Question

我正在尝试使用R中的因果影响包对营销活动进行时间序列分析。（链接到软件包文档：https://rdrr.io/cran/CausalImpact/man/CausalImpact.html）

我最近被介绍给R编程，但是我对python很熟悉。

我的分析基本上是这样的：我有5个不同广告系列的一系列变量。我对其中一个进行了重大更改，我想看看该更改如何影响我的广告系列。

起初，我认为我的数据框有问题。因此，我尝试使用seq.Date将其更改为Zoo类型，如我在上述链接中所见。另外，我已经检查了与数据框相比之前和之后的时间长度，它们都具有相同的行数。

#create pre and post periods
pre_period <- as.Date(c("2019-01-01", "2019-03-10"))
post_period <- as.Date(c("2019-03-11", "2019-05-15"))

# cpv is dataframe containing 5 columns, one for each campaing, and 135 rows, 
# one for each day of this year up to now

#days_YearToDate is a 135x1 dataframe with each element equal to a day of the #year


#Option 1
cpv_xts <- 
  cpv %>%
  as.xts(order.by = days_YearToDate)
causal_1 <- CausalImpact(cpv_xts, pre.period = pre_period, post.period = post_period)


#Option 2
time.points <- seq.Date(as.Date("2019-01-01"), by = 1, length.out = 135)
cpv_zoo <- zoo(cpv, time.points)
causal_2 <- CausalImpact(cpv_zoo, pre.period = pre_period, post.period = post_period)

我已经按照上面链接中描述的所有说明进行操作。但是causal_1和causal_2都不断收到此错误：

Error in model.frame.default(formula = formula, data = data, drop.unused.levels = TRUE,  : 
  comprimentos das variáveis diferem (encontradas em '0')

最后一句话是葡萄牙语（我的语言），基本上意味着：变量长度或大小不相等（位于'0'中）。

如何解决R中长度不同的变量？

0 个答案: