Блог

У меня есть примерная таблица использования «Учетная запись», «Актив», «Дата», «Использование сети активов» с обобщенными данными об использовании за 15 дней для каждого актива. Я пытаюсь добавить таблицу с прогнозируемым использованием в день в течение следующих 15 дней или, по крайней мере, создать вывод с той же структурой таблицы.

Например.

 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
  

Я смог создать добавленную таблицу, объединяющую только по дате. Я хочу включить дату / учетную запись / актив, однако мне сложно установить индекс, который не приводит к ошибке в функции timeseries ts ()

 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 )
  

Любые предложения по обновлениям синтаксиса или использованию другого метода для достижения моего результата?

Я думаю, что прогноз работает только с объектами, преобразуемыми в матрицы, мое предложение заключается в использовании списков и прогнозировании «значений» при сохранении соответствующей информации о других материалах в других элементах.

Если вы предоставите набор данных dput (), я могу создать для вас пример.

Удачи.