我有2年的客户，订购的项目和订单数量的历史数据。根据这些数据，我试图在客户-项目级别上预测未来的销售。我尝试了ARIMA模型，但没有得到预期的结果。实施的任何建议或参考。我有兴趣尝试LSTM并寻找良好的零售参考。
答案 0 :(得分：0)
ARIMA模型的使用可能会面临挑战，因为有许多参数需要以合理的方式进行设置，尤其是当您尝试对季节性进行建模时。
以下是有关使用LSTM解决零售问题的一个不错的入门讨论（包含代码）：https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python/
此外，请考虑确定一些因变量，这些变量可能会影响销售以添加为辅助输入。例如，某些商品在某些季节，国定假日前后等等可能会卖出更多商品。
在如此详细的水平上进行预测总是有挑战性的，因此，您可以找到解释所观察到的现象的变量越多，您越能做得到。