基于R实现多元时序指标的趋势可视化

在数据驱动的时代背景下，常常需要将多个时序数据指标整合在一起开展分析工作。然而，由于各类指标的数值范围存在差异，直接将其置于同一趋势图中进行对比分析存在较大困难。对此，通常采取的处理方式是将各指标数据进行标准化处理。针对时序数据[x1, x2...xn]，可采用如下标准化公式：xn = xn*100/avg(x)。

此前在一家社交网络企业中，针对feed流的相关指标如页面浏览量、点击量、回复数、分享数和点赞数等，需开展趋势变化的分析工作。当时所采用的技术方案是通过Python连接MySQL数据库获取原始数据，并对这些数据执行标准化计算操作。随后利用chartDirector图形库完成可视化呈现工作。最终生成的可视化展示效果如下：

借助R语言同样能够达成相应的功能实现，具体代码示例如下：

    xlab = "日期";
    ylab = "pv click趋势";
    main = "页面pv click周趋势图";
    lty = c("dotted", "solid");
    col=c("blue", "red");
    data_desc =