Rは季節性のようなパターンを検出します

Question

私は季節性のパターンを検出するパッケージを探しています。私は、Day（Date）とVisitsの2つのカラムを持つデータフレームを持っています。

私がデータをプロットすると、ウェブサイトでの訪問回数が他の月よりも夏のほうが多いことがわかります。そしてこのパターンは10年以上見られます。

問題は、何百ものウェブサイトのデータで季節性を分析したいということです。

timeseriesでこのパターンを検出する例を教えてください。

Answer 1

Facebookはprophetパッケージをリリースし、時系列解析を簡素化しました。季節性を探すには他にもたくさんの方法がありますが、prophetは調整なしで使うのが一番簡単だと思います。 Facebookのdocumentationを読むことをお勧めします。

まず、データのサンプルを作成しましょう。

library(tidyverse) 
website <- 
    tibble(date = seq(as.Date('2015/01/01'), as.Date('2017/01/01'), by = "day"), 
     visits = round(rnorm(732, mean = 327, sd = 100))) 

夏にウェブサイトのトラフィックを増やしましょう。

library(lubridate) 
website <- 
    mutate(website, ifelse(month(date) %in% c(6, 7, 8), visits + 10, visits)) 

prophetの計算が完了しました。

library(prophet) 
website <- website %>% 
    rename(ds = date, y = visits) 
m <- prophet(website) 
future <- make_future_dataframe(m, periods = 365) 
forecast <- predict(m, future) 

結果を視覚化します。

plot(m, forecast) 

より多くのトラフィックは、夏にありますようにそれは間違いなく見えますが、それは、あることは難しいです。幸いにも、prophetには、毎日と毎週の季節性を調べる機能があります。

prophet_plot_components(m, forecast) 

"毎年" チャートでその増加を参照してください？あなたは間違いなくあなたが今年の残りの年よりも夏に多くのウェブサイトのトラフィックを持っている！

更新

コメントへの応答では、ここでは各ウェブサイト内の任意の毎月の季節をテストするために迅速かつ簡単な方法です。各グループにanovaのテストが適用されます。この例では、WebサイトBに季節的な効果を与えます。これはstatisticとp.valueの列に表示されます。

まず

library(tidyverse) 
library(lubridate) 
library(purrr) 
library(broom) 

website <- 
    tibble(
    site = c(rep("A", 732), rep("B", 732), rep("C", 732)), 
    date = rep(seq(
     as.Date('2015/01/01'), as.Date('2017/01/01'), by = "day" 
    ), 3), 
    visits = rep(round(rnorm(
     732, mean = 327, sd = 100 
    )), 3) 
) %>% 
    mutate(month = month(date)) 

website <- 
    mutate(website, visits = ifelse(month %in% c(6,7,8) & 
          site == "B", visits + 1000, visits)) 

さて、これは理想的ではないことを

website %>% 
    split(.$site) %>% 
    map(~ tidy(aov(visits ~ month, data = .))) 

#$A 
#  term df  sumsq meansq statistic p.value 
#1  month 1 3645.896 3645.896 0.3529069 0.5526563 
#2 Residuals 730 7541662.108 10331.044  NA  NA 

#$B 
#  term df  sumsq meansq statistic p.value 
#1  month 1 1086355 1086355.5 5.426011 0.02011086 
#2 Residuals 730 146155160 200212.5  NA   NA 

#$C 
#  term df  sumsq meansq statistic p.value 
#1  month 1 3645.896 3645.896 0.3529069 0.5526563 
#2 Residuals 730 7541662.108 10331.044  NA  NA 

注...各グループ間でテストを実行するtidyverseの驚異を使用して...デモデータを作成しますメソッドを使って時系列分析を実行しますが、それはあなたが求めている特定の質問に答えます。