通過ID和產品預測R

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我需要下表中的數據，以便我可以通過ID和ProductCode進行預測。我難以理解如何編碼R，所以我可以通過ID和ProductCode進行預測。我正在尋找動物園來幫助我做到這一點，但我很難過。通過ID和產品預測R

DATE ID ProdCode Rev 
08/01/2012 1-100FDK B51 0.22 
09/01/2012 1-100FDK B51 10.17 
10/01/2012 1-100FDK B51 39.73 
11/01/2012 1-100FDK B51 78.77 
12/01/2012 1-100FDK B51 167.66 
08/01/2012 1-100FDK B53 387.82 
09/01/2012 1-100FDK B53 321.58 
10/01/2012 1-100FDK B53 261.9 
11/01/2012 1-100FDK B53 259.84 
12/01/2012 1-100FDK B53 269.84 
08/01/2012 1-200FFK A54 194.42 
09/01/2012 1-200FFK A54 225.1 
10/01/2012 1-200FFK A54 269.42 
11/01/2012 1-200FFK A54 321.14 
12/01/2012 1-200FFK A54 429.11

感謝，

傑夫

來源

2013-06-25 Jeff Magouirk

的StackOverflow上處理特定的編程問題的問題。現在你不能生成一個簡單的例子，所以你的問題如果不適合SO。我會建議你嘗試更多的教程，閱讀更多，也許找到一個可以幫助你的同事。 –

我將開始通過可視化我的數據得到一些直覺，檢測模式和選擇最佳模型。 R對此非常好。在這裏，我使用的是ggplot2，但您可以使用lattice做同樣的事情。例如：

dat$DATE <- as.Date(dat$DATE,format='%d/%m/%Y') 
library(ggplot2) 
ggplot(dat,aes(x=DATE,y=Rev,group=ProdCode,color=ProdCode)) + 
    geom_line() + 
    facet_grid(~ID) + 
    geom_smooth(method='lm')

enter image description here

這裏DAT是：

dat <- read.table(text='DATE ID ProdCode Rev 
08/01/2012 1-100FDK B51 0.22 
09/01/2012 1-100FDK B51 10.17 
10/01/2012 1-100FDK B51 39.73 
11/01/2012 1-100FDK B51 78.77 
12/01/2012 1-100FDK B51 167.66 
08/01/2012 1-100FDK B53 387.82 
09/01/2012 1-100FDK B53 321.58 
10/01/2012 1-100FDK B53 261.9 
11/01/2012 1-100FDK B53 259.84 
12/01/2012 1-100FDK B53 269.84 
08/01/2012 1-200FFK A54 194.42 
09/01/2012 1-200FFK A54 225.1 
10/01/2012 1-200FFK A54 269.42 
11/01/2012 1-200FFK A54 321.14 
12/01/2012 1-200FFK A54 429.11', 
     header=TRUE)

來源

2013-06-25 20:23:44 agstudy

我讚揚你的努力（+1），但OP的問題非常廣泛，需要整個時間序列分析和預測書來回答這個問題。 –

@PaulHiemstra是的，你是對的。我完全同意你的看法。我的目標是吸引人們使用R，我認爲一個好的情節可以說服OP在下一次做更多的努力。 – agstudy

我投票結果太寬太 –

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