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Wirtschaftsdaten erkunden

Nachdem du Wetter- und Flugmuster in Boston untersucht hast, bittet dich dein Auftraggeber nun, einen Schritt zurückzugehen und einige Wirtschaftsdaten aufzubereiten. Du hast Daten zur US-Wirtschaft gesammelt, darunter das Bruttoinlandsprodukt (GDP) und die Arbeitslosigkeit in den USA insgesamt und speziell im Bundesstaat Massachusetts (dem Standort von Boston).

Wie immer sollte dein erster Schritt bei der Arbeit mit Zeitreihendaten sein, die Daten in die Klasse xts zu konvertieren. In dieser Übung untersuchst und kodierst du Zeitreihendaten zum US-GDP, die in deinem Workspace als gdp verfügbar sind.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren

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Anleitung zur Übung

  • Lass dir mit summary() Informationen zu deinen gdp-Daten anzeigen. Was kannst du aus der Ausgabe schließen?
  • Beginne mit der Umwandlung von gdp in xts, indem du die Spalte date in ein Zeitobjekt konvertierst. Hier scheinen die GDP-Daten quartalsweise vorzuliegen, daher solltest du die Klasse yearqtr verwenden.
  • Verwende as.xts(), um gdp in ein xts-Objekt umzuwandeln. Denk daran, dein xts-Objekt über die Spalte date zu indexieren und diese Spalte aus der xts-Ausgabe mit dem Subsetting-Format data[, 1] zu entfernen.
  • Nutze plot.xts(), um dir die GDP-Daten im Zeitverlauf anzusehen. Fällt dir in der Grafik etwas Besonderes auf?

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Get a summary of your GDP data


# Convert GDP date column to time object
gdp$date <- as.yearqtr(___)

# Convert GDP data to xts
gdp_xts <- as.xts(___[, -1], order.by = ___)

# Plot GDP data over time
Code bearbeiten und ausführen