Prognose von Stromdaten mit Hilfe des Forecast-Pakets, wobei die Dekomposition der prognostizierten Daten ein konstantes Trendproblem anzeigt - r, Statistik, Datenanalyse, Prognose, Prognostizierung

Ich habe Daten von 1 April 2008 - 31. März 2015 (Tagesdaten).

Ich wollte tägliche Energiedaten vorhersagen. Aus der GrafikPrognosediagramm Es zeigt, dass die folgende Funktion irgendwie funktioniert. Um die Daten zu überprüfen, zerlege ich die Daten (tatsächlich + prognostiziert)Zerlegung der Prognose, Es zeigt "Constant Trend" aus der Sicht vonPrognose. Indem ich feststellen kann, dass meine prognostizierten Daten nicht korrekt sind, wird Saisonalität ausgewählt, aber nicht Trend. Wo mache ich falsch? bitte vorschlagen !!

mydata<-read.csv ("D:/file.csv",header=TRUE);
mydata1<-msts(mydata$Y,seasonal.period=c(7,365.25))
fit<-tbats(mydata1)
plot(forecast(fit))

Antworten:

Ich bin nicht sehr versiert in R und integriere auch Rund Tableau. Allerdings können Sie r-Code direkt aus Tableau ausführen, wenn Sie in R gut sind. Tableau hat eine eingebaute Funktion namens script real, mit der Sie r aus tableau aufrufen und die Ausgabe an tableau abrufen können.

Sie können die Skripts in r erstellen und den Code in einem Verzeichnis speichern und dann diese R-Funktion mithilfe von SCRIPT_REAL aus Tableau aufrufen.

Unten ist der Code:

SCRIPT_REAL("
setwd("/path/to/your/working/dir")
source("your_r_file.r")
your_function(param1 = .arg1, param2 = .arg2,)
", [tableau_param1], [tableau_param2])

Diese Links werden Ihnen helfen, zu beginnen.

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