Page 171 - Data Science Algorithms in a Week

Time Series Analysis

Analyzing trends using R

Input:
The year list contains the periods of the year represented as a decimal number
year+month/12. The sales list contains the sales in thousands of USD for the corresponding
periods in the year list. We will use linear regression to find the trend line. From the initial
graph, we notice that the trend is linear in nature.

# source_code/6/sales_year.r
#Predicting sales based on the period in the year
sales = data.frame(
year = c(2010.000000, 2010.083333, 2010.166667, 2010.250000,
2010.333333, 2010.416667, 2010.500000, 2010.583333,
2010.666667, 2010.750000, 2010.833333, 2010.916667,
2011.000000, 2011.083333, 2011.166667, 2011.250000,
2011.333333, 2011.416667, 2011.500000, 2011.583333,
2011.666667, 2011.750000, 2011.833333, 2011.916667,
2012.000000, 2012.083333, 2012.166667, 2012.250000,
2012.333333, 2012.416667, 2012.500000, 2012.583333,
2012.666667, 2012.750000, 2012.833333, 2012.916667,
2013.000000, 2013.083333, 2013.166667, 2013.250000,
2013.333333, 2013.416667, 2013.500000, 2013.583333,
2013.666667, 2013.750000, 2013.833333, 2013.916667,
2014.000000, 2014.083333, 2014.166667, 2014.250000,
2014.333333, 2014.416667, 2014.500000, 2014.583333,
2014.666667, 2014.750000, 2014.833333, 2014.916667,
2015.000000, 2015.083333, 2015.166667, 2015.250000,
2015.333333, 2015.416667, 2015.500000, 2015.583333,
2015.666667, 2015.750000, 2015.833333, 2015.916667,
2016.000000, 2016.083333, 2016.166667, 2016.250000,
2016.333333, 2016.416667, 2016.500000, 2016.583333,
2016.666667, 2016.750000, 2016.833333, 2016.916667,
2017.000000, 2017.083333, 2017.166667, 2017.250000,
2017.333333, 2017.416667, 2017.500000, 2017.583333,
2017.666667, 2017.750000, 2017.833333, 2017.916667),
sale = c(10.500000, 11.900000, 13.400000, 12.700000, 13.900000,
14.000000, 13.500000, 14.500000, 14.300000, 14.900000,
16.900000, 17.400000, 11.900000, 12.600000, 13.500000,
13.600000, 14.600000, 14.400000, 15.700000, 14.000000,
15.500000, 15.800000, 16.500000, 20.100000, 13.200000,
14.400000, 16.100000, 14.900000, 15.700000, 15.300000,
16.800000, 15.700000, 16.800000, 16.300000, 18.700000,
19.700000, 14.600000, 15.400000, 16.200000, 17.800000,
17.800000, 16.100000, 17.400000, 17.000000, 17.200000,
17.900000, 20.500000, 22.500000, 15.100000, 17.400000,
17.200000, 17.800000, 18.600000, 18.900000, 18.300000,

[ 159 ]