最近一直在做时间序列预测，突然发现有个业务场景无法解决。
我们对某一领域很有经验，并且积累了大量销售数据，这个时候我想预测下个月的销售额，只要将历史数据灌入到模型中就可以算出来，但是如果让我预测其他商店的初建销售额我就没有办法做到了，因为我不能用其他人的历史数据预测新店的开业数据。
这个时候自然而然的就想到公式的办法计算新店的销售数据，但是这个公式怎么来呢？
通过现有的数据进行线性回归方程系数的求解。
本来我以为线性方程也需要进行计算后获取，后来无知的我发现原来一元线性方程是有固定的公式，有三个变量。只要这三个产量来进行求解，就能实现一个线性方程。也就是一元线性方程的系数求解。
当时我还是指数方程也有固定的方程。也同样是对系数变量进行求解。
这样只要有足够多的相关数据就可以做到方程求解。
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本文标题：时间序列不能解决的问题
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