Question

我有一个包含以下列/属性的数据集：

Date，Month_Number，Agent_Id，Group_Id，Ticket_Count

Where＆＃34; Month_Number＆＃34;是从2014年1月（0）到2016年12月（35）的每个月分配的整数。

＆＃34; AGENT_ID＆＃34;是识别代理人/解决问题的人的唯一ID

＆＃34;分组ID＆＃34;是标识代理所属的组的唯一ID

＆＃34; Ticket_Count＆＃34;是代理商解决的门票/问题的数量

＆＃13;

<style>
table, th, td {
    border: 1px solid black;
}

th {
    text-align: center;
}
</style>

<table style="width:100%">
  <tr>
    <th>Date</th>
    <th>Month_Number</th>
    <th>Agent_Id</th>
    <th>Group_Id</th>
    <th>Ticket_Count</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>2014-01-10</td>
    <td>0</td>
    <td>101</td>
    <td>1001</td>
    <td>6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>2014-03-15</td>
    <td>2</td>
    <td>111</td>
    <td>1201</td>
    <td>10</td>
  </tr>
</table>

＆＃13;

在此示例2行示例中，座席101已于2014-01-10解决了6张门票，而座席111已于2014年3月15日解决了10张门票。

对于 Agent_Id和Group_Id

的给定组合，我必须使用2017年1月的 Ticket_Count 数据进行预测

现在，我可以为＆＃34; Ticket_Count＆＃34;使用Holt-Winters指数平滑或ARIMA模型制作时间序列。

如何在时间序列模型中进行组合（Agent_Id和Group_Id），以便我可以对相应的＆＃34; Ticket_Count＆＃34;

进行预测

在我拥有的测试集中，并非训练集中存在Agent_Id和Group_Id的所有组合。此外，并非所有组合都会产生从2014年1月到2016年12月连续的时间序列。

代理商总数= 18000 小组总数= 65

任何帮助将不胜感激！

谢谢！

时间序列分析 - 预测

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