2008 年1 月からApril2015 年 3 月 31 日までのデータがあります (日次データ)。
毎日のエネルギーデータを予測したかった. グラフ予測グラフから、次の関数が何らかの形で機能していることを示しているので、クロスチェックするために、データを分解しました (実際 + 予測) 。予想ポイント。私の予測データは正しくないと結論付けることができます。それは季節性を選択していますが、トレンドを選択していません。私はどこで間違っていますか？提案してください ！！
mydata<-read.csv ("D:/file.csv",header=TRUE);
mydata1<-msts(mydata$Y,seasonal.period=c(7,365.25))
fit<-tbats(mydata1)
plot(forecast(fit))
私は R に精通しておらず、R と Tableau を統合しています。ただし、R が得意な場合は、r コードを tableau から直接実行できます。Tableau には、r を tableau から呼び出して tableau に出力を取得できる script real と呼ばれる関数が組み込まれています。
r でスクリプトを作成し、コードをディレクトリに保存してから、tableau から SCRIPT_REAL を使用してその R 関数を呼び出すことができます。
以下はコードです：
SCRIPT_REAL('
setwd("/path/to/your/working/dir")
source("your_r_file.r")
your_function(param1 = .arg1, param2 = .arg2,)
', [tableau_param1], [tableau_param2])
これらのリンクは、開始するのに役立ちます。