你是一名分析师，为一家名为NILE.COM的成功在线书店工作。你的任务是监测 和预测该网站每天的点击量。在LMS. 上的nile.csv文件中包含了从2017年1月1日到2017年9月28日的每日点击量数据。你需要使用R计算所有的估计和图表。

以下是使用R进行分析的步骤：

1. 导入数据

首先，我们需要将nile.csv文件导入到R中。可以使用以下命令：

nile <- read.csv("nile.csv", header = TRUE)

这将创建一个名为nile的数据框，其中包含从2017年1月1日到2017年9月28日的每日点击量数据。

2. 数据摘要

为了了解数据的基本情况，我们可以使用summary()和str()来查看数据的摘要信息和结构：

summary(nile)
str(nile)

这将显示数据的摘要信息和结构。

3. 绘制图表

为了更直观地看到数据的趋势和变化，我们可以绘制一些图表。以下是一些常见的图表类型：

3.1 折线图

折线图可以显示数据的趋势和变化。我们可以使用ggplot2包中的geom_line()函数来创建折线图。

library(ggplot2)
ggplot(nile, aes(x = Date, y = Clicks)) + geom_line()

这将创建一个折线图，显示从2017年1月1日到2017年9月28日的每日点击量趋势。

3.2 柱状图

柱状图可以显示数据的分布和差异。我们可以使用ggplot2包中的geom_bar()函数来创建柱状图。

ggplot(nile, aes(x = Date, y = Clicks)) + geom_bar(stat="identity")

这将创建一个柱状图，显示每日点击量的分布情况。

4. 预测模型

为了预测未来的点击量，我们可以使用时间序列模型来分析数据。以下是一些常见的时间序列模型：

4.1 移动平均模型

移动平均模型是一种简单的时间序列模型，它可以平滑数据并预测未来值。我们可以使用forecast包中的ma()函数来创建移动平均模型。

library(forecast)
nile_ts <- ts(nile$Clicks, frequency = 365)
nile_ma <- ma(nile_ts, order = 7)
plot(nile_ma)

这将创建一个移动平均模型，并绘制其预测结果。

4.2 自回归移动平均模型

自回归移动平均模型是一种更复杂的时间序列模型，它可以考虑数据的自相关性和移动平均性。我们可以使用forecast包中的arima()函数来创建自回归移动平均模型。

nile_arima <- arima(nile_ts, order = c(2, 1, 1))
plot(forecast(nile_arima))

这将创建一个自回归移动平均模型，并绘制其预测结果。

以上是分析师使用R计算所有的估计和图表的步骤。