machine-learning - 根据过去 3 年的季度客户数量预测未来 4 季度的客户数量

Question

我目前正在开展一个项目，我需要根据过去三年的先前客户数量预测零售客户未来 4 个季度的客户数量，即季度数据意味着总共 12 个数据点。请建议一种节拍方法来预测未来 4 个季度的客户数量。

注意：-我无法分享数据，但客户数量呈同比下降趋势。

如果需要更多信息或问题不清楚，请告诉我。

Answer 1

只有 12 个数据点，除了简单的回归分析之外，您将很难证明任何事情的合理性。

如果下降趋势如此强烈，以至于您有低于 0 销售额的风险，您可以查看对数进行线性化数据。

如果存在强烈的季节性周期，则需要将其考虑在内，但这样做也会将有效样本量从 12 个季度的数据减少到 9 个季度（季节性化用尽了三个自由度）。

真的就是这样。

Answer 2

您没有明确指定要在未来多长时间内进行预测，而是在确保模型稳健且不会过度拟合时隐含地执行此操作。

这意味着什么？

确保带有可用独立变量的标签分布与您未来期望的分布相似。你不能指望你的模型学习一开始就不存在的模式。因此，对于未来 4 个季度的不同客户计数值显示相同信息的变量是您想要包含的变量。