TPS Sep 続き

気になる文章その１
We can extrapolate this trend to the year 2021 using Fourier features.

Fourier featuresってなんだ？フーリエ変換？フーリエ係数？？謎
うーむ。

時系列の周期成分を取り除くって一回やったな。
statsmodelsのdecomposeみたいなやつで。
フーリエはわかんないけど、この特徴量は使える。単純に前年値とか？

気になる文章その２
As discussed in this post by broccoli beef, this suggests our data follows a multiplicative model
日本語では乗法モデルというみたい。
𝑦(𝑐,𝑠,𝑝)𝑡=𝑆(𝑐,𝑠)𝑡⋅𝑇(𝑝)𝑡
商品別の周期性はわかりやすいので、国と店の係数（S）がメインの考えどころだろうということみたい。
そのために売上をTで割ったもの（S）に周期性があるかを確認しているみたい。Tは年単位の周期性。

週単位でも周期性があるようだ。へー、すごいなこの人。

そうすると、２０２０年以前は国別の売上パーセンテージで見てみると、
ある程度一定だが、２０２０年になると、どの国も１７％弱になる。
これはどう解釈したらいいんだ。

その後、２０２０年以前のデータも１７％弱に揃える。
つまり、２０２１年もどの国も１７％くらいという状態が続くだろうという前提なのかもしれない。
なるほどなーここは決めなくちゃいけないのかな。