具有重复项的时间序列R，用于每日预测

我想要一个关于如何在R中绘制每日数据和使用预测的指导

在这一数据中，周日和周六的购买量较低。而且有些工作日根本没有购物。因此，这是进行分析的障碍。 我有大约300行不同的项目名称，这些项目在列中重复，但日期不同。 例如，我每周三次买一块肥皂，分别在周一、周三和周日。 这是示例数据表：

到目前为止，我的问题是使用其他统计软件手动预测花费了我很长时间，所以我尝试从一开始就学习R，看看它如何节省时间。上表已被放入R中，

date

也已通过使用函数

as.date（data$date）

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通常我使用指数平滑法，因为购买量仍然很低，有时缺货，所以从历史数据中显示的模式不多。这个分析的结果是，我可以提供一个预测每天购买的项目，以便在我们要求一个项目时给予指导。

首先，请考虑为一个更实际的答案添加一个可重复的例子。请看标记为R的得票最多的问题，了解操作方法

编辑：我认为这是您在创建ts之前想要的：

data.agg <- aggregate(data$purchase, by = list(data$date, data$item), FUN = sum)

通常，您可以使用Holtwiners函数进行指数平滑，如下所示：

data.hw <- HotlWinters(data)
data.predict <- predict(data.hw, n.ahead = x) # for x = units of time ahead you would like to predict

HoltTwinter的可复制示例：

library(AER)
data("UKNonDurables")

nd <- window((log(UKNonDurables)), end = c(1970, 4))
tsp(nd)
hw <- HoltWinters(nd)
pred <- predict(hw, n.ahead = 35)
pred

plot(hw, pred, ylim = range(log(UKNonDurables)))
lines(log(UKNonDurables))

库（AER）
数据（“非耐久性”）
这是很有帮助的，但是项目是重复的，我需要以独特的方式绘制它，没有重复的变量，这样它就只有1个项目与每日购买绘制@daniel Winkler只是想澄清一下：您想要每天的总购买量，而不管是哪种商品还是每种商品每天的总购买量？该商品对于分析来说也是至关重要的，因此我想通过
FUN=sum
by=list查看每种商品每天的购买量@danielThe
aggregate
函数（第1组，第2组）
应为您提供一个表，其中列出了每个日期a项的购买总额。请使用data.agg而不是data（如果您是这样命名的话）继续本示例的其余部分。请参阅如何在询问此类问题时提供可复制的示例。
data <- data.frame(date = c(1, 2, 1, 2, 1, 1), item = c('b','b','a','a', 'a', 'a'), purchase = c(5,15, 23, 7, 12, 11))

data.agg <- aggregate(data$purchase, by = list(data$date, data$item), FUN = sum)

library(AER)
data("UKNonDurables")

nd <- window((log(UKNonDurables)), end = c(1970, 4))
tsp(nd)
hw <- HoltWinters(nd)
pred <- predict(hw, n.ahead = 35)
pred

plot(hw, pred, ylim = range(log(UKNonDurables)))
lines(log(UKNonDurables))