t*****2
发帖数: 94 | 1 对该公司一个产品的monthly revenue/unit进行预测,(例如：买500个产品，6000美元
， rev/unit=10.2) 有如下的条件： 有大概半年之前对该产品revenue/unit的预测
，现在只能用来做guidline，毕竟是大半年之前的预测； 有3年的该产品的各个
attribute 的historical data； 现在每天都有前一天的actual daily sales data(
revenue sold, unit sold) 可用; 现在每天对本月的rev/unit进行预测。
例如： 现在4月每天对整个月的rev/unit预测，每天都有前一天的daily data coming
in,怎么预测使得预测准确并且波动小。
如： 2015/6/1 预测 2016的4月该产品的rev/unit是$10.45， 4/1 有该产品的daily
rev sold, unit sold, 那么对整个4月预测。 4/2 有同样的数据，再对整个4月预测。
很显然到月底4/30就得到了actual values了。
他的问题： 该预测用什么模型？ 怎么是预测稳定平滑。 即4/1， 4/5， 4/20， 4/30
的预测的结果波动小。 | q***a
发帖数: 26 | 2 online learning, alpha 递减 | t*****2
发帖数: 94 | 3 能不能给多一点details. 谢谢。
【在 q***a 的大作中提到】
: online learning, alpha 递减
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