Disponemos de datos previstos y reales (diarios) de los últimos 3 años. Utilizamos 90 días de datos para la predicción. Por lo general, nuestras predicciones son muy precisas, pero si recibimos un tráfico inusual durante unos días o semanas (como Acción de Gracias durante unos días o Navidad durante unas dos semanas), nuestras predicciones se disparan. ¿Cómo puedo detectar y corregir este patrón utilizando los datos de series temporales de que disponemos?
Gracias y saludos.
Con sólo 3 años de datos puede ser difícil detectar la estacionalidad anual con medios puramente estadísticos, a menos que sea muy clara, pero en este caso no se necesitan estadísticas de todos modos.
En tu caso es mejor utilizar variables ficticias, que colocas en determinados días. Utilizarás el conocimiento del dominio para averiguar en qué días utilizar variables ficticias.
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