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Explorer des données économiques

Maintenant que vous avez exploré les tendances météo et les vols à Boston, votre client vous demande de prendre du recul et de préparer des données économiques. Vous avez rassemblé des données sur l'économie américaine, notamment le produit intérieur brut (PIB) et le taux de chômage aux États-Unis en général et, plus précisément, au Massachusetts (où se trouve Boston).

Comme toujours, la première étape pour manipuler des séries temporelles consiste à convertir vos données en classe xts. Dans cet exercice, vous allez examiner et encoder une série temporelle du PIB américain, disponible dans votre espace de travail sous le nom gdp.

Cette activité fait partie du cours

Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R

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Instructions de l’exercice

  • Affichez des informations sur vos données gdp à l'aide de summary(). Quelles conclusions pouvez-vous tirer du résultat?
  • Commencez l'encodage de gdp en xts en convertissant la colonne date en objet temporel. Ici, vos données de PIB semblent trimestrielles; utilisez donc la classe yearqtr.
  • Utilisez as.xts() pour convertir gdp en objet xts. N'oubliez pas d'indexer votre objet xts sur la colonne date et de retirer cette colonne de la sortie xts en utilisant le sous-ensemble data[, 1].
  • Utilisez plot.xts() pour visualiser l'évolution du PIB dans le temps. Quel élément ressort de votre graphique?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
Modifier et exécuter le code