Question

1-我有什么

我有一个历史数据，每个商店有以下数据（约5.000个商店）

（％）高端产品占总产品的比例（每月）
为此优质产品占总产品的（％）设置的每月目标

例如：

buildtype1 : com.android.example(with dev server for Google Play)
buildtype2 : com.android.example(with stg server for Google Play)
buildtype3 : com.android.example(with prod server for Google Play)
buildtype4 : com.android.example.dev(with dev server for Development)
buildtype5 : com.android.example.stg(with stg server for Development)
buildtype6 : com.android.example.prod(with prod server for Development.)

从每个月开始，我的组合将比上个月有所增加，而从上个月的组合的目标将有所增加

例如：

      JUNE        |       JULY
STORE  Mix   Goal | STORE  Mix   Goal   
  A    20%   19%  |   A    20%   21%
  B    18%   18%  |   B    17%   20%
  C    25%   27%  |   C    26%   26%

2-我想做什么

我想以R中最优化的方式执行以下操作：

使用历史数据计算将每个商店划分成集群的每个商店的下一个目标

所以R应该：

集群中的划分（例如：0％-10％，10％-20％等）
对于每个集群，计算应为商店提供最佳混合结果的最佳目标增长（月目标-上个月混合）

3-可能的解决方案示例：

              JUNE -> JULY
STORE  Growth in Mix   Growth in Goal
  A         0%              +1%
  B        -1%              +2%
  C         1%              +1%

在此解决方案示例中，每个商店的下一个目标（八月）将是：

公司A：20％（7月混合）+ 1.5％（18-27％范围内的建议目标）= 21.5％
公司B：17％（7月混合）+ 2.5％（建议目标范围为18-27％）= 19.5％
C公司：27.5％

4-可复制的示例

Range of Mix | Growth in goal
   0-10%     |      +3%
   10-18%    |     +2,5%
   18%-27%   |     +1,5%
    ...      |      ...

非常感谢您

R：我应该使用哪种方法来优化目标，以便根据历史数据获得最佳结果？

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