在 Tableau 中集成 R 的时间序列模型答案

【问题标题】：Integration of Time series model of R in Tableau在 Tableau 中集成 R 的时间序列模型
【发布时间】：2018-10-02 03:02:30
【问题描述】：

我正在尝试将 R 的时间序列模型集成到 Tableau 中，并且我是集成新手。请帮助我解决下面提到的错误。下面是我在 tableau 中与 R 集成的代码。计算是 Valid bur 得到一个错误。

SCRIPT_REAL(
   "library(forecast);
   cln_count_ts <- ts(.arg1,frequency = 7);
   arima.fit <- auto.arima(log10(cln_count_ts));
   forecast_ts <- forecast(arima.fit, h =10);",
   SUM([Count]))

错误：auto.arima(log10(cln_count_ts)) 中的错误：找不到合适的 ARIMA 模型

【问题讨论】：

由于没有可重现的示例，请使用相同的数据集在画面之外运行代码来检查代码
@akrun 你是要我在 R 环境中运行相同的代码吗？
检查.arg1在外面是否正常工作。例如如果我这样做set.seed(24)' cln_count_ts <- ts(rnorm(150), frequency = 7); arima.fit <- auto.arima(log10(cln_count_ts));forecast_ts <- forecast(arima.fit, h =10); 它可以正常工作。所以，你必须检查使用的数据
@akrun 我已经尝试了下面的代码并且它已经工作了。我在 tableau 中使用了 .arg1，因为 tableau 不将“Count”作为变量。这就是我采用 .arg1 并在最后定义 .arg1 的原因。 sum([count]) cln_count_ts
@akrun 我已经尝试了下面的代码并且它已经工作了。我在 tableau 中使用了 .arg1，因为 tableau 不将“Count”作为变量。这就是我采用 .arg1 并在末尾将 .arg1 定义为 sum([count]) 的原因。 cln_count_ts

标签： r tableau-api

【解决方案1】：

当 Tableau 调用 R、Python 或其他工具时，它会以“表格计算”的形式进行。这意味着它将一个或多个向量作为参数发送给外部系统，并期望一个向量作为响应。

根据您的数据和计算，您可能希望在一次调用中将所有数据发送到 R，传递一个非常大的向量，或者使用不同的向量多次调用它 - 例如分别预测每个区域。甚至可以使用许多大小为 1 的向量（也称为标量）多次调用 R。

因此，使用表格计算，除了选择要调用的函数之外，您还有其他决定要做。首先，您必须决定如何对数据进行分区以进行分析。在某些情况下，您还需要确定数据出现在您发送给 R 的向量中的顺序 - 比如说该顺序是否意味着时间序列。

用于指定如何划分和排序数据以进行表计算的 Tableau 术语是“分区和寻址”。请参阅联机帮助中有关该主题的部分。您可以使用“Edit Table Calc”菜单项更改这些设置。

【讨论】：