R中的ID和产品预测[关闭]答案

【问题标题】：Forecasting by ID and Product in R [closed]R中的ID和产品预测[关闭]
【发布时间】：2013-06-25 19:11:30
【问题描述】：

我需要下表中的数据，以便按 ID 和 ProductCode 进行预测。我对如何编码 R 感到困惑，所以我可以通过 ID 和 ProductCode 进行预测。我正在寻找动物园来帮助我做到这一点，但我很难过。

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

谢谢，

杰夫

【问题讨论】：

StackOverflow 上的问题涉及特定的编程问题。现在你不能产生一个简单的例子，所以如果你的问题不适合 SO。我建议您尝试更多教程，阅读更多内容，也许可以找到可以帮助您的同事。

标签： r product forecasting

【解决方案1】：

我会首先将我的数据可视化以获得一些直觉，检测模式并选择最佳模型。 R 在这方面真的很棒。我在这里使用ggplot2，但您可以使用lattice 做同样的事情。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')

这里是：

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)

【讨论】：

我赞赏你的努力 (+1)，但 OP 的问题是如此广泛，需要一本完整的时间序列分析和预测书来回答这个问题。
@PaulHiemstra 是的，你是对的。我完全同意你的看法。我的目的是吸引人们使用 R，我认为一个好的情节可以说服 OP 下一次做更多的努力。
我因过于宽泛而投票关闭
@PaulHiemstra mee。