如何根据每日实际值可视化运行的每日预测[关闭]

Posted 2023-02-14

【中文标题】如何根据每日实际值可视化运行的每日预测[关闭]

【英文标题】：How to visualize a running daily forecast against daily actuals [closed]

【发布时间】：2022-01-20 09:43:54

【问题描述】：

想象一下，我在一家每天为未来 6 个月的销售额提供预测的公司工作。 （我没有。但无论如何。）

经理要求我将他们的预测模型与过去六个月的实际情况进行对比。

每个每日预测都预测未来 6 个月内 20 家商店的销售额。

因此，每个商店的每日预测有 183 个预测（3,660 个数据点），并且有 180 个历史每日预测 - 总共 658,800 个数据点。

到目前为止，还有一个单独的每日实际数据数据集。

您会使用哪种图表或图形来可视化这一点？ 您会使用 R 或 Python 中的哪个包来生成图表？

请注意，预测已经产生，这不是预测的问题，而是如何最好地呈现数据。

已经排除了 3D 折线图和簇状列。

谢谢！

编辑： 示例数据如下所示：

forecast run day, prediction day, store, forecast amount, actual
12/12/2020, 14/01/2021, manchester, 69420, 42069
12/12/2020, 15/01/2021, manchester, 69402, 49602

等

【问题讨论】：

你假设的经理最想知道什么？如果您想查看预测和“实际值”之间的一般关系，请使用 R & ggplot2，将 alpha 设置为 ~0.2（尝试不同的值），将大小设置为 ~0.2 作为起点。您可以添加 geom_smooth(method = "lm") 来可视化线性趋势。如果这不起作用，也许 geom_hex() 会更好看。如果没有看到数据和一些关于你愿意如何聚合的解释，很难说更多。其他人肯定会有更好的想法。样本数据会很有帮助:)

在您编辑之后 - 示例数据并没有太大帮助；提供一个代表的标准做法是：tidyverse.org/help 或使用 dput() 命令。这样我们会更容易提供帮助:)。

【参考方案1】：

我发现 plotly 非常有用且内容丰富（尤其是当您编辑悬停标签时）。它具有适用于多种编程语言的优点。它也可以通过 ggplotly 函数用作 ggplot2 的包装器。您还可以使用 htmlwidgets 包将它们导出为保留其功能的稳定 HTML 对象。易于分享。

https://plotly.com/