Autoplot函数和分解法是用于分析数据时间序列的方法。通过将时间序列分解成趋势（trend）、循环（cycle）和随机（random）三部分，可以更清晰地看到数据的发展趋势。

以下是使用R语言中的stats包中的autoplot和decompose函数来展示该方法的代码示例。首先需要加载包：

library(ggplot2)
library(forecast)

然后，我们可以使用decompose函数来将时间序列分解成趋势、循环和随机部分：

ts_data <- ts(data, frequency = 12, start = c(2010, 1))
decomp_data <- decompose(ts_data)

接下来，我们可以使用autoplot函数来绘制分解后的时间序列：

autoplot(decomp_data, facets = TRUE) +
  theme_bw() +
  ggtitle("Decomposed Time Series") +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2010, 2018, by = 1))

这将呈现一个由三个子图组成的可视化图表，每个子图分别表示趋势、循环和随机部分。通过观察这三部分的展示，我们可以更好地了解时间序列数据的发展趋势以及其背后的因素。

这是一个简单易用的解决方案，可以帮助分析数据时间序列，为预测未来发展趋势提供更精确和可靠的依据。