nearme-jp https://blog.hatena.ne.jp/nearme-jp/ NearMe Tech Blog https://tech.nearme.jp/ リサーチ はじめに 今回は、事前予約型の乗車サービスにおける乗車需要を時系列解析を用いて予測します。ポイントとなるのが、注文日時と乗車日時の間に数日間のラグがあることです。典型的には、過去の乗車実績の時系列の変動から未来のそれを予測します。事前予約型ではさらに、事前に注文された乗車予定のデータを加味することが効果的であると考えられます。ここでは、シミュレーションによって事前予約型の注文のトイデータを作成し、事前予約を加味した時系列モデルを構築し検証します。また、同じモデルで実際のデータでの検証結果の概要も示します。 時系列解析を行うにあたっては、DartsというPythonのライブラリを利用しました。統… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.nearme.jp%2Fentry%2F2021%2F09%2F21%2F135657" title="Dartsで事前予約を加味した時系列の需要予測をしてみる - NearMe Tech Blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nearme-jp/20210920/20210920182434.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-09-21 13:56:57 rich https://tech.nearme.jp/entry/2021/09/21/135657 1.0 100%