JKISeason3-14
Forecasting Avocado Prices
Level: Medium
Description: You are a data scientist asked to analyze an avocado dataset by your team. The task at hand is to pick a specific avocado type in the whole of the US and forecast its daily average prices. To do that, you should train, apply, and score an ARIMA model. Do you see any seasonality in the line plot or autocorrelation plots? Do you think a seasonal ARIMA (SARIMA) would perform better? For your model, visualize forecasts and compute scoring metrics.
アボカドの価格予測 チャレンジ14 レベル ミディアム 説明 あなたはアボカドのデータセットの分析をチームから依頼されたデータサイエンティストです。 目の前の課題は、アメリカ全土から特定のアボカドの種類を選び、その日平均価格を予測することです。 そのためには、ARIMAモデルを訓練し、適用し、採点しなければなりません。 折れ線グラフや自己相関グラフに季節性はありますか？ 季節性ARIMA(SARIMA)の方が良い結果が出ると思いますか？ あなたのモデルについて、予測を可視化し、スコアリング指標を計算してください。
Nodes
Table Row to Variable10 ×- String to Date&Time9 ×
- GroupBy7 ×
- CASE Switch Data (End)6 ×
- CASE Switch Data (Start)6 ×
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Extensions
- FeatureKNIME Autoregressive integrated moving average (ARIMA)
- FeatureKNIME Base nodes
- FeatureKNIME JavaScript Views
- FeatureKNIME Javasnippet
- FeatureKNIME Quick Forms
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