Was ist das beste Format für eine ts-Datei für die Zeitreihenanalyse?

Question

Ich beginne gerade mit time series Analyse in R und ich habe eine harte Zeit, um herauszufinden, das beste Format meiner ts Datei.

I-Daten in R aus einer csv Datei und der Datenrahmen wird wie folgt aussehen wird, importieren:

date   sales 
2015/01/01 150 
2015/02/01 200 
2015/03/01 175 
... 

Mein Ziel dieser Daten ist in seine time series Komponenten zu brechen: Seasonal, Trend und Unregelmäßige

Kann ich die Daten ás is'und dann in ein ts Format umwandeln und mit meiner Analyse fortfahren? Ich habe auch in folgendem Format Zeitreihendaten zu sehen:

 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 

2015 150 200 175 ... 
2016 250 420 350 ... 
... 

Welche dieser zwei Formate für time series Analyse in R am besten funktionieren? Macht es einen Unterschied?

Answer 1

Für monatliche Daten ist der einfachste Weg die Verwendung ts(), z.

ts(data, start=c(2015,1), freq=12) 

Dadurch wird das Zeitreihenobjekt erzeugt, auf das Sie in Ihrer letzten Tabelle verweisen. Einige Funktionen in R erfordern, dass Ihre Zeitreihe ein ts()-Objekt ist, so dass es die Frequenz oft durch tsp(), z. stats::stl. tsp() gibt die Eigenschaften der Zeitreihe zurück, d. H. Startdatum, Enddatum, Häufigkeit. Einige erfordern auch xts() -Objekte von library(xts), häufig für stündliche oder höhere Frequenzdaten verwendet. Für multi-saisonale Daten können Sie msts() von library(forecast) z. für forecast::tbats.