NILE.COM 网站点击量时间序列分析和预测

作为一名分析师，我的任务是监测和预测 NILE.COM 每天的点击量。为此，我将使用 R 计算所有的估计和图表，并生成适当的数据图表，提供对观察到的时间序列的简要描述，并指出数据中任何值得注意的视觉特征/特性。

首先，我将对 nile.csv 文件中包含的每日点击量数据进行线性、二次和指数趋势模型的拟合和评估。我将包括估计结果以及我生成的适当趋势拟合的图表。基于我的结果，我将选择哪个趋势模型作为我的预测模型。在 4 月下旬和 5 月初的几关里，网站点击量比平常高得多，这是一次大型促销活动期间。我将使用我选择的模型，在趋势模型的残差中确定 NILE.COM 网站点击量是否存在与星期几相关的统计显著效应，并提供我的理由，并概述我在做出这个决定时的思路。

其次，我的经理希望预测剩余一年中网站访问量的数量。我将使用前面拟合的趋势模型来选择最终的模型用于预测，并使用我的模型产生适当的区间预测，直到 2017 年底。我将提供我的预测的解释。

最后，我将分析 applerev.csv 文件中的苹果公司季度收入数据，并在 R 中计算所有的估计和绘图。我将生成适当的数据图，并简要描述观察到的时间序列，并指出数据的任何显著视觉特征/特性。