai 2021-07-05 15:56:54 +08:00
先看看数据有没有周期性规律，有规律简单点就 garch, arma，复杂点就 RNN，self-attention,transformer
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8e47e42 2021-07-05 18:27:05 +08:00
这么复杂做啥，简单预测做 Moving average 就好啦，又有很多文献支持（主要来自 business school ），实现又简单，多数时候也都比较精确，比自己建模型自己预估靠谱多了
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lbingl 2021-07-05 18:39:43 +08:00 via Android
传统算法：ARIMA
神经网络：RNN （不好）, LSTM 深度学习：DeepAR （不好）, Informer, TimeFusionTransformer 但是对这个任务来说最合适的是 Facebook 的 Prophet，季节性，各国节假日，都可以很轻松的考虑到，而且用起来很简单，亲测在数据量不大的情况下比上面的算法都好，推荐一下。 |
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whywaoxaks 2021-07-06 07:34:44 +08:00
不用整花里胡哨的，用 类似天。
目前电力公司都还在用类似天预测用电量。 |
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