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我试图弄清楚如何使用CausalImpact包的 Python 端口。

在示例笔记本中，有一节是关于使用季节性数据的。

我仍然不清楚如何定义nseasons参数。

在笔记本示例中：

ci = CausalImpact(season_data, pre_period, post_period, nseasons=[{'period': 7, 'harmonics': 2}, {'period': 30, 'harmonics': 5}])

neasons接受一个字典列表。我相信设置'period':7 用于表示每周和'period':30每月的季节性，但我不是 100% 确定。但是，我也不明白该harmonics参数代表什么。

我现在正在使用的数据集是在线零售商的每日销售额汇总。最终，我想让模型考虑这样一个事实，即季节性可能发生在每周、每月和每季度的水平上。我该如何设置nseasons参数来做到这一点？

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I found some useful parameters when I aggregated my transactional sales data to weekly level and then set these parameters:

nseasons=[{'period':4},{'period':12},{'period': 52}]

because for weekly sales data that span several years, we expected seasonal trends to be observed at month (4 weeks), quarter (12 weeks), and year (52 weeks) levels.

于 2021-03-13T03:59:29.417 回答