预测5天销售

Question

我有2013-02-18到2017-02-12之间的每日销售数据，只有4天的数据丢失（每年25日的所有Xmases）。这些假期的销售量为零。 我的目的是通过短期预测下一个5-7天数据的销售情况，了解如何为即将到来的一周为我的商店配备。

我首先将此数据设置为时间序列：

ts <- ts(mydata, frequency = 365)

然后通过分解进行初步分析：

这似乎表明我的销售趋势正在下降，但如果我没有弄错的话会有一些季节性。因此，为了开始我的预测实现，我通过以下方式为前两年的数据拟合了arima模型：

fit <- auto.arima(ts[1:730], stepwise = FALSE, approximation = FALSE)

Series: ts[1:730] 
ARIMA(4,1,1)                    

Coefficients:
         ar1      ar2      ar3      ar4      ma1
      0.3638  -0.2290  -0.1451  -0.2075  -0.8958
s.e.  0.0413   0.0388   0.0388   0.0398   0.0241

sigma^2 estimated as 15424930:  log likelihood=-7068.67
AIC=14149.33   AICc=14149.45   BIC=14176.88

这种模式对我来说似乎不对，因为它不包含任何季节性。我知道我有足够的数据。 Rob Hyndman的博客说尝试使用ets也没有季节性。我对这个数据系列或预测方法有什么不了解？

Answer 1

我在统计交流论坛中更恰当地重新提出了这个问题。有人可以在stackexchange中为我关闭这个问题吗？

问题现在在这里。 https://stats.stackexchange.com/questions/295012/forecast-5-7-day-sales