Sql 理论-根据订单历史记录计算未来12天的订单

Sql 理论-根据订单历史记录计算未来12天的订单,sql,oracle,oracle11g,forecasting,Sql,Oracle,Oracle11g,Forecasting,我使用以下查询获取“预测”: 它工作正常,返回上一个月+本年度在本周(1-4)售出的所有工件的-平均值。乘以12 表vu营业额如下所示(它与订单相关): 表中的是按ID-s划分的每日销售额 有没有更好的办法对未来12天进行预测?在Oracle中,有两种可能性-您可以使用: 线性回归 示范条款 除非您有平稳的时间序列,否则平均方法不是很好。在Oracle中有两种可能性-您可以使用: 线性回归 示范条款 除非您有固定的时间序列,否则平均法不是很好。您使用的Oracle版本是什么?版本:Ora

我使用以下查询获取“预测”:

它工作正常,返回上一个月+本年度在本周(1-4)售出的所有工件的-
平均值
。乘以12

vu营业额
如下所示(它与
订单
相关):

表中的是按ID-s划分的每日销售额


有没有更好的办法对未来12天进行预测?

在Oracle中,有两种可能性-您可以使用:

  • 线性回归
  • 示范条款

除非您有平稳的时间序列,否则平均方法不是很好。

在Oracle中有两种可能性-您可以使用:

  • 线性回归
  • 示范条款

除非您有固定的时间序列,否则平均法不是很好。

您使用的Oracle版本是什么?版本:Oracle Database 11g 11.2.0.4.0您使用的Oracle版本是什么?版本:Oracle Database 11g 11.2.0.4.0
(select ROUND(sum(abs(l.piece))/count(distinct trunc(l.date_p)))*12
from vu_turnover l, orders_l cl where
regexp_replace(l.rid_v, '!.*', '') = cl.rid 
and cl.user = 46 -- not_stock_price
and TO_CHAR(l.date_p,'W') = TO_CHAR(SYSDATE,'W') -- current_week
and l.date_p >= add_months(trunc(sysdate, 'YEAR'), -12) -- last_year
and l.code_id = item.id 
and Substr(cl.flags_s, 12, 1 ) = 2 -- executed_order
and l.code_o IS NOT NULL and l.partner in (X,Y))
orders_id    code_o    date_p    partner    piece    code_id    l.rid_v
00000123      01     01.01.2018    XY         5        2789    000014!03
00000124      01     01.01.2018    XY         5        2789    000014!03
00000125      01     12.02.2018    XY        10        2789    000015!08
00000128      01     24.03.2018    XY         5        2789    000034!05
00000129      01     05.05.2018    XY        10        2789    000119!09