Python 3.x python中具有多元自变量的Arima

我有一个数据集，包含购买日期、地点、项目、销售数量，如下所示

Date        Location    Item    sales_qty
02/01/2019    aaa        x        123
02/01/2019    aaa        y        323
02/01/2019    bbb        x        1023
02/01/2019    bbb        y        1203

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我有两年的此类数据，25个不同的地点，400个不同的项目集。我想在所有地点和项目级别预测我的销售额。我不熟悉多元数据的时间序列。请帮助我预测或给我一些想法。提前感谢。

在

statsmodels

模块中，这门课可能是你最好的选择

向量自回归滑动平均外生回归模型

请注意，没有I（差分）组件，因此您必须事先确保平稳性。（使用

statsmodels.tsa.stattools.adfuller

和

kpss

）。此外，您需要提前确定ARMA的顺序（p，q）。（使用

statsmodels.tsa.stattools.acf

和

pacf

执行此操作。）

还有一个模块，它只支持AR（不支持MA）组件。您可以在中指定AR术语的数量，但默认情况下，它不延迟选择