使用R進行時間序列分析-除時間段外還有多個輸入變量

Question

我以為我應該遇到的問題很普遍，但是由於某種原因，到目前為止我仍然找不到真正好的答案，所以這就是我的問題-我正在使用R進行時間序列分析，而我的數據看起來像

time_period customer# sales_amt    sales_qty
2013/01      123      $xxx,xxx.xx   xxx
2013/01      345      $yyy,yyy.yy   yyy
2013/02 ....

到目前為止，我可以為每個客戶一個接一個地手動執行此操作，但是當我有100個以上的客戶時，不可能以這種方式進行操作，我希望能夠一次完成所有操作同樣，在以后的客戶中，我還必須包括其他輸入變量，例如除了customer＃之外的銷售地區，我應該如何包括這些其他輸入變量？

Answer 1

我認為這不是答案，因為您沒有提出確切的問題。 這是一項建議，否則O將如何做。

首先，您應該使用所有變量創建一個data.frame。 然后，要按組處理數據，一種選擇是使用ddply的plyr來使用split-apply-bind范例。 例如，假設dat是您的data.frame。

## process by customer
ddply(dat,.(customer),
      function(x){ 
         ## here you procces each time customer time series
            xts(x$sales_amt,x$time_period)
       })
## by customer and by region
ddply(dat,.(customer,region),
      function(x){ 
         ## here you procces each time customer time series
            xts(cbind(x$sales_amt,x$sales_qty),x$time_period)
       })

請注意，我正在使用xts包來處理時間序列對象。