我有一个“帐户”,“资产”,“日期”,“资产网络使用情况”的示例使用情况表,其中包含每个资产15天的摘要使用情况数据。我正在尝试在未来15天内将每天的预期使用情况添加到表中,或者至少创建具有相同表结构的输出。
例如
Date (m/d/Y) Account Asset Network Usage
4/4/2019 Acct#100 AS-4310 56.5251
4/5/2019 Acct#100 AS-4310 592.1843
4/6/2019 Acct#100 AS-4310 556.1898
4/7/2019 Acct#100 AS-4310 808.2403
4/8/2019 Acct#100 AS-4310 466.118
我已经能够生成仅按日期汇总的附加表。我想包含日期/帐户/资产,但是在设置不会在时间序列ts()函数上出错的索引时遇到了挑战
library(forecast)
library(ggfortify)
dataset <-
as.data.frame(read.csv(file="/path/Data.csv",header=TRUE,sep=","))
dataset <- aggregate(Network_Usgae ~ Date,data = dataset, FUN= sum)
ts <- ts(dataset$Network_Usage, frequency=15)
decom <- stl(ts,s.window = "periodic")
pred <- forecast(decom,h = 15)
fort <- fortify(pred,ts.connect= TRUE )
关于语法更新的任何建议,还是使用其他方法来实现我的目标?
答案 0 :(得分:0)
我认为预测仅适用于可转换为矩阵的对象,我的建议是使用列表并预测“值”,同时将其他内容的相关信息保留在其他元素中。
如果您提供dput()数据集,我可以为您创建一个示例。
祝你好运。