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需求预测是每个不断增长的在线业务的重要组成部分。如果没有适当的需求预测流程，几乎不可能在任何给定时间拥有适量的库存。食品配送服务必须处理大量易腐的原材料，这使得这样的公司能够准确预测每日和每周的需求变得更加重要。 这是提出这个数据集的理由 :victory_hand:！ Food demand.csv

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5.23 星状图、蛛网图、雷达图 星状图（Star Plot）、蛛网图（Spider Plot）和雷达图（Radar Plot）本 质上是一类图形，它们都用线段离中心的长度来表示变量值的大小，这三 种图形名称的区别在于星状图用来展示很多个多变量个体，各个个体的图 形相互独立，从而整幅图形看起来就像很多星星，而蛛网图和雷达图将多 个多变量个体放在同一张图形上，看起来就像是蛛网或雷达的形状，这样 重叠的图形就称为蛛网图或者雷达图。简单说来，就是星状图有若干个中 心，而蛛网图和雷达图只有一个中心。 R中星状图的函数为stars()，其用法如下： 1 > usage(stars, w = 0.75) stars(x, full = TRUE, scale = TRUE, radius = TRUE, labels = dimnames(x)[[1L]], locations = NULL, nrow = NULL, ncol = NULL, len = 1, key.loc = NULL, key.labels = dimnames(x)[[2L]], key.xpd = TRUE, xlim = NULL, ylim = NULL, flip.labels = NULL, draw.segments = FALSE, col.segments = 1L:n.seg, col.stars = NA, axes = FALSE, frame.plot = axes, main = NULL, sub = NULL, xlab = "", ylab = "", cex = 0.8, lwd = 0.25, lty = par("lty"), xpd = FALSE, mar = pmin(par("mar"), 1.1 + c(2 * axes + (xlab != ""), 2 * axes + (ylab != ""), 1, 0)), add = FALSE, plot = TRUE, ...) 参数x为一个多维数据矩阵或数据框，每一行数据将生成一个星形； full为逻辑值，决定了是否使用整圆（或半圆）；scale决定是否将数据标 准化到区间[0, 1]内；radius决定是否画出半径；labels为每个个体的名称， 默认为数据的行名；locations以一个两列的矩形给出每个星形的放置位 置，默认放在一个规则的矩形网格上，若提供给该参数一个长度为2的向 量，那么所有的星形都将被放在该坐标上，从而形成蛛网图或雷达图； nrow和ncol分别给定网格的行数和列数以便摆放星形，默认nrow等于ncol； len为半径和线段的缩放倍数；key.loc提供比例尺的坐标位置；key.labels为 比例尺的标签，默认为变量名称；key.xpd设定比例尺的作图范围，回 顾3.1小节（par(’xpd’)）；flip.labels设定每个星形底部的名称是否互相上 下错位，以免名称太长导致文本之间互相重叠；draw.segments设定是否 作线段图，即：每个变量以一个扇形表示；col.segments设定每个扇形区

某某食品集团人力资源部培训手册（PDF 63页）.rar

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