Tableau中R的时间序列模型的集成

Question

我正在尝试在Tableau中集成R的时间序列模型，而我是新手。请帮助我解决以下提到的错误。下面是我在Tableau中用于与R集成的代码。计算是有效bur发生错误。

SCRIPT_REAL(
   "library(forecast);
   cln_count_ts <- ts(.arg1,frequency = 7);
   arima.fit <- auto.arima(log10(cln_count_ts));
   forecast_ts <- forecast(arima.fit, h =10);",
   SUM([Count]))

错误：auto.arima（log10（cln_count_ts））中的错误：未找到合适的ARIMA模型

Answer 1

Tableau调用R，Python或其他工具时，会将其作为“表计算”来进行。这意味着它将向外部系统发送一个或多个向量作为参数，并期望有一个向量作为响应。

根据您的数据和计算，您可能希望通过一次调用将所有数据发送到R，传递一个非常大的向量，或者使用不同的向量多次调用它-说分别预测每个区域。甚至可以使用许多大小为1（也称为标量）的向量多次调用R。

因此，使用表计算时，除了选择要调用的函数外，您还需要做出其他决定。首先，您必须决定如何对数据进行分区以进行分析。并且在某些情况下，您还需要确定数据在发送给R的向量中出现的顺序-说该顺序是否暗含时间序列。

用于指定如何对表计算进行数据划分和排序的Tableau术语是“分区和寻址”。请参阅联机帮助中有关该主题的部分。您可以使用“编辑表格计算”菜单项来更改这些设置。