时序数据预测:怎么基于已有数据填补缺失数值

qq_39746031 2017-09-19 09:14:44
对统计分析不太懂,请大神指教。

有一个订单数据的时间序列,但是月份不是连续的。
比如,7月份和8月份客户那边订单了,但是9月份就没下订单,之后10月份又下订单了。

目的是想去做,基于时间序列的,未来订单数量的预测。
但是现在因为下订单的月份不是连续的,所以想看看,有没有办法基于已有的数据,来填补缺失月份的订单数量。

例如,有如下数据。6月份,7月份,9月份都有订单,但是8月份没有实际订单数量。

--------------------------------------------
2017年6月份 200个订单数量
2017年7月份 500个订单数量
2017年9月份 300个订单数量
--------------------------------------------


8月份没有订单数量不是有数据没有记入,而是8月份本来就没有订单数量。
但是因为想做未来订单数量的预测,所以想虚拟模拟出8月份的订单数量。

比如,把7月份和9月份的订单数量下调一部分,然后把那些下调的数据相加,并作为8月份的订单数量。
请问,上述方法是否可行?假如可行的话,需要用到什么函数?(最好是软件R相关的函数)。
...全文
1355 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复

241

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
企业开发 其他
社区管理员
  • 其他
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧