r - R的时间序列模型在Tableau中的集成

Question

我正在尝试将 R 的时间序列模型集成到 Tableau 中，并且我对集成还不熟悉。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。计算有效，但出现错误。

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

Answer 1

当 Tableau 调用 R、Python 或其他工具时，它会以“表计算”的方式进行操作。这意味着它向外部系统发送一个或多个向量作为参数，并期望单个向量作为响应。

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 - 比如说分别预测每个区域。或者甚至使用许多大小为 1 的向量(也称为标量)多次调用 R。

因此，对于表计算，除了选择要调用的函数之外，您还需要做出其他决定。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，您还需要确定数据在发送到 R 的向量中出现的顺序 - 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表计算数据的 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“编辑表计算”菜单项更改这些设置。