各位
我被指派了一項任務，對我們的資料進行遞歸分析。
我們擁有的數據是機器人維修數據。我們希望透過循環分析來查看累積交易中發生的維修事件和成本。
我附上了這題的模擬數據。由於我們還沒想好如何排列數據，所以數據裡只有三個機器人，我只是手動把這三個機器人放進去了。一旦我們知道如何格式化資料以便進行分析，我會更新更多模擬資料。
模擬資料的解釋：（如果您願意，可以跳過此長描述直接進入問題）
前兩列是“機器人 ID”和“站點”。機器人的工作站點會隨著交易量的增加而改變。在範例資料中，機器人 9880 多次更改網站。經過與 JMP 社群成員的深入研究和討論，我們得出結論：網站具有時變效應。值得一提的是，JMP 沒有自動計算時變效應 MCF 的功能。我稍後會更新這篇文章，提供更多模擬數據，以便您了解如何進行計算。
「交易日期」和「累積交易」指的是修復發生時的交易時間和金額。我們希望在分析中使用交易數據，因為機器人可能會因為各種原因在網站上停留很長時間而無法進行交易。
「審查」列的行值為 0 和 1。每個機器人在上次觀察到的交易中都有一個 0 個審查值，這是該機器人的結束點。此外，如果機器人更換了站點，則會新增一行，其中包含新站點中審查值為 0 的初始交易，以指示新站點的開始。
'BotSeries' 有兩個值，表示兩種類型。
「維修日期」是維修發生的時間。
「使用情況」有兩個值：SOW（標準）、L（借出）。借出者可能會更換場地，因為它們會被借給一些有需要的場地。
「零件」和「價格」是修理或更換的零件以及零件的價格。
「服務中心」是修理機器人的地方。
問題：
服務中心是我們想要研究的一個新變數。填寫此列的邏輯是：如果維修簡單，則在機器人工作的同一站點進行維修。如果維修複雜且超出站點容量，則機器人將被運送到PLC或ITC（位於美國不同州的兩個中心）。 PLC和ITC之間的選擇很大程度取決於站點的位置。例如，站點B將選擇PLC。從去年開始，其他站點將選擇ITC。在此之前，只有一個ITC服務中心。
我不知道服務中心現在是什麼效果。它是時變效應嗎？它受站點的影響很大，而站點是時變的。但它不像站點那樣是機器人的主要駐留地。或者它可以用作維修模式，就像零件可以解釋為故障模式一樣？所以我們可以將服務中心指定到原因列，以便為每個服務中心值產生遞歸分析？您將在螢幕截圖中看到我所說的原因列的含義。
還有一個問題是 BOT9880 的最後兩行。該機器人已遷移到新站點，在進行了一些交易後沒有進行任何修復，並且在研究期間被審查了。因此，我有兩行審查值為 0 的數據，第一行表示新網站的啟動。第二行表示該機器人已關閉。這樣做對嗎？
多謝。
