预测5天销售

Question

我有2013年2月18日至2017年2月12日之间的日常销售数据，只有4天的数据丢失（每年25日的所有Xmases）。这些假期的销售量为零。 我的目的是通过短期预测未来5-7天数据的销售情况，了解如何为即将到来的一周内的店铺提供服务。

我开始用这个数据建立的时间序列：通过分解

ts <- ts(mydata, frequency = 365) 

，然后进行初步分析：

这似乎表明我有一个下降销售趋势，但有一些季节性，如果我没有弄错的话。因此，要开始我的预测实现，我做适合的前两年价值数据的ARIMA模型：

fit <- auto.arima(ts[1:730], stepwise = FALSE, approximation = FALSE) 

Series: ts[1:730] 
ARIMA(4,1,1)      

Coefficients: 
     ar1  ar2  ar3  ar4  ma1 
     0.3638 -0.2290 -0.1451 -0.2075 -0.8958 
s.e. 0.0413 0.0388 0.0388 0.0398 0.0241 

sigma^2 estimated as 15424930: log likelihood=-7068.67 
AIC=14149.33 AICc=14149.45 BIC=14176.88 

这种模式似乎并没有我的权利，因为它不包含任何季节性。我知道我有足够的数据。罗布Hyndman的博客说，尝试使用ets也没有季节性。我对这个数据系列或预测方法有什么不了解？

Answer 1

我已经在统计交换论坛中更加适当地回答了这个问题。有人可以在这里为stackexchange关闭这个问题吗？

问题现在在这里。 https://stats.stackexchange.com/questions/295012/forecast-5-7-day-sales