各位
我被分配了一项任务，对我们的数据进行递归分析。
我们拥有的数据是机器人维修数据。我们希望通过循环分析来查看累积交易中发生的维修事件和成本。
我附上了这道题的模拟数据。由于我们还没想好如何安排数据，所以数据里只有三个机器人，我只是手动把这三个机器人放进去了。一旦我们知道如何格式化数据以便进行分析，我会更新更多模拟数据。
模拟数据的解释：（如果您愿意，可以跳过此长描述直接进入问题）
前两列是“机器人 ID”和“站点”。机器人的工作站点会随着交易量的增加而变化。在示例数据中，机器人 9880 多次更改站点。经过与 JMP 社区成员的深入研究和讨论，我们得出结论：站点具有时变效应。值得一提的是，JMP 没有自动计算时变效应 MCF 的功能。我稍后会更新这篇文章，提供更多模拟数据，以便您了解如何进行计算。
“交易日期”和“累计交易”指的是修复发生时的交易时间和金额。我们希望在分析中使用交易数据，因为机器人可能会因为各种原因在网站上停留很长时间而无法进行交易。
“审查”列的行值为 0 和 1。每个机器人在其上次观察到的交易中都有一个 0 审查值，这是该机器人的结束点。此外，如果机器人更换了站点，则会添加一行，其中包含新站点中审查值为 0 的初始交易，以指示新站点的开始。
'BotSeries' 有两个值，表示两种类型。
“维修日期”是维修发生的时间。
“使用情况”有两个值：SOW（标准）、L（借出）。借出者可能会更换场地，因为它们会被借给一些有需要的场地。
“零件”和“价格”是修理或更换的零件以及零件的价格。
“服务中心”是修理机器人的地方。
问题：
服务中心是我们想要研究的一个新变量。填写此列的逻辑是：如果维修简单，则在机器人工作的同一站点进行维修。如果维修复杂且超出站点容量，则机器人将被运送到PLC或ITC（位于美国不同州的两个中心）。PLC和ITC之间的选择很大程度上取决于站点的位置。例如，站点B将选择PLC。从去年开始，其他站点将选择ITC。在此之前，只有一个ITC服务中心。
我不知道服务中心现在是什么效应。它是时变效应吗？它受站点的影响很大，而站点是时变的。但它不像站点那样是机器人的主要驻留地。或者它可以用作维修模式，就像零件可以解释为故障模式一样？所以我们可以将服务中心指定到原因列，以便为每个服务中心值生成递归分析？您将在屏幕截图中看到我所说的原因列的含义。
还有一个问题是 BOT9880 的最后两行。该机器人已迁移到新站点，在进行了一些交易后没有进行任何修复，并且在研究期间被审查了。因此，我有两行审查值为 0 的数据，第一行表示新站点的启动。第二行表示该机器人已关闭。这样做对吗？
多谢。
