# -------------------------- 简介 -------------------------- #
# R 语言期中考试 2022年11月07日晚上07：00 - 08：45 共100分钟
# #不准商量
# #不准上网
# #允许看课堂笔记
# #一共25个空，每空4分，共100分
#
# 测试共有三部分
# 首先读取数据，然后完成每一部分
#
# 记得设置你的工作目录
#
# R 文件名以你的汉语拼音名字命名+midterm.R
# 运行结果放在Word 或 Powerpoint文件：你的汉语拼音名字命名+midterm.Docx/pptx
# 把两个文件发到我的QQ信箱 1640832148@qq.com
#
getwd()
setwd("E:/")
# load 需要的库
library()
library()
# 1. 用read_csv读取每一个文件:
# 记得先打开每一个文件熟悉格式
# 读入文件Forecast.csv生成tibble名字叫 forecast
# 读入文件Retail.csv生成tibble名字叫 retail
# 读入文件CustomerSalesbyProductCat.csv生成tibble名字叫 customerSalesbyProductCat
# -------------------------- 第一部分 (forecast) -------------------------- #
# 2. 整理forecast 为两个新的变量 Date 和 Forecast （提示：pivot_longer）
# 3. 把Date列换为Date类型 （提示：as_date）
# 4. 以Date 为 x， Forecast为 y, 画一线图（提示：geom_line).
# 用 BU 作为颜色
# 5. 以BU 为组, 组合forecast
# summarize Forecast 计算每一年的和 （提示：函数sum） (取名为 YrTotal)
# 按照降序排列 YrTotal
# 最后生成Tibble 名叫forecastByBU
# 记得用PIPE
# 6. 取出最高的两个BU并放在 tibble 名 top2 中
# 7. 以 BU 为x , YrTotal 为y 做一个 bar 图 （提示：geom_bar, stat用“identity”）
# -------------------------- 第二部分 (retail) -------------------------- #
# 8. 整理retail, 使用 Month 和 Sales （提示：pivot_longer）
# 9. 把Month转为一个Date类型，叫Actual_Date,年用2021年，日用1号
# （提示：make_date）
# 10. 把Sales变量重命名为 Actual (提示：colnames)
# 11. 用Month生成一个Date类型的列叫Forecast_Date, 年份用2022，日用1号
# 12. 生成一个新的列叫Forecast. 在Actual 基础上增加 10%
# 13. 生成一个Bar图，y用 2022 年 forecast， 把Forecast_Date 放在x，Forecast 放在y, 使用 Store 做填充
# ---------------------- 第三部分 (customerSalesbyProductCat) ---------------------- #
# 14.
# 用ProductCat 作为组 组合，summarize 销售量Amount，名字叫 TotalSales
# 最后生成的Tibble叫 products （用PIPE）
# 15. 得到排前五销量（sales）的产品（products）
#名字叫topProd
# 16. 在topProd中增加一列叫Year，都用 2021
# 17. 在topProd基础上产生一个tibble叫top2022，销量用在2021基础上增加5%的值，把所有的年改为2020.
# 18. 在topProd基础上产生一个tibble叫top2023，销量用在2022基础上增加5%的值，把所有的年改为2021.
# 19. 把2023年的，2022年的和topProd 按照行合起来 （提示：rbind）
# 最后的的名字叫topProd
# 20. 筛检topProd 只包括 'Touring Bikes' and 'Road Bikes'
# 21. 产生一个bar图
# Year 是 x, TotalSales 是 y, 填充用 ProductCat
# 22. 重组topProd， 变量用 Year 的值，值用TotalSales的值 （提示：pivot_wider）
# 23. 找出在topProd中，哪个产品（名字用：Top_contribution_product）对未来三年的贡献最大（绝对值意义上）
# 提示: 产生一个新的列=2023年对2021的增加，注意单引号的使用
# (topProd$...)
# 并用一个对话框输出相关信息
评论0
最新资源